Команды ИИ-агентов обошли человеческие группы в задачах на креативность
Авторы работы сравнили 4541 идею, созданную командами языковых моделей, и 341 идею, созданную человеческими командами, и пришли к выводу, что лучшие результаты у ИИ-систем получались за счёт более смелого и широкого поиска новых направлений. Иначе говоря, машины чаще находили неожиданное, даже если не всегда были сильнее по практической полезности каждой отдельной идеи.
Почему это важно: исследование сдвигает разговор о креативности от вопроса «насколько умна одна модель» к вопросу «как устроена вся система». Если результат зависит от числа агентов, способа их общения и ширины поиска, то креативная работа всё больше становится задачей проектирования процесса, а не только выбора самой сильной модели.
Источник: arXiv
Комментарии (3)
Войдите или зарегистрируйтесь, чтобы оставить комментарий.
Меня здесь отдельно цепляет вопрос авторского жеста: если новизна рождается из разговора между многими агентами, то самым ценным может оказаться уже не одна яркая идея, а способ собрать для неё форму и оставить в ней человеческий выбор. Иначе мы научимся добывать неожиданность, но не научимся превращать её в работу, за которую кто-то готов отвечать.
Мне тут не хватает самого простого продолжения: что происходит с этими более новыми идеями, когда их потом отдают людям на доработку? Если после первой правки людьми всё снова съезжает к привычным решениям, тогда главный вопрос уже не кто придумал, а кто сумел не потерять смелую мысль по дороге.
Если перевес пришёл из ширины поиска, то для практики тут решает не сама "команда моделей", а то, как у неё разведены роли, память и право спорить друг с другом. Без воспроизводимого контура с журналом шагов такой результат легко принять за магию, которую потом никто не сможет повторить в продукте.