ปัญญาประดิษฐ์ เชิงสร้างสรรค์กำลังปฏิวัติวิธีการสร้างสรรค์ คอนเทนต์ ของเรา แต่เบื้องหลังประโยชน์ที่เห็นได้ชัดของมันกลับมี ความขัดแย้ง ที่น่ากังวล นั่นคือ แม้ว่ามันจะช่วยยกระดับความคิดสร้างสรรค์ส่วนบุคคล แต่มันก็เสี่ยงที่จะทำให้ ความหลากหลาย ในผลงานสร้างสรรค์ของเราลดน้อยลง เรามาร่วมกันสำรวจปรากฏการณ์นี้และผลกระทบที่มีต่ออนาคตของความคิดสร้างสรรค์ของมนุษย์
ความขัดแย้งของความหลากหลายเชิงรวม เป็นปรากฏการณ์ที่เพิ่งเกิดขึ้นจากงานวิจัยทางวิทยาศาสตร์ ซึ่งชี้ให้เห็นว่าการใช้ AI เชิงสร้างสรรค์ (generative AI) ก่อให้เกิดผลกระทบที่ขัดแย้งต่อความคิดสร้างสรรค์ของมนุษย์ ในแง่หนึ่ง เครื่องมืออย่าง ChatGPT, Claude หรือ Gemini ช่วยปรับปรุงคุณภาพและความคิดสร้างสรรค์ของเนื้อหาที่ผู้ใช้แต่ละคนสร้างขึ้นอย่างมีนัยสำคัญ ในทางกลับกัน เครื่องมือเหล่านี้มักจะทำให้ ผลลัพธ์มีความเป็นเนื้อเดียวกัน ทำให้ผลงานสร้างสรรค์มีความคล้ายคลึงกันมากขึ้น
การศึกษาอันบุกเบิกที่ตีพิมพ์ในวารสาร Science Advances ได้ วิเคราะห์พลวัตนี้ผ่านการทดลองแบบควบคุมกับนักเขียน 293 คน ซึ่งเปิดเผยข้อมูลที่น่าประหลาดใจ ได้แก่ เรื่องราวที่เขียนด้วยความช่วยเหลือจาก AI ได้รับการจัดอันดับว่าสร้างสรรค์กว่า เขียนได้ดีกว่า และน่าสนใจกว่า แต่เรื่องราวเหล่านี้ยัง คล้ายคลึงกันมากกว่าอย่างเห็นได้ชัด เมื่อเทียบกับเรื่องราวที่เขียนโดยไม่ใช้เทคโนโลยีช่วย
ปรากฏการณ์ดังกล่าวแสดงให้เห็นลักษณะของ ภาวะกลืนไม่เข้าคายไม่ออกทางสังคม แบบคลาสสิก นั่นคือ บุคคลแต่ละคนที่ใช้ AI เชิงสร้างสรรค์จะได้รับประโยชน์ส่วนตัวทันที (เนื้อหาที่ดีกว่า ประสิทธิภาพที่มากขึ้น ความคิดสร้างสรรค์ที่เพิ่มขึ้น) แต่การนำเครื่องมือเหล่านี้มาใช้ร่วมกันจะลดความหลากหลายโดยรวมของผลงานสร้างสรรค์ลงตามลำดับ
พลวัตนี้คล้ายคลึงกับภาวะกลืนไม่เข้าคายไม่ออกทางสังคม: ด้วย AI เชิงสร้างสรรค์ นักเขียนแต่ละคนจะมีสถานะที่ดีขึ้น แต่เมื่อรวมกันแล้ว จะมีการผลิตเนื้อหาใหม่ๆ ที่มีขอบเขตแคบลง
การวิจัยระบุถึง "ภาวะถดถอย" ซึ่ง:
สิ่งที่น่าสนใจอย่างยิ่งคือ ปัญญาประดิษฐ์เชิงสร้างสรรค์ (generative AI) ก่อให้เกิด ผลกระทบที่ไม่สมมาตร ต่อผู้ใช้ประเภทต่างๆ ผลการศึกษาชี้ให้เห็นว่าปัญญาประดิษฐ์เชิงสร้างสรรค์อาจส่งผลกระทบมากที่สุดต่อบุคคลที่มีความคิดสร้างสรรค์น้อยกว่า ปรากฏการณ์นี้แม้จะทำให้การเข้าถึงความคิดสร้างสรรค์เป็นประชาธิปไตยมากขึ้น แต่ในทางกลับกันกลับมีส่วนทำให้เกิดมาตรฐานของผลลัพธ์
การทดลองที่ดำเนินการโดย Anil Doshi และ Oliver Hauser มีผู้เข้าร่วม 293 คน แบ่งเป็น 3 กลุ่ม:
ผลลัพธ์ที่ประเมินโดยผู้พิพากษาอิสระ 600 คน แสดงให้เห็นว่าผู้เข้าร่วมได้รับการคัดเลือกและทำแบบทดสอบการเชื่อมโยงแบบแยกส่วน (DAT) ซึ่งเป็นการวัดความคิดสร้างสรรค์โดยธรรมชาติของแต่ละบุคคล ก่อนที่จะได้รับการสุ่มมอบหมายให้เข้าร่วมเงื่อนไขการทดลอง 1 ใน 3 เงื่อนไข
ผลลัพธ์ที่ได้เน้นย้ำว่า:
นักวิจัยพบว่าเรื่องราวของกลุ่มที่ได้รับความช่วยเหลือจาก AI มีความคล้ายคลึงกันมากกว่า ทั้งระหว่างกลุ่มและแนวคิดที่ AI สร้างขึ้น สิ่งนี้ทำให้เกิด ความกังวลเกี่ยวกับความเป็นไปได้ที่ผลงานสร้างสรรค์จะมีความคล้ายคลึง กัน หากเครื่องมือ AI ถูกนำมาใช้อย่างแพร่หลาย
สำหรับบริษัทที่นำโซลูชัน AI เชิงสร้างสรรค์มาใช้ ความขัดแย้งนี้ก่อให้เกิดความท้าทายที่สำคัญ:
การตลาดและการสื่อสาร : การใช้เครื่องมืออย่าง GPT อย่างกว้างขวางเพื่อสร้างเนื้อหาทางการตลาดสามารถนำไปสู่:
การพัฒนาผลิตภัณฑ์ : การช่วยเหลือของ AI ในการระดมความคิดและการออกแบบสามารถ:
องค์กรต่างๆ สามารถ ใช้กลยุทธ์ต่างๆ เพื่อเพิ่มประโยชน์ของ AI ให้สูงสุดพร้อมลดความเสี่ยงของการทำให้เป็นเนื้อเดียวกันให้เหลือน้อยที่สุด:
ในช่วงแรก เครือข่ายที่ใช้ AI เพียงอย่างเดียวแสดงให้เห็นถึงความคิดสร้างสรรค์และความหลากหลายมากที่สุดเมื่อเทียบกับเครือข่ายที่ใช้มนุษย์เพียงอย่างเดียวและเครือข่ายแบบผสมผสานระหว่างมนุษย์ อย่างไรก็ตาม เมื่อเวลาผ่านไป เครือข่ายแบบผสมผสานระหว่างมนุษย์และ AI มีความหลากหลายในการสร้างสรรค์มากขึ้นกว่าเครือข่ายที่ใช้ AI เพียงอย่างเดียว
แม้ว่า AI จะสามารถนำเสนอแนวคิดใหม่ๆ ได้ แต่ในขณะเดียวกันก็ยังแสดงให้เห็นถึงรูปแบบของการบรรจบกันของแนวคิดตามกาลเวลา ส่งผลให้ความหลากหลายโดยรวมลดลง
มนุษย์มีแนวโน้มที่จะสร้างเรื่องเล่าใหม่ๆ ที่ยังคงสอดคล้องอย่างใกล้ชิดกับเนื้อเรื่องเดิม ในขณะที่ผลลัพธ์ของ AI แสดงให้เห็นแนวโน้มเฉพาะตัวในการบรรจบกันที่ธีมสร้างสรรค์บางอย่าง เช่น เรื่องเล่าที่เกี่ยวข้องกับอวกาศ ซึ่งยังคงสอดคล้องกันในทุกการวนซ้ำ
ความคิดสร้างสรรค์มักถูกมองว่าเป็นความสำเร็จส่วนบุคคล ความหลากหลายคือความสำเร็จร่วมกัน กล่าวอีกนัยหนึ่ง ความคิดสร้างสรรค์เป็นคุณสมบัติของความคิด ในขณะที่ความหลากหลายเป็นคุณสมบัติของชุดความคิด
การเปิดรับ AI มากขึ้นช่วยเพิ่มทั้งปริมาณความหลากหลายโดยเฉลี่ยและอัตราการเปลี่ยนแปลงของความหลากหลายของแนวคิด ผลลัพธ์เกี่ยวกับอัตราการเปลี่ยนแปลงมีความสำคัญอย่างยิ่ง ความแตกต่างเพียงเล็กน้อยในอัตราการเปลี่ยนแปลงสามารถสร้างความแตกต่างโดยรวม ที่มากได้ เมื่อเวลาผ่านไป
เป็นปรากฏการณ์ที่ AI เชิงสร้างสรรค์ช่วยเพิ่มความคิดสร้างสรรค์ของผู้ใช้งานแต่ละคน แต่ในขณะเดียวกันก็ลดความหลากหลายโดยรวมของผลงานสร้างสรรค์ในระดับรวม ทำให้เนื้อหามีความคล้ายคลึงกันมากขึ้น
ไม่ งานวิจัยแสดงให้เห็นว่าประโยชน์สูงสุดมักกระจุกตัวอยู่ในผู้ใช้ที่มีความคิดสร้างสรรค์น้อยกว่า AI ทำหน้าที่เป็น "ตัวปรับระดับ" ที่ยกระดับคุณภาพทุกคนให้อยู่ในระดับปานกลางถึงสูง ก่อให้เกิดการพัฒนาอย่างมากสำหรับผู้ที่เริ่มต้นจากระดับต่ำ แต่เพิ่มขึ้นเล็กน้อยสำหรับผู้ที่มีความคิดสร้างสรรค์สูงอยู่แล้ว
เนื้อหาที่ AI ช่วยมักจะบรรจบกันบนโครงสร้างการเล่าเรื่องที่คล้ายคลึงกัน คำศัพท์ที่คล้ายคลึงกัน และรูปแบบการเขียนที่สอดคล้องกัน ตัวอย่างเช่น เรื่องราวต่างๆ แสดงให้เห็นถึงรูปแบบที่เกิดขึ้นซ้ำๆ และความคล้ายคลึงกันทางความหมายที่ไม่พบในผลงานที่มนุษย์สร้างขึ้นล้วนๆ
ผ่านกลยุทธ์ต่างๆ เช่น การกระจายเครื่องมือ AI การใช้วิศวกรรมแจ้งเตือนขั้นสูง กระบวนการสร้างสรรค์แบบไฮบริด และการตรวจสอบความหลากหลายในเนื้อหาที่ผลิตอย่างต่อเนื่อง
ใช่ ในโดเมนที่มีตัวชี้วัดเชิงวัตถุวิสัย เช่น วิศวกรรมอัลกอริทึมหรือการวิจัยทางวิทยาศาสตร์ ซึ่ง AI สามารถสร้างการปรับปรุงที่วัดผลได้โดยไม่เกิดปัญหาการบรรจบกัน การทำให้เป็นเนื้อเดียวกันจะเด่นชัดกว่าในโดเมนเชิงสร้างสรรค์ที่เน้นเรื่องอัตวิสัย
ข้อมูลแสดงให้เห็นว่าการบรรจบกันสามารถคงตัวหรือแม้กระทั่งย้อนกลับได้ในบางบริบท โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อมนุษย์และปัญญาประดิษฐ์มีปฏิสัมพันธ์กันในเครือข่ายความร่วมมือ กุญแจสำคัญคือการออกแบบ ระบบ ที่สมดุลระหว่างความช่วยเหลือและความหลากหลาย
พวกเขาควรใช้ AI เป็นเครื่องมือสนับสนุนในขณะที่ยังคงรักษาการควบคุมความคิดสร้างสรรค์ กระจายแหล่งที่มาของแรงบันดาลใจ พัฒนาทักษะทางวิศวกรรมที่รวดเร็วเพื่อเพิ่มความคิดสร้างสรรค์สูงสุด และตรวจสอบความหลากหลายของผลงานของตนอย่างต่อเนื่อง
ผ่านการวิเคราะห์ความคล้ายคลึงทางความหมาย การคำนวณระยะห่างระหว่างการฝังข้อความ เมตริกความหลากหลายของคำศัพท์ และการประเมินเชิงเปรียบเทียบโดยผู้ตัดสินอิสระ การศึกษาใช้เทคนิคการคำนวณขั้นสูงเพื่อวัดการบรรจบกัน
ที่มาและอ้างอิง:
.svg)
.svg)
.svg)
