[인공지능 연재] 인공지능의 창의력과 인간의 창의력
지난 7월, 영국의 경영 및 전략 연구자 Anil R. Doshi와 데이터과학 및 경제 연구자 Oliver P. Hauser는 인공지능과 인간의 창의성을 주제로 한 짧은 논문을 발표했다. 이들의 목적은 생성형 AI가 정말로 인간의 창의성에 도움이 되는지를 탐구하는 것이었다.
이후 참가자들은 총 세 그룹으로 나뉘었다. 이들은 AI 활용 정도에 따라 각각 ‘사람 단독 (AI 없음), ‘AI 아이디어 1개 이용’, ‘AI 아이디어 최대 5개 이용’이라는 각각의 그룹에 걸맞게, 주어진 환경에서 짤막한 단편 소설을 창작했다.
구체적으로는, 낮은 점수를 받은 작가들은 하나의 AI 아이디어를 이용한 경우 창의성이 6.3% 향상되었고, 다섯 개의 AI 아이디어를 활용한 경우 10.7% 향상되었다. 반면, 창의력 검사에서 높은 점수를 받은 작가들은 AI 활용 여부와 관계없이 일관되게 높은 평가를 받았다.
낮은 점수를 받았던 경우에는, AI를 활용했을 때 창의성뿐만 아닌 다른 측면도 더 높은 평가를 받았다. 점수가 낮았던 작가들의 경우, AI를 활용했을 때 이야기의 완성도에서 26.6%, 즐거움과 재미 측면에서 22.6% 더 높은 결과를 받았다. 지루함은 15.2% 감소했다고 한다.
또한 대부분의 평가자는 작품에 있어서 AI 사용 여부를 공개해야 하며, AI의 언어 모델 훈련에 사용된 원본 콘텐츠 제작자들에게도 보상이 이루어져야 한다는 의견을 전했다.
다음은 이 논문의 초록을 번역한 것이다.
창의성은 인간으로 살아간다는 것의 핵심이다. 강력한 대규모 언어 모델을 포함한 생성형 인공지능은 새로운 아이디어를 제공함으로써 인간의 창의성을 높일 수 있다는 전망과, 인간이 생성형 AI의 아이디어에 붙박여 오히려 창의성이 저하될 수 있다는 위험성을 동시에 지니고 있다.
본 연구에서는 AI의 아이디어가 단편 소설 창작에 미치는 영향을 연구하기 위해, 여러 작가 중 일부만 LLM으로부터 소설의 아이디어를 얻게 한 온라인 실험을 진행했다. 연구 결과, 생성형 AI를 이용한 창작은 더 창의적이고 잘 쓰였으며 재미있다는 평가를 받을 수 있게 했고, 이러한 경향은 특히 덜 창의적인 작가들에게서 두드러졌다.
그러나 생성형 AI를 활용한 소설은 사람이 단독으로 만들어낸 이야기보다 서로 유사했다. 이러한 결과는 (AI의 활용을 통해) 개인의 창의성은 증가하지만, 집단 전체의 독창성은 잃을 수 있다는 점을 시사한다. 이 역학은 사회적 딜레마와 유사하다. 생성형 AI를 통해 개별 작가들은 더 나아질 수 있지만, 합산적으로 보면 더 좁은 폭의 콘텐츠가 생산되는 것이다.
본 연구 결과는 창의력을 증진하고자 하는 연구자, 정책 입안자, 실무자들에게 시사점을 제공한다.
비록 짧은 실험이지만, 이 연구 결과는 AI와 창의력에 대해 생각해 볼거리를 던져준다. 무수히 많은 정보의 ‘평균’을 ‘통계’적으로 제시하는 AI의 창의력에 의존하는 것은 곧 평균에 다가가는 일일지 모른다. 그러한 평균에도 가치는 있을 것이다. 그러나 결국 우리가 원하는 이야기는 ‘평균’보다 새로우면서도 진실한 것이 아닐까? (끝)
[출처 및 관련 문헌]
Anil R. Doshi, Oliver P. Hauser ,Generative AI enhances individual creativity but reduces the collective diversity of novel content.Sci. Adv.10,eadn5290(2024).DOI:10.1126/sciadv.adn5290
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