实验发现人工智能可提高个人创造力 但会降低集体创造力

实验发现人工智能可提高个人创造力 但会降低集体创造力 这项研究分别由伦敦大学学院的研究人员阿尼尔-多希（Anil Doshi）和埃克塞特大学的研究人员奥利弗-豪瑟（Oliver Hauser）完成，发表在《科学进展》（Science Advances）上。虽然这项研究由于侧重于短篇小说而存在一定的局限性，但它似乎证实了许多人所表达的观点：人工智能可以有所帮助，但最终在创造性工作方面并没有提供什么真正的新东西。豪瑟在一封电子邮件中表示："我们的研究代表了对大型语言模型和生成式人工智能将如何影响人类活动（包括创造力）这一重大问题的早期看法。虽然这项技术有巨大的潜力（毫无疑问，也有巨大的炒作）对媒体和更广泛的创造力产生巨大影响，但重要的是，要对人工智能进行实际的严格评估而不仅仅是在假设它会产生积极结果的前提下广泛实施。"该实验让数百人写非常短的故事（八句话左右），题材不限，但适合广大读者。其中一组人只是写作；第二组人有机会查阅 GPT-4，以获得几个句子的单一故事构思（他们可以根据自己的喜好使用或多或少的构思）；第三组人最多可以获得五个这样的故事开头。故事写好后，由故事作者和对人工智能生成转折一无所知的第二组人对故事进行评估。这些人根据故事的新颖性、实用性（即发表的可能性）和情感愉悦度对故事进行评分。在写故事之前，参与者还完成了一项文字创作任务，作为创造力的替代指标。这是一个无法直接测量的概念，但在这种情况下，一个人的写作创造力至少可以被近似地估算出来（在此不做评判！不是每个人都是天生的作家，也不是每个人都是训练有素的作家）。豪瑟写道："用任何测量方法来捕捉像创造力这样丰富而复杂的东西似乎都充满了复杂性。然而，围绕人类创造力有一系列丰富的研究，人们也在热烈讨论如何最好地用一种测量方法来捕捉创造力的概念。"他们的方法在学术界得到了广泛应用，并在其他研究中得到了充分证明。研究人员发现，创造力指标较低的人在故事评估中得分最低，这可以说验证了这种方法。当有机会使用生成的故事创意时，他们的收益也最大（值得注意的是，整个实验中绝大多数人都使用了生成的创意）。创造力得分较低的人写出的故事在写作质量、可欣赏性和新颖性方面的评分均低于其他人。如果给他们一个人工智能生成的创意，他们在每个指标上的得分都会更高。如果让他们选择五个，他们的得分会更高。对于那些在写作的创意方面苦苦挣扎的人（至少在这种语境和定义下）来说，人工智能助手似乎真的在提高他们的工作质量。这可能会引起许多人的共鸣，对他们来说，写作并不是一件自然而然的事，而一个语言模型说"嘿，试试这个"，正是他们完成一个段落或开始一个新章节所需要的提示。但是那些在创造力指标上得分很高的人呢？他们的写作攀上了新的高峰吗？很遗憾，并没有。事实上，这些参与者几乎没有得到任何好处，甚至（虽然非常接近，但可以说并不明显）得到了更差的评分。看来，那些有创造力的人在没有人工智能帮助的情况下也能写出最好的作品。我们可以想象出造成这种情况的各种原因，但数字确实表明，在这种情况下，人工智能对具有先天创造力的作家的影响是零，甚至是负面的。但这并不是研究人员担心的部分。除了参与者对故事的主观评价外，研究人员还进行了一些自己的分析。他们使用 OpenAI 的嵌入式应用程序接口（embeddings API）来评定每个故事与同类其他故事（即纯人工智能、一个人工智能选项或五个人工智能选项）的相似程度。他们发现，使用生成式人工智能会使生成的故事更接近其类别的平均水平。换句话说，作为一个群体，它们的相似性更高，差异性更小。总的差异在9%到10%之间，所以并不是说这些故事都是彼此的克隆。谁知道呢，但这种相似性可能是实践经验较少的作家完成了一个建议的故事，而创造力较强的作家则从头开始构思一个故事。尽管如此，这一结论仍值得在结论中加以警示，全文引用如下：虽然这些结果表明个人创造力有所提高，但也存在集体新颖性丧失的风险。在一般平衡状态下，一个有趣的问题是，人工智能所增强和启发的故事是否能够在其产出中产生足够的变化。具体来说，如果出版业（和自助出版业）接受了更多由人工智能启发的生成故事，我们的研究结果表明，所产生的故事总体上将变得不再那么独特，而是更加相似。这种螺旋式下降的现象与一种新出现的社会困境相似：如果单个作家发现自己受人工智能启发创作的作品被评价为更具创造性，他们就有动力在未来更多地使用人工智能，但这样做可能会进一步降低故事的整体新颖性。总之，我们的研究结果表明，尽管生成式人工智能对个人创造力有提升作用，但如果生成式人工智能被更广泛地应用于创造性任务，则可能需要警惕。这与视觉艺术和网络内容中的担忧不谋而合，即如果人工智能导致更多的人工智能，而它所训练的只是更多的自身，那么它最终可能会陷入自我循环的平淡无奇之中。随着人工智能生成技术开始悄然进入各种媒体，正是这些研究对那些宣称创造力无限或人工智能生成电影和歌曲的新时代的说法起到了制衡作用。豪瑟和多希承认，他们的工作才刚刚开始这个领域是全新的，每项研究，包括他们自己的研究，都是有限的。"我们期待未来的研究能够走上一些道路。例如，'野生'生成式人工智能的实施将与我们的受控环境截然不同，"豪瑟写道。"理想情况下，我们的研究既有助于指导技术，也有助于指导我们如何与技术互动，以确保创造性想法的持续多样性，无论是在写作、艺术还是音乐方面。" ... PC版： 手机版：

研究发现生成式 AI 提高了生产力减少了压力

研究发现生成式 AI 提高了生产力减少了压力 美国国家经济研究局发表研究报告《》，发现生成式 AI 将生产力提高了14%，并减少了工作压力，增加了从事客户支持工作的员工保留率。从自动化中受益最大的是那些新入职的和缺乏经验的员工。客户支持是一项工作压力很大的工作，工作人员需要吸收客户的沮丧情绪，克制自己的情绪反应。生成式 AI 能充当智能助手，输入客户聊天记录，实时提供移情反应和问题解决建议。生成式 AI 减少了客户希望将问题反馈到主管的可能性。这只是一项初步研究结果，还无法就此得出明确结论。来源 ， 来自：雷锋 频道：@kejiqu 群组：@kejiquchat 投稿：@kejiqubot

AI读取人脑信息准确率高达82%

AI读取人脑信息准确率高达82% 德克萨斯大学奥斯汀分校的神经伦理学家基于 GPT-1 开发了一种语言解码器，可通过人脑的磁共振成像将人类听到的语音、想象的语言与看到的无声电影转化成文字。 研究人员让志愿者们躺在磁共振成像仪中记录大脑活动，同时让他们每人收听16小时的博客，这些博客主要是一些 TED 演讲和脱口秀。再将脑成像信息与故事细节以及AI理解语义关系的能力相结合，研究人员开发了一张大脑应对不同内容做出反应短语的编码图。 结果当志愿者想象「我还没有驾照」这句话时，AI会将之解码为「她甚至还没有开始学开车」；当志愿者观看动画电影《新特尔》中女孩照顾小龙的片段时，AI也会根据大脑信息将之转换成文字。 研究人员还发现，这项技术很容易被欺骗，当参与者听着故事录音却想着其它故事时，解码器无法确定他们听到的是什么词，比如内心数数字和罗列动物。并且编码图也因人而异，这意味着研究人员无法创建一种适用于所有人的解码器。

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|| #语料库 这是一个由人工生成、人工注释的助手式对话语料库，包含了161,443条消息，分布在66,497个对话树中，涵盖了35种不同的语言，并附有461,292个质量评级。 该语料库是全球范围内超过13,500名志愿者参与的众包努力的成果。

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Adobe 收购 AI 视频公司 Rephrase.ai，文本生成视频领域再升温 IT之家 11 月 23 日消息，据界面新闻报道，Adobe 证实已经收购了专注于 AI 视频创作的初创公司 Rephrase.ai。这是 Adobe 在 AI 领域的首次收购，也是其首次收购印度的初创公司。 Adobe 在上个月（2023/10/09）发布了一篇报告：Adobe最新研究显示，亚太地区品牌在应用生成式人工智能方面落后于消费者和员工

《联网搜热门话题，生成故事性文案AI指令+视频教程 》

《联网搜热门话题，生成故事性文案AI指令+视频教程 》 简介：聚焦AI技术与新媒体创作的深度结合，通过智能工具挖掘社交平台热搜关键词，自动化生成叙事框架与情感化文案，搭配分镜头脚本设计及智能剪辑技巧，帮助创作者快速产出高传播度的沉浸式短视频内容。 亮点：①基于全网热搜数据的选题建模与趋势预测；②AI辅助故事冲突点设计与角色对话生成；③Premiere+剪映双平台智能包装教学；④抖音/快手/B站多平台调性适配方案；⑤流量密码拆解与完播率提升实战技巧。 标签：#AI内容创作 #短视频制作 #热点追踪 #ChatGPT应用 #剪映教程 #Premiere自动化 #多平台运营 #爆款方法论 链接：