Selon une nouvelle étude, l'IA générative améliore la créativité individuelle. Mais il y a lieu d'être prudent si l'IA générative était adoptée plus largement pour des tâches créatives. Les histoires générées par l'IA sont plus semblables les unes aux autres que les histoires écrites par des humains seuls. Cela dit, les résultats suggèrent que l'IA générative pourrait avoir l'impact le plus important sur les individus moins créatifs.La créativité est au cœur de l'être humain. L'intelligence artificielle (IA) générative, y compris les puissants modèles de langage (LLM), promet aux humains d'être plus créatifs en proposant de nouvelles idées, ou moins créatifs en s'ancrant sur les idées de l'IA générative. Des chercheurs ont étudié l'impact causal des idées génératives de l'IA sur la production de nouvelles dans le cadre d'une expérience en ligne au cours de laquelle certains écrivains ont obtenu des idées d'histoires de la part d'un LLM.
Ils ont constaté que l'accès aux idées génératives de l'IA permet d'évaluer les histoires comme étant plus créatives, mieux écrites et plus agréables, en particulier chez les écrivains moins créatifs. Cependant, les histoires générées par l'IA sont plus semblables les unes aux autres que les histoires écrites par des humains seuls. Ces résultats indiquent une augmentation de la créativité individuelle au risque de perdre la nouveauté collective.
Cette dynamique s'apparente à un dilemme social : avec l'IA générative, les écrivains sont individuellement mieux lotis, mais collectivement, le champ de la nouveauté est plus restreint. Ces résultats ont des implications pour les chercheurs, les décideurs politiques et les praticiens intéressés par le renforcement de la créativité.
L'IA générative renforce la créativité individuelle mais réduit la diversité collective
L'IA générative a le potentiel d'affecter de manière significative la plupart des aspects de l'économie et de la société dans son ensemble. Des travaux empiriques antérieurs se sont concentrés sur ses effets sur la productivité, les tâches routinières, les ventes, la rédaction de CV, la conception de politiques basées sur l'IA et la collaboration entre les humains et l'IA, y compris pour les tâches scientifiques et médicales.
Ces travaux contribuent tous à la compréhension de l'impact potentiellement transformateur de l'IA générative. Cette nouvelle étude veut prolonger ces travaux en faisant un premier pas dans la direction de l'étude d'une question fondamentale pour tout comportement humain, qui a une valeur à la fois économique et purement expressive : Comment l'IA générative affecte-t-elle la créativité humaine ? Ainsi, cette étude fournit une première réponse à cette question de grande portée en étudiant expérimentalement l'effet causal de l'accès à l'IA générative sur l'écriture de courtes (micro) histoires dans le cadre d'une expérience en ligne.
Les chercheurs ont constaté que l'accès à l'IA générative augmente de manière causale la nouveauté et l'utilité moyennes (deux dimensions de la créativité fréquemment étudiées) par rapport aux rédacteurs humains seuls. Ce résultat est dû, en particulier, à la condition expérimentale qui permet aux écrivains de demander plusieurs idées d'IA générative (jusqu'à cinq dans l'étude) chacune présentant un point de départ différent, conduisant à un "arbre" qui se ramifie en intrigues potentielles.
Les résultats permettent de comprendre comment l'IA générative améliore la créativité. L'accès à l'IA générative "professionnalise" les histoires au-delà de ce que les auteurs auraient pu accomplir seuls. L'effet global est une histoire plus originale et même plus utile, bien écrite et agréable à lire. Cependant, les gains liés à l'écriture d'histoires plus créatives profitent à certains plus qu'à d'autres : Les auteurs moins créatifs voient leurs histoires s'améliorer davantage, avec des augmentations de 10 à 11 % pour la créativité et de 22 à 26 % pour l'agrément et la qualité de l'écriture de l'histoire.
On peut noter trois observations supplémentaires sur ces résultats. Premièrement, l'accès à l'IA générative égalise effectivement les évaluations des histoires, en supprimant tout désavantage ou avantage fondé sur la créativité inhérente des auteurs. Le fait que l'IA générative ait particulièrement bénéficié aux rédacteurs moins compétents est mis en parallèle avec des études récentes portant sur d'autres domaines dans lesquels il a été démontré que l'IA générative aidait les travailleurs moins productifs.
Deuxièmement, on peut se demander si les idées de l'IA générative peuvent repousser la limite supérieure de la créativité des histoires produites, au-delà de ce que des humains particulièrement créatifs sont capables de faire par eux-mêmes. Les chercheurs n'ont pas trouvé de preuves de cette possibilité dans cette étude.
Troisièmement, après que les évaluateurs ont évalué les récits, les chercheurs leur ont indiqué si l'auteur avait reçu des idées génératives en matière d'IA et quelles étaient ces idées. Ils ont pu recueillir une série de résultats supplémentaires (exploratoires) qui ne sont pas directement liés aux questions de recherche principales (préenregistrées).
Ainsi, ils ont constaté que les évaluateurs ont imposé une pénalité de propriété d'au moins 25 % aux rédacteurs qui ont reçu des idées d'IA générative, des histoires relatives écrites uniquement par des humains, et la plupart des évaluateurs ont indiqué que les créateurs de contenu, sur lesquels les modèles étaient basés, devraient être indemnisés. La plupart des évaluateurs ont également indiqué que la divulgation de l'utilisation de l'IA ou du texte sous-jacent issu de l'IA devrait faire partie des publications utilisant ces outils.
Dans l'ensemble, cependant, la plupart des évaluateurs ont estimé que l'utilisation de l'IA dans la rédaction d'histoires était conforme à l'éthique et restait un "acte créatif". Ces résultats indiquent un soutien à l'utilisation de l'IA générative dans les productions créatives, avec d'importantes limites potentielles en matière de propriété ou de crédit et d'exigences en matière de divulgation.
Les chercheurs commentent l'étude en déclarant :
Notre choix de conception expérimentale offre un test assez rigoureux pour mesurer l'impact causal de l'IA générative sur la créativité. Nous avons conçu notre étude de manière à ce que les décisions endogènes du rédacteur soient réduites au minimum, mais pas totalement éliminées. Nous ne permettons pas aux rédacteurs de personnaliser l'appel au moteur d'IA générative, ni de répéter les interactions entre les rédacteurs et l'IA générative, deux éléments susceptibles d'accroître l'efficacité et l'ampleur de l'impact de l'IA générative sur la créativité.
Si tel est le cas, nos estimations sont probablement une limite inférieure du potentiel que l'IA générative pourrait offrir aux auteurs lorsqu'ils ont le contrôle total du moteur d'IA, ou lorsque les interactions en temps réel sont activées pour aider les auteurs dans leur idéation et leur amélioration. Le fait qu'une invite étroitement contrôlée demandant une idée d'IA générative ait des effets importants sur la créativité dans notre étude constitue un point de départ prometteur pour les futurs chercheurs qui souhaitent approfondir l'adaptation et la personnalisation de l'IA générative pour différents rédacteurs.
Nous permettons toutefois aux auteurs de choisir de recevoir des idées d'IA générative, plutôt que d'assigner des idées d'IA générative à tout le monde dans les conditions d'IA générative. Nous procédons ainsi pour nous assurer que les auteurs s'investissent dans ce que produit l'IA générative et qu'ils y sont réceptifs. En outre, nous nous attendions à ce que la grande majorité des participants profitent de l'option de voir au moins l'idée d'IA générative, minimisant ainsi le risque d'autosélection affectant nos estimations causales.
Les données empiriques montrent que près de 9 personnes sur 10 dans les conditions d'IA générative choisissent de recevoir au moins une IA générative lorsqu'elle leur est proposée, ce qui nous conforte dans l'idée que nos résultats - fondés sur notre analyse conservatrice de l'intention de traiter qui étudie l'effet de la condition indépendamment du fait que les auteurs aient ou non choisi de demander des idées d'IA générative - permettent une interprétation causale.
Si tel est le cas, nos estimations sont probablement une limite inférieure du potentiel que l'IA générative pourrait offrir aux auteurs lorsqu'ils ont le contrôle total du moteur d'IA, ou lorsque les interactions en temps réel sont activées pour aider les auteurs dans leur idéation et leur amélioration. Le fait qu'une invite étroitement contrôlée demandant une idée d'IA générative ait des effets importants sur la créativité dans notre étude constitue un point de départ prometteur pour les futurs chercheurs qui souhaitent approfondir l'adaptation et la personnalisation de l'IA générative pour différents rédacteurs.
Nous permettons toutefois aux auteurs de choisir de recevoir des idées d'IA générative, plutôt que d'assigner des idées d'IA générative à tout le monde dans les conditions d'IA générative. Nous procédons ainsi pour nous assurer que les auteurs s'investissent dans ce que produit l'IA générative et qu'ils y sont réceptifs. En outre, nous nous attendions à ce que la grande majorité des participants profitent de l'option de voir au moins l'idée d'IA générative, minimisant ainsi le risque d'autosélection affectant nos estimations causales.
Les données empiriques montrent que près de 9 personnes sur 10 dans les conditions d'IA générative choisissent de recevoir au moins une IA générative lorsqu'elle leur est proposée, ce qui nous conforte dans l'idée que nos résultats - fondés sur notre analyse conservatrice de l'intention de traiter qui étudie l'effet de la condition indépendamment du fait que les auteurs aient ou non choisi de demander des idées d'IA générative - permettent une interprétation causale.
Limites de l'étude et travaux futurs
Mais cette étude a ses limites, car la tâche créative est limitée dans sa longueur (huit phrases), son support (écriture) et le type de résultat (nouvelle), et il n'y a pas d'interactivité avec le LLM ou de variation dans les messages-guides. Ces contraintes limitent la généralisation et les conclusions de cette étude. Le fait de contraindre la tâche de cette manière peut limiter la mesure dans laquelle les participants sont capables d'exprimer leur créativité et peut ne pas se généraliser à d'autres tâches de créativité moins contraignantes. Il est possible que l'effet des idées génératives d'IA soit atténué pour les histoires plus longues si le contenu des idées génératives d'IA ne guide pas suffisamment les rédacteurs.
En outre, les idées génératives d'IA dans différents médias, tels que les images ou la musique, peuvent être incorporées de différentes manières, ce qui entraîne un effet différent. Par exemple, si l'exercice consistait à faire un dessin, les idées d'IA générative ne seraient peut-être pas aussi efficaces pour les personnes ayant peu d'expérience du dessin (contrairement à l'écriture où la plupart des personnes ont de l'expérience dans cette tâche). À cette fin, le concept d'"utilité" dans la mesure de la créativité a été adapté au contexte, mais les travaux futurs devraient revoir la définition de l'utilité des chercheurs et s'assurer qu'elle peut être adoptée dans différents domaines de la créativité afin de saisir au mieux cet aspect de la créativité.
Par ailleurs, les chercheurs n'ont pas étudié ni fait varier la myriade de facteurs de motivation qui encouragent la créativité dans le monde réel. L'introduction d'incitations financières, l'encouragement à trouver des solutions créatives à des problèmes ou le simple fait d'encourager la créativité pour son propre plaisir peuvent affecter différemment l'utilisation et l'intégration des idées génératives de l'IA.
Les chercheurs ajoutent:
Il existe des possibilités fascinantes d'étendre et de développer davantage ce programme de recherche. Nous pensons qu'une expérience particulièrement prometteuse élargirait la portée de notre étude actuelle et s'appuierait sur les capacités actuelles et émergentes de l'IA générative. Les études futures pourraient demander aux participants d'écrire des histoires littéraires plus longues ou de produire des textes dans des contextes différents. Par exemple, on pourrait demander aux participants de résoudre un problème spécifique en s'engageant avec l'IA générative, comme proposer des idées de produits nouvelles et pratiques pour un marché ou un public cible spécifique.
Une étude future pourrait également varier systématiquement les invites fournies au LLM, y compris une condition expérimentale qui permet une interaction plus ouverte entre le participant et le LLM. Enfin, nos résultats montrant que l'IA générative professionnalise l'écriture mais réduit la variance des résultats créatifs, une étude future pourrait introduire des incitations financières ou de classement pour des résultats spécifiques, tels que l'écriture d'un roman complet.
Un dernier domaine à explorer concerne les motivations des rédacteurs à rechercher et à utiliser les LLM pour améliorer la créativité de leur production. Dans notre étude, nous avons assigné au hasard les écrivains à l'une des conditions d'IA générative afin d'atténuer le biais de sélection. Toutefois, l'autosélection elle-même mérite d'être prise en compte à l'avenir. Une étude portant sur la mesure dans laquelle les auteurs s'autosélectionnent pour utiliser l'IA générative afin d'améliorer une première version d'une histoire montrerait si les auteurs choisissent cette forme d'itération dans leur travail en fonction des perceptions de la valeur de l'IA générative et du degré d'exactitude de l'auto-évaluation.
Toutefois, nous avertissons que l'autosélection peut ne pas être optimale ou efficace sur le plan individuel : Nous avons demandé aux participants à notre étude d'auto-évaluer la créativité de leurs histoires, mais nous avons constaté qu'ils ne s'auto-évaluaient généralement pas avec précision. En outre, nous ne constatons aucune corrélation entre les participants qui estiment que leurs histoires sont moins créatives et leur utilisation de l'IA générative, ce qui suggère que les participants qui bénéficieraient le plus de la technologie ne sont pas plus susceptibles de l'utiliser.
Une étude future pourrait également varier systématiquement les invites fournies au LLM, y compris une condition expérimentale qui permet une interaction plus ouverte entre le participant et le LLM. Enfin, nos résultats montrant que l'IA générative professionnalise l'écriture mais réduit la variance des résultats créatifs, une étude future pourrait introduire des incitations financières ou de classement pour des résultats spécifiques, tels que l'écriture d'un roman complet.
Un dernier domaine à explorer concerne les motivations des rédacteurs à rechercher et à utiliser les LLM pour améliorer la créativité de leur production. Dans notre étude, nous avons assigné au hasard les écrivains à l'une des conditions d'IA générative afin d'atténuer le biais de sélection. Toutefois, l'autosélection elle-même mérite d'être prise en compte à l'avenir. Une étude portant sur la mesure dans laquelle les auteurs s'autosélectionnent pour utiliser l'IA générative afin d'améliorer une première version d'une histoire montrerait si les auteurs choisissent cette forme d'itération dans leur travail en fonction des perceptions de la valeur de l'IA générative et du degré d'exactitude de l'auto-évaluation.
Toutefois, nous avertissons que l'autosélection peut ne pas être optimale ou efficace sur le plan individuel : Nous avons demandé aux participants à notre étude d'auto-évaluer la créativité de leurs histoires, mais nous avons constaté qu'ils ne s'auto-évaluaient généralement pas avec précision. En outre, nous ne constatons aucune corrélation entre les participants qui estiment que leurs histoires sont moins créatives et leur utilisation de l'IA générative, ce qui suggère que les participants qui bénéficieraient le plus de la technologie ne sont pas plus susceptibles de l'utiliser.
Comparaison de l'étude au travaux antérieurs
Beaucoup de travaux ont étudié le remplacement potentiel du travail humain par l'IA (par exemple, l'automatisation) ou une "course de chevaux" entre les idées générées par l'homme et celles générées par l'IA. Mais cette étude s'est concentré sur les complémentarités potentielles de l'IA sur la production créative humaine.
Les chercheurs l'ont fait à partir d'un échantillon de participants relativement "typiques", souvent utilisé dans les études universitaires (ce qui implique des limites en termes de représentativité de la population). En d'autres termes, ils n'ont pas étudié les écrivains professionnels ou les personnes exceptionnellement créatives. Ces personnes restent un segment de population important mais peu étudié, pour lequel les effets de l'IA générative pourraient être transformateurs à d'autres égards, en offrant potentiellement des gains d'efficacité ou une amélioration de la vitesse d'exécution. Cela dit, les résultats suggèrent que l'IA générative pourrait avoir l'impact le plus important sur les individus moins créatifs.
Les chercheurs concluent :
Bien que ces résultats indiquent une augmentation de la créativité individuelle, il existe un risque de perte de nouveauté collective. Dans l'équilibre général, une question intéressante est de savoir si les histoires améliorées et inspirées par l'IA seront en mesure de créer une variation suffisante dans les résultats auxquels elles aboutissent. Plus précisément, si le secteur de l'édition (et de l'autoédition) devait adopter davantage d'histoires génératives inspirées par l'IA, nos résultats suggèrent que les histoires produites deviendraient moins uniques dans l'ensemble et plus semblables les unes aux autres.
Cette spirale descendante présente des parallèles avec un dilemme social émergent : Si les auteurs individuels découvrent que leurs écrits inspirés par l'IA générative sont évalués comme étant plus créatifs, ils sont incités à utiliser davantage l'IA générative à l'avenir, mais ce faisant, la nouveauté collective des histoires risque d'être encore plus réduite. En résumé, nos résultats suggèrent que, malgré l'effet d'amélioration que l'IA générative a eu sur la créativité individuelle, il y a lieu d'être prudent si l'IA générative était adoptée plus largement pour des tâches créatives.
Cette spirale descendante présente des parallèles avec un dilemme social émergent : Si les auteurs individuels découvrent que leurs écrits inspirés par l'IA générative sont évalués comme étant plus créatifs, ils sont incités à utiliser davantage l'IA générative à l'avenir, mais ce faisant, la nouveauté collective des histoires risque d'être encore plus réduite. En résumé, nos résultats suggèrent que, malgré l'effet d'amélioration que l'IA générative a eu sur la créativité individuelle, il y a lieu d'être prudent si l'IA générative était adoptée plus largement pour des tâches créatives.
L'IA générative est une technologie qui évolue rapidement et dont le potentiel reste à explorer. Bien que l'étude ait utilisé la version la plus récente d'un LLM largement utilisé (GPT-4 d'OpenAI), les technologies et approches actuelles pourraient bientôt devenir obsolètes. Cependant, les progrès rapides du développement de l'IA générative et le large éventail de questions entourant la relation entre l'IA générative et le potentiel humain offrent des opportunités passionnantes pour les chercheurs intéressés par la créativité, l'innovation et les arts. Si l'IA générative conduit à des améliorations de la créativité humaine dans une étude expérimentale prudente aujourd'hui, les possibilités créatives de demain pourraient dépasser notre imagination collective actuelle.
Source : "Generative AI enhances individual creativity but reduces the collective diversity of novel content"
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