Dynamics of collective creativity in AI art competitions
本研究分析了来自 Artbreeder 混音派对的大量人机共创图像数据集,揭示出尽管新颖的父本图像能激发更复杂的子代作品,但用户却悖论性地更倾向于混音那些更简单、新颖度较低的作品,从而导致集体向共同的主题吸引子收敛,即规模更大的群体虽能产生更多新颖性,却牺牲了复杂性。
原始论文采用 CC BY 4.0 许可(http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/)。 这是对下方论文的AI生成解释。它不是由作者撰写或认可的。如需技术准确性,请参阅原始论文。 阅读完整免责声明
想象一个巨大的数字艺术工作室,成千上万的人正在玩一场“视觉传话”游戏,但他们不是低声传递信息,而是利用人工智能对图像进行混音。这正是研究人员梅森·杨布lood(Mason Youngblood)、杰夫·努兹(Jeff Nusz)和乔尔·西蒙(Joel Simon)利用一个名为Artbreeder的平台所研究的内容。
以下是他们发现内容的简要拆解,并辅以日常类比。
游戏:一场数字“混音派对”
把 Artbreeder 的“混音派对”想象成一场图片版的百家宴。
- 种子:主持人发布一张起始图片(即“种子”)。
- 混音:一位参与者将这张图片与另一张图片或一段文字描述混合,创作出一张新的“子代”图片。
- 谱系:这张新图片成为下一位参与者的种子。久而久之,这就形成了一棵分支状的图片家谱,所有图片都与那最初的种子相关。
研究人员查看了在 13 个月内创作的13 万张此类图片,以观察当人类与人工智能在群体中协作时,创造力是如何运作的。
重大发现
1. “简化”效应(回声室)
发生了什么:随着游戏进行,图片变得越来越简单,且彼此越来越相似。
类比:想象一场“传话”游戏,每个人都试图画出他们听到的内容。最终,这些画作不再是个性的杰作,而变成了简单、通用的火柴人,因为那是每个人的大脑(以及人工智能)最容易记忆和复现的东西。
发现:随着时间的推移,图片会收敛于共同的主题,或称“吸引子”,例如蒸汽朋克场景或外星建筑。人工智能和人类的偏见自然地将艺术推向这些熟悉且易于制作的风格,从而冲刷掉了那些怪异、复杂的细节。
2. “父母”悖论(好父母生出奇怪的孩子)
发生了什么:当用户从彼此差异很大(多样化)或非常复杂的“父母”图片开始时,生成的“子代”图片更具新颖性和复杂性。
类比:如果你混合两种截然不同的食材(比如巧克力和辣椒),你会得到一种独特而复杂的风味。如果你混合两种相似的食材(比如巧克力和可可),你得到的只是更多的巧克力。
发现:“父母”图片越多样化、越复杂,“子代”图片就越具创造力和独特性。
3. “人气与混音”陷阱
发生了什么:这是最令人惊讶的部分。
- 大众的口味:人们最喜欢那些最新颖、最复杂、最令人惊讶的图片。
- 创作者的选择:然而,当轮到制作下一张图片时,人们却避开了那些复杂、新颖的图片。他们选择更简单、不那么令人惊讶的图片进行混音。
类比:想象一个音乐节。人群对最实验性、最怪异的乐队疯狂喝彩(他们获得的“点赞”最多)。但当下一支乐队尝试翻唱歌曲时,他们却选择了一首简单、经典的热门金曲,因为这样更容易演奏且风险更低。
发现:人们想看的东西(新颖性)与他们想以此为基础构建的东西(简单性)之间存在分裂。由于创作者更喜欢易于修改的图片,艺术自然会偏离大众所喜爱的复杂内容,从而导致第 1 点中提到的简化现象。
4. 人群规模
发生了什么:在参与者更多的派对中,图片更具新颖性,但复杂性较低。
类比:想想家庭小食谱与大型社区百家宴的区别。一个小团体可能会坚持使用非常详细、复杂的食谱。然而,在一个巨大的人群中,人们可能会试图通过添加奇怪的转折来让这道菜变得“新颖”,但在匆忙喂饱所有人的过程中,最终的菜肴却变成了原始菜肴更简单、更通用的版本。
发现:更大的群体产生了更多的多样性(新颖性),但深度(复杂性)却更少。
这为何重要
该论文表明,当我们利用人工智能共同创作艺术时,我们看到的不仅仅是人类的创造力,而是人类习惯与人工智能习惯的混合。
- 人类倾向于简化事物,因为它们更易于操作。
- 人工智能倾向于向其训练数据中发现的常见模式靠拢。
当将它们置于一个网络中时,结果是一种文化的“漂移”,即艺术随着时间的推移变得越来越简单和重复,尽管每个人都在努力发挥创造力。这表明,在一个人工智能辅助我们创作的世界里,“阻力最小的路径”(更简单的图片)会战胜“最复杂的路径”,即使大众声称他们更喜欢复杂的东西。
简而言之:我们喜欢看到怪异、复杂的艺术,但我们更喜欢制作简单、熟悉的艺术。而当人工智能介入时,这种对简单性的偏好会占据上风,导致我们的集体创造力向熟悉的方向漂移。
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