ペンシルバニア大学の最新研究：AI はアイデア生成において人間よりも 7 倍効率的であり、GPT の創造力は人間の 99% を上回ります。

囲碁からゲームのプレイ、さまざまな反復作業の完了まで、AI の能力は多くの面で人間をはるかに上回っています。

将来、AI によって人間が退屈な作業から解放され、人間にしかできない作業に集中できるようになると、すでに多くの人が想像しています。

例えば、人間との感情的なコミュニケーションや、創造性が求められる仕事などです。

しかし、最近の多くの研究では、AI は多くの人よりも人間の感情をよりよく感じ、表現できることが確認されています。

同様に、創造性に関しても、AI は人間に劣らないようです。

最近、人間とコンピュータの相互作用の専門家であるヤコブ・ニールセン氏が、最近の 3 つの科学的研究と ChatGPT が作成した短い記事を使用して、次のことを証明するコラムを執筆しました。

創造性を必要とする仕事に人間の居場所はもうすぐなくなるでしょう!

研究1: AIは人間よりも7倍多くの優れた製品アイデアを生み出す

コーネル工科大学とペンシルバニア大学ウォートン校の研究者らが実施した研究では、ChatGPT 4と「一流大学に通う学生」の対照群である人間を比較した。

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学生は創造性に基づいて「エリート大学」に入学できるわけではないが、少なくとも部分的には IQ と学業成績に基づいて入学できるのは間違いない。彼らは、知的能力のほぼあらゆる尺度において、人口平均をはるかに上回っている可能性が高い。

学生のデータは、生成AIが広く利用可能になる前の2021年に収集されたため、データはある程度、純粋な人間の創造性を反映していると考えられます。

なぜなら、AI ツールの使用を人間の管理によって制限しなければ、賢い学生なら誰でも同様のタスクに AI ツールを使用する可能性が高いため、人間と AI に関する研究はすぐに困難になってしまうからです。

研究者たちは学生と AI の両方に次のような課題を割り当てました。

「あなたは、新しいビジネスを立ち上げ、新しい製品のアイデアを生み出そうとしている起業家です。製品は米国の大学生をターゲットにしています。それはサービスやソフトウェアではなく、物理的な商品である必要があります。

この製品の小売価格は約50ドル未満になる可能性がある。製品が必ずしもすでに存在している必要はなく、明示的に利用可能である必要もありません。 「

このプロセスは、実際の企業における新製品のアイデア創出プロセスに似ています。研究者は製品の独創的なアイデアを制限したくないからです。

実際、最初は実現不可能に思えるアイデアでも、エンジニアが考えた後には実現され、最終的には大きな商業的成功を収めることがよくあります。

研究者たちは、ブレインストーミングの結果にいくつかの簡単な調整を加えた後、まず AI に 100 個のアイデアを自力で生成させ、次に優れたアイデアのサンプルをいくつか見せ、さらに 100 個のアイデアを生成させました。

この研究の最初の発見は、AI はアイデアを生み出すのに人間よりもはるかに効率的だということである。 ChatGPT は 15 分間で 200 個の製品アイデアを生成しましたが、人間の平均的なパフォーマンスでは、同じ時間内に同じレベルのアイデアを 5 個しか生成できませんでした。

言い換えれば、ChatGPT はアイデア生成において人間よりも 40 倍効率的であり、パフォーマンスは 3,900% 向上します。

しかし、製品のアイデアに関しては、アイデアの量よりも質の方がはるかに重要です。結局、悪いアイデアは役に立たない。

研究者たちは、20人の審査員にそれぞれのアイデアを評価してもらい、そのアイデアで説明されている製品を購入することにどの程度興味があるかを評価してもらうことで、アイデアの質を測定した。

研究者らは審査員に購入意欲を0から1の尺度で評価するよう依頼し、人間が生成した製品の創造性のスコアは0.40となった。 ChatGPT の創造性スコアは 0.47 (独自に生成されたアイデア) と 0.49 (優れた例を示した後に生成されたアイデア) でした。

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AIと人間の間の差は有意であった（p<0.001）が、2つのAIスコア間の差は有意ではなかった。

しかし、上で説明したように、平均的なクリエイティブ品質スコアは重要ではなく、ほとんどの悪いクリエイティブや平凡なクリエイティブは実際には価値がありません。

したがって、優れたアイデア（ここでは上位 10% と定義）と最高のアイデア品質（実際のビジネス環境で実際の製品になる可能性のあるアイデア）を考慮することがより重要になります。

最優秀アイデアのスコアは次のとおりです。

人間：上位10％の平均スコアは0.62、最高のクリエイティブスコアは0.64でした。

優れたクリエイティブな例を見ずにChatGPTを実施した場合、上位10％の平均スコアは0.64、最高のアイデアのスコアは0.70でした。

優れたアイデアの例を含む ChatGPT: 上位 10% の平均スコアは 0.66、最高のアイデアのスコアは 0.75 でした

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この評価基準では、AI と人間の違いも非常に明白ですが (p<0.001)、2 つの AI スコアの違いはまだ明白ではありません。

別の視点からデータを見ると、人間が生成したものか AI が生成したものかを問わず、クリエイティブ プール全体の上位 10% だけを見ると、最高のアイデアの 87.5% が ChatGPT から生まれ、大学生から生まれたのはわずか 12.5% でした。

どちらのグループも同じ数の独創的なアイデアを提供したため、このパーセンテージの差は非常に重要です。

このデータ分析では、AI は人間よりも 7 倍創造的でした。

人間は目新しさの点でわずかに優位に立っている

製品の創造性のもう一つの基準は新規性です。斬新な製品は、最初は魅力的に見えないかもしれませんが、市場に出てからしばらく経って初めて、消費者はこれらの革新的なアイデアの利点に気付くでしょう。

この創造性に関する研究で、人間が AI よりも優れた成績を収めた唯一の分野は、創造的な新規性でした。

0～1 の評価スケールで、アイデアの新規性について人間は平均 0.41 点を獲得したのに対し、AI はそれぞれ 0.37 点と 0.36 点を獲得しました。

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繰り返しになりますが、人間と AI の違いは明らかですが、2 つの AI スコアの違いは明らかではありません。

研究2: ChatGPT 4はトーランス創造的思考テストで上位1%のスコアを獲得し、人間の99%を上回った

もう一つの研究は、モンタナ大学、ビリニュス大学、モンタナ西部大学の研究者によって行われた。

彼らは、創造性を測るテストとして最も広く使用され、引用されているトーランス創造的思考テスト（TTCT）を使用しました。前回の記事では、この研究についてさらに詳しく紹介しました。

研究3: ビジネス戦略のブレインストーミング研究

同様に、ChatGPT のビジネス戦略におけるパフォーマンスも素晴らしいです。

イタリアの Capgemini Invent は、ビジネス パートナーとして ChatGPT を使用したケース スタディを Harvard Business Review に掲載し、この分野の専門家からのアドバイスと計画をまとめた書籍を作成しました。

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リンクアドレス: https://www.hbritalia.it/userUpload/ebook_Generative_AI_inglese.pdf

研究者はビジネス戦略を 5 つの側面に分類しています。

イノベーション、成長計画と実践、エコシステムプラットフォームとビジネス、複数のステークホルダーの統合、オープンイノベーションを重視します。

そして、GPT-4 に、分野ごとに別々の回答をさせる、つまり「垂直分野」の専門家として機能させます。

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まず、価値イノベーションという観点から、ChatGPTは、生成AIによる既存ビジネスの強化と、現在のビジネス戦略理論の覆しという2つの視点から回答しました。

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ChatGPT が既存のビジネスを強化する方法に対する答えには、AI を活用した競合状況の分析、アイデアの生成と検証、動的で協調的なビジネス モデリングなどの重要なポイントが含まれています。

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つまり、生成 AI は、履歴データ、市場動向、顧客情報を活用して、アイデア生成セッションを促進できるということです。また、新しい戦略的アイデアを検証し、改良するために、迅速に調査を実施し、フィードバックを収集するのにも役立ちます。

さらに、ChatGPTは、現在のビジネス戦略理論を覆す観点から、指数関数的技術の統合、オープン性と共創、エコシステム思考の採用なども提案しました。

このプロセスでは、人々の役割は、コンテンツ制作者から評価して選択を行う意思決定者へと変化します。

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企業が最も懸念する成長計画と実践に関しても、ChatGPT は非常に優れたパフォーマンスを発揮します。

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ChatGPT は、既存のビジネスを強化するための生成 AI の提案において、AI アルゴリズムが大量のデータと洞察に基づいて多様な仮説を自律的に生成できると提案しています。同時に、シミュレートされたユーザーフィードバックを通じて、効果的な実験設計の提案が提供され、検証されます。これらの対策により、事業展開の加速を最大限に高め、コストを削減することができます。

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破壊的イノベーションの観点から、ChatGPT は人間のリーダーに代わって AI をプロジェクト プランナーとして直接活用します。

また、量子コンピューティングの力を活用して、あらゆる可能性を同時に探り、対応する見込み仮説を生成し、拡張現実環境で没入型シミュレーション テストを実施します。

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オープンイノベーションはビジネスにおいて重要な役割を果たし、企業が外部とのコラボレーションにおいてよりオープンかつ柔軟に対応できるようにすることで、より高いレベルのイノベーションと競争力を実現します。

ChatGPT は、生成 AI がオープン イノベーションの理論と実践に与える影響についても興味深い洞察を提供します。

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生成 AI がオープン イノベーションの理論的実践にどのように役立つかを検討したとき、ChatGPT は次のように答えました。生成 AI はさまざまな基準に基づいて潜在的なパートナーを分析できるため、発見と選択のプロセスが容易になります。

さらに、生成 AI は、最もオープンなビジネス セグメントを識別して推奨し、AI アルゴリズムを使用してアイデアの生成、評価、コラボレーションを促進することができます。

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しかし、ChatGPTは、既存の理論と実践を打破するという観点から、AI主導の市場を確立し、イノベーションエコシステムをインテリジェントにマッピングし、大量の異なるデータを分析することでドメイン間の接続を生成する人工知能アルゴリズムに基づくエンジンを作成し、それによって革新的な開発を促進することが可能であると考えています。

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ChatGPT は、エコシステム プラットフォームやビジネス、複数の利害関係者の統合など、他の側面でも優れたパフォーマンスを発揮します。

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世界的に有名な企業戦略コンサルタントであるエンリコ・サスーン氏は、ChatGPT の戦略と計画を高く評価しました。

「ChatGPT は素晴らしい創造性を発揮し、場合によっては多くのドメイン エキスパートを上回るパフォーマンスを発揮します。」

しかし、彼は次のようにも警告した。

「応答を評価し、生成されたアイテムを選択する際には、強力なドメイン専門知識を持ち、批判的姿勢を維持することが不可欠です。これは、ChatGPT が価値の高い洞察と価値の低い情報を混在させる傾向があるため必要です。」

ChatGPTは興味深い童話を書いた

ネルソン氏は3つの事例を紹介した後、興味深い実験も行いました。

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その絵にインスピレーションを受けて、彼はChatGPTに、自分をインパラだと思ったヌーについての子供向けの物語を書くように依頼した。

作者のネルソン氏の意見では、これは完璧な文章力を示す魅力的な物語です。

ChatGPT は、シンプルなプロンプトを多くの子供たちが楽しめる短いエッセイに変える、素敵なプロットとひねりを生み出します。

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Midjourney によって生成されたヌー

昔々、アフリカの広大な草原に、ウォーリーという名の若いヌーが住んでいました。ウォーリーは普通のヌーではありません。彼は自分がガゼルだと思っている点で違います。

毎朝、ウォーリーは隣人のように高くジャンプしようとしました。彼は彼らの滑らかな毛皮と素早い動きを羨ましく思った。彼は草の味の方が好きだったが、他の植物と同じように葉っぱも噛んでみた。

ある晴れた日、ウォーリーは水を飲むためにインパラの群れに加わることにしました。彼らは飛び跳ねて遊んでいます。ウォーリーは、勢いよく飛び跳ねようとしたが、優雅に跳ぶどころか、つまずいて大きな音を立てて倒れてしまった。

インパラたちは立ち止まり、困惑しながらそれを見ました。 「ウォーリー、どうして私たちのようにジャンプするの？」とリーダーのインパラのイナが尋ねました。

ウォリーは恥ずかしそうに言いました。「君は優雅で素早いから、僕も君のようなインパラになりたい。僕はただの不器用なヌーだよ。」

イナは優しく微笑んだ。 「ウォーリー、君には僕たちインパラにはない強さがある。君は強くて粘り強い。君は大きな群れの一員で、一丸となって行動し、ワニがたくさんいる川を勇敢に渡る。僕たちインパラにはそんなことはできない。」

ウォーリーは立ち止まり、イナが言ったことを考えていた。それは特別なことだと気づきます。ウォーリーは自分のアイデンティティを受け入れ、新たな自信を持って群れに戻ります。

その日から、ウォーリーはヌーであることに誇りを感じるようになりました。それは、自分自身のユニークさを愛し、誰もが自分の強みを持っていることを理解することを学ぶことです。親愛なる友人の皆さん、これはかつてインパラになりたかったヌーの物語です。

要約する

異なる機関の異なる研究者が、異なる方法を使用し、異なる詳細を測定した後、同じ結果に到達するのは驚くべきことです。

この記事で紹介されている研究の総合的な内容は、欠陥がある可能性のある個々の研究よりも信頼性が高いです。

ネルソン氏は、AI には創造的な可能性があり、自身の専門であるユーザー エクスペリエンス デザインだけでなく、他の業界でも、アイデアの創出を加速するために AI を活用すべきだと考えています。

AI の創造性への貢献には、高齢者の創造性の向上も含まれます。アイデアの数は重要ではなく、最終的なアイデアをどのように選択し、それを改善するプロセスで具体的にどのように実行するかが重要だからです。

この独創的な「ソーセージマシン」に独創的なアイデアを盛り込めば盛り込むほど、最終的に作られるソーセージはより美味しくなります。

ネルソン氏は、読者がその比喩を創造的だと思うかどうかは別として、それは彼の老いた脳が生み出した独創的なものだと主張する。しかし、彼は過去数か月間に AI から他にも多くの優れたアイデアを得ました。

AI が人間の仕事において果たす役割を認識することが重要です。

アイデア創出という重労働を引き受けることにより、人間は批判的思考と判断のタスクに集中できるようになり、生産的なキャリアを延長することができます。50歳を過ぎると、認知機能の低下により独力での創造性が大幅に低下しますが、AIは全体的な効率を向上させることができます。

彼は人間と人工知能の間に共生関係があると信じている。創造性の面でも、両者には果たすべき役割があります。

人工知能の時代において、私たちが時代遅れになることを恐れることなく、前進していきましょう。

強力なAIと人間の創造性の共生関係がもたらす無限の可能性にご期待ください。

参考文献:

https://www.uxtigers.com/post/ai-high-creativity