El equipo aplicó AUT a 100 participantes humanos y cinco IA generativas.
Recientemente, la Inteligencia Artificial ha podido realizar tareas imitando a los humanos. Con el desarrollo de modelos de lenguaje grande como ChatGPT y DALL-E y el aumento de la popularidad de la IA generativa, generar contenido que imite a un ser humano ya no es un sueño.
Ahora todo es posible, desde responder preguntas, completar código y generar contenido a partir de una descripción textual hasta generar una imagen a partir de texto y una imagen a partir de otra imagen. La IA ha estado igualando la creatividad de los humanos últimamente. Incluso ha demostrado ser mejor que un humano en juegos como el ajedrez.
en una reciente Artículo de investigaciónalgunos investigadores han comparado las ideas producidas por un ser humano con las generadas por la Inteligencia Artificial generativa.
Los seis chatbots generativos de IA que los investigadores han utilizado para la comparación son alpa.ai, Copy.ai, ChatGPT (versiones 3 y 4), Studio.ai y YouChat.
El proyecto
Para determinar las similitudes y diferencias entre la creatividad de las ideas generadas por IA y las generadas por humanos, se evaluaron de forma independiente tanto la calidad como la cantidad de ideas. tanto por humanos como por una IA entrenada específicamente para este propósito.
El equipo ha comparado las ideas y la creatividad involucradas usando la Prueba de Usos Alternativos (AUT28).
La prueba de usos alternativos evalúa las habilidades de pensamiento divergente enumerando los usos no tan obvios y creativos de un objeto común.
El equipo aplicó AUT a 100 participantes humanos y cinco IA generativas. La prueba requirió que los humanos y la IA idearan varios usos únicos para cinco objetos comunes: pantalones, pelota, neumático, tenedor y cepillo de dientes. Estos cinco objetos fueron llamados estímulos.
Para la comparación, se usaron dos modelos lineales de efectos mixtos con interceptos aleatorios y pendientes para los cinco estímulos. Usando el primer modelo en el que las respuestas evaluadas por humanos eran la variable dependiente, no se encontraron diferencias entre los conocimientos generados por humanos y los generados por IA generativa.
El segundo modelo, en el que las respuestas calificadas por IA actuaron como variable dependiente, tampoco encontró diferencias entre las respuestas.
Sin embargo, las respuestas calificadas por humanos para los tenedores y las respuestas calificadas por IA para los cepillos de dientes superaron a las de la IA generativa.
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