🧐 Summary
1️⃣ AI는 개인 창의성을 높이지만 집단 창의성을 낮출 수 있습니다.
2️⃣ AI의 천천히 답변하면 창의성이 올라갈 수 있습니다.
3️⃣ AI의 의도적인 실수는 새로운 아이디어를 촉진합니다.
안녕하세요 구독자님, 창의성이 뭐라고 생각하세요? 우리는 살면서 이걸 키우기 위해 여러가지 시도를 합니다. 특히, 최신 기술은 창의성을 자극하는 좋은 재료이죠. 그렇다면 우리가 가장 관심있는 기술, AI는 인간의 창의성에 어떤 영향을 줄까요. 오늘은 창의성과 AI활용에 대한 흥미로운 최신 연구 3가지에 대해 이야기해보겠습니다.
Q1. AI가 개인과 집단 창의성에 어떤 영향을 줄까요?
Q2. AI의 답변 속도가 창의성에 어떤 영향을 줄까요?
Q3. AI의 실수가 창의성에 어떤 영향을 줄까요?
같이 하나씩 알아볼께요.
AI가 개인과 집단 창의성에 어떤 영향을 줄까요?
AI를 활용하면 개인 창의성은 높아지지만, 집단 창의성은 낮아집니다.
Generative AI enhances individual creativity but reduces the collective diversity of novel content [1]
이 연구는 AI의 도움을 받으면 개인적으로는 더 창의적이고 좋은 품질의 글을 쓸 수 있지만, 집단적으로는 이야기들의 다양성이 감소한다는 것을 발견했습니다.
실험 참가자들은 짧은 이야기를 작성했어요. 한 그룹은 AI 없이 이야기를 쓰고, 다른 그룹은 GPT-4의 아이디어를 사용했어요. 그런 다음, 평가자들이 이 이야기들의 창의성, 유용성, 감정적 즐거움을 평가했어요.
1. 개인 창의성 향상: 창의성이 낮은 사람들은 AI의 도움을 받으면 더 창의적이고 흥미로운 이야기를 작성했어요.
2. 집단 창의성 감소: AI의 도움을 받은 그룹의 이야기들은 서로 비슷해져서, 전체적으로 창의성의 다양성이 감소했어요.
이 연구는 AI를 창작에 활용할 때, 창의적 다양성을 유지해야 한다는 것을 보여줍니다. 모두가 AI를 사용하면 결과물들이 비슷해져서 집단 창의성은 줄어들 수 밖에 없어요. 또한 AI가 모든 개인의 창의성을 높여준 것은 아니였어요. 창의성이 높은 사람들은 AI를 활용하지 않았을 때 더 좋은 결과를 냈습니다. 각자의 창의성 수준에 따라서 AI 활용 전략이 달라져야 하는 거죠.
AI의 답변 속도가 창의성에 어떤 영향을 줄까요?
AI가 천천히 답변하면 창의성이 높아집니다.
How ai processing delays foster creativity: Exploring research question co-creation with an llm-based agent [2]
이 연구는 사람들이 AI와 함께 연구 질문을 만드는 과정을 관찰했어요. 한 그룹은 AI 도움 없이, 다른 그룹은 즉각적인 AI 응답을 받으며, 마지막 그룹은 지연된 AI 응답을 받으며 작업했어요. 참가자들이 작업 후 AI에 대한 신뢰도, 통제감, 창의적 느낌 등을 평가했습니다. 전문가들은 참가자들의 작업 결과물에 대한 창의성을 독창성, 유용성, 완성도 등의 기준으로 평가했습니다. 이 평가를 통해 AI 응답 속도가 창의성에 어떤 영향을 미치는지 분석했죠.
1. 창의성 증가: AI가 천천히 답변할수록 사람들이 더 창의적인 연구 질문을 제안했어요. 생각할 시간이 더 생기면서 더 깊이 생각하고 다양한 아이디어를 떠올리게 된 거죠.
2. 능동적 참여 증가: AI가 천천히 답변하면, 사람들은 AI의 답변을 기다리는 동안 질문을 다시 검토하고 개선했어요. 이 과정에서 AI의 제안을 비판적으로 평가하고, 자신의 생각을 더 명확하게 정리했습니다.
이 연구는 AI가 빠르게 답변한다고 해서 항상 최선이 아닐 수 있다는 점을 보여줍니다. 교육이나 창의적인 분야에서는 AI가 바로 답변을 주기보다는 사용자가 더 깊이 사고하고 창의적인 해결책을 찾을 시간을 주는 것이 더 좋을 수 있다는 것이죠.
재밌는 사실은 AI의 응답속도가 느린 그룹이 AI에 대한 높은 신뢰도를 보여줬고, 창작과정에서 더 많은 통제력을 느꼈다는 것입니다. 사용자가 AI와의 협력에서 주도권을 가지고 있다고 느끼는 것이 중요한 요인으로 작용했기 때문이에요. 결국, AI 시스템을 설계할 때는 속도뿐만 아니라 사용자의 창의적 사고를 촉진할 수 있는 방안을 함께 고민하는 것이 중요합니다.
AI의 실수가 창의성에 어떤 영향을 줄까요?
AI의 실수는 예상치 못한 아이디어를 제공해 창의성을 자극할 수 있습니다.
Smart Error! Exploring Imperfect AI to Support Creative Ideation [3]
이 논문은 AI가 일부러 실수하거나 불완전한 결과를 내놓을 때, 이 오류가 어떻게 창의적인 아이디어를 만드는데 도움을 줄 수 있는지 연구했습니다. 대부분의 AI 연구는 오류를 줄이는 데 집중하지만, 이 논문은 AI의 의도적인 오류가 어떻게 창의성을 촉진할 수 있는지 분석했습니다. 실수나 예상치 못한 결과가 창의적인 아이디어를 만들어내는 데 큰 도움이 될 수 있기 때문이죠.
연구에서는 배경의 디자이너와 창작자를 모집하여 GPT-4, DALL-E 같은 생성형 AI 도구를 사용해 디자인이나 글쓰기 작업을 수행하게 했어요. 그리고 AI가 일부러 불완전한 결과를 생성하도록 만들고 참가자들의 작업 과정과 결과를 기록하고 분석하여 스마트 오류가 창의성에 미치는 영향을 평가했어요. 스마트 오류는 예기치 못한 결과나 불완전한 정보를 통해 새로운 관점을 제공하는 AI의 능력을 말해요. 창작과정에서 스마트 오류가 어떤 역할을 했을까요?
1. 새로운 시각 제공: AI가 만들어내는 예상치 못한 결과가 디자이너나 창작자에게 새로운 아이디어를 제공할 수 있어요. AI가 다소 엉뚱한 제안을 해서 사람들이 더 나은 아이디어를 떠올릴 수 있게 도와줘요.
2. 문제 재정의: AI의 오류가 문제를 새로운 방식으로 보게 만들어 더 창의적인 해결책을 찾게 해요. 또한, AI의 오류는 사용자가 문제를 다양한 각도에서 접근하도록 유도해서 더 창의적이고 독창적인 해결책을 찾도록 도와줘요.
이 연구는 AI의 실수를 창의적으로 활용하면 새로운 아이디어를 더 쉽게 만들어낼 수 있다는 것을 보여줍니다. AI의 정확성을 높이는 것뿐만 아니라, 실수를 창의적으로 활용하는 것도 중요한거죠. 이런 스마트 오류를 활용한 AI 도구는 디자인, 예술, 문제 해결 등 다양한 분야에서 유용하게 사용될 수 있어요.
AI 활용이 창의성에 미치는 영향에 대한 연구 결과 어떠셨나요? 구독자님이 예상하신 결과인가요? AI는 마법 지팡이가 아니죠. 알맞는 상황에 그에 맞는 전략을 가지고 사용해야 합니다.
저는 AI를 통해 같은 목적지로 빠르게 가는 것이 아니라, 모든 걸음의 시작을 가볍게, 쉽게, 여러번 할 수 있게 만들어주는 것이 창의성의 핵심이라고 생각해요. AI가 우리의 생각의 관점을 바꿔주고 생각의 범위를 넓혀주는 역할을 해야하는 거죠. 저희도 AI인턴 노바와 함께 이 뉴스레터를 만들고 있잖아요. 우리팀에서 노바의 역할은 많은 자료를 분석하는 것이 아니라 다양한 관점과 내용에 대한 연결성을 쉽게 생각해 볼 수 있는 계기를 만들어주는 것이에요. 그래서 교육이나 창작 분야에서 AI는 인간이 다양한 생각을 할 수 있는 환경을 쉽게 만들어주는 방향으로 설계되어야 합니다.
오늘 뉴스레터가 기술이 인간에게 미치는 영향을 고민할 수 있는 재밌는 기회가 되었으면 좋겠습니다. 우리, 다음주 월요일에 만나요!
Reference
[1] Doshi, A. R., & Hauser, O. P. (2024). Generative AI enhances individual creativity but reduces the collective diversity of novel content. Science Advances, 10(28), eadn5290.
https://doi.org/10.1126/sciadv.adn5290
[2] Liu, Y., Chen, S., Cheng, H., Yu, M., Ran, X., Mo, A., ... & Huang, Y. (2024, May). How ai processing delays foster creativity: Exploring research question co-creation with an llm-based agent. In Proceedings of the CHI Conference on Human Factors in Computing Systems (pp. 1-25).
https://doi.org/10.1145/3613904.3642698
[3] Liu, F., Lv, J., Cui, S., Luan, Z., Wu, K., & Zhou, T. (2024). Smart" Error"! Exploring Imperfect AI to Support Creative Ideation. Proceedings of the ACM on Human-Computer Interaction, 8(CSCW1), 1-28.
https://doi.org/10.1145/3637398
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