美國鮑林格林州立大學(xué)的最新研究發(fā)現(xiàn)，生成式人工智能（或稱 AI）在識(shí)別圖像來源時(shí)可以模糊界限，但發(fā)現(xiàn)人類仍然對(duì)真正的人類藝術(shù)保持著一種潛意識(shí)的偏好。

鮑林格林州立大學(xué)工業(yè)與組織心理學(xué)博士生安德魯-薩莫（Andrew Samo）與特聘研究教授斯科特-海豪斯（Scott Highhouse）博士一起在《美學(xué)、創(chuàng)造力與藝術(shù)心理學(xué)》雜志上發(fā)表了關(guān)于人工智能與人類藝術(shù)品的研究報(bào)告，發(fā)現(xiàn)人們通常無法區(qū)分人工智能與人類藝術(shù)品，但他們更喜歡后者--即使他們無法解釋原因。

Samo說："藝術(shù)被認(rèn)為是人類獨(dú)有的，因?yàn)樗芙o人一種感覺，或者傳達(dá)一些關(guān)于人類體驗(yàn)的想法，而這些是機(jī)器所不具備的。薩莫說："從某種程度上說，人們對(duì)人類創(chuàng)造的藝術(shù)有更強(qiáng)烈的感受是意料之中的。"

"但與此同時(shí)，這也很令人驚訝：人們?cè)趺磿?huì)對(duì)一件藝術(shù)品有如此不同的感受，卻又無法從認(rèn)知上解釋原因呢？"

從過去出發(fā)

之前的研究發(fā)現(xiàn)，人類往往會(huì)對(duì)人工智能藝術(shù)品表現(xiàn)出偏見，但隨著新的生成式人工智能模型不斷改進(jìn)，Samo和Highhouse想知道，人們是否能夠在不經(jīng)意間分辨出人工智能藝術(shù)品和人類藝術(shù)品之間的區(qū)別。

為了回答這個(gè)問題，同時(shí)也為了消除偏見，他們沒有告訴參與者他們將觀看的部分藝術(shù)作品是由人工智能制作的。相反，他們只被告知將觀看一系列圖片，并根據(jù) 30-50 個(gè)審美判斷因素對(duì)這些圖片進(jìn)行評(píng)分，這是一種可靠的、基于心理測(cè)量學(xué)的藝術(shù)情感和體驗(yàn)量化方法。

Samo說："以前的研究表明，如果人們知道藝術(shù)品是人工智能制作的，他們就會(huì)對(duì)藝術(shù)品產(chǎn)生偏見，就會(huì)說自己不那么喜歡它。"但沒有人真正了解過這種沒有任何欺騙的新人工智能藝術(shù)。我想，如果我們只是向人們展示這些圖像，他們會(huì)知道哪些是人類制作的，哪些是人工智能制作的嗎？如果他們知道哪個(gè)是哪個(gè)，我們又怎么知道它們之間有什么區(qū)別呢？"

他們的發(fā)現(xiàn)顯示了生成式人工智能的能力：參與者只有一半多一點(diǎn)的時(shí)間能正確識(shí)別出藝術(shù)品的來源，即便如此，他們也不確信自己的猜測(cè)是正確的。

Samo說："這其實(shí)就是擲硬幣--當(dāng)你給他們看圖片時(shí)，他們大概有 50%-60% 的機(jī)會(huì)猜對(duì)。一般來說，人們不知道哪個(gè)是哪個(gè)，當(dāng)我們問他們有多大把握時(shí)，他們通常說只有 50%的把握。"

無法解釋的感覺

在區(qū)分藝術(shù)品創(chuàng)作者的過程中，我們還發(fā)現(xiàn)了另一個(gè)有趣的現(xiàn)象：人們更喜歡人類的藝術(shù)品，即使他們并不完全清楚其中的原因。Samo和Highhouse在查看數(shù)據(jù)后發(fā)現(xiàn)，人們對(duì)人類作品和人工智能作品的感受存在明顯差異。即使參與者不能確定作品的來源，但他們對(duì)人類創(chuàng)作的藝術(shù)作品始終抱有更積極的態(tài)度。

Samo說："他們通常不知道其中的區(qū)別，而且一旦你問他們，他們也承認(rèn)自己分辨不出區(qū)別，但下一層意思是，人們可靠地表示，他們更喜歡人類的圖像，甚至不知道它是否是人工智能的。我們發(fā)現(xiàn)人們?cè)诳慈祟惍嬜鲿r(shí)會(huì)有更多積極的情緒，這是有道理的。"

在所有審美判斷因素中，有四個(gè)因素占了大部分差異。人造藝術(shù)在自省、吸引、懷舊和娛樂方面得分更高，這表明人們與人類藝術(shù)的聯(lián)系更緊密。但當(dāng)被問及為什么會(huì)有這種感覺時(shí)，參與者卻無法解釋。一種解釋是，他們的快速判斷與人類藝術(shù)相聯(lián)系，但他們的分析處理卻無法說明為什么會(huì)有這種感覺。研究人員在論文中討論的一個(gè)理論是，大腦有可能捕捉到人工智能藝術(shù)創(chuàng)作中的微小差異。

Samo說："一種可能的解釋是不可思議谷效應(yīng)--有些東西試圖看起來像人類，但這些微觀感知卻稍有偏差。從整體上看，一切都很好，但在視覺效果或創(chuàng)意敘事中，有一些小細(xì)節(jié)是你的潛意識(shí)所捕捉到的，而你的其他部分卻沒有。"

下一波浪潮

雖然人工智能一度被認(rèn)為只能復(fù)制某些任務(wù)，比如流水線上的任務(wù)，但生成模型已經(jīng)顯示出了更強(qiáng)的能力。

Samo和Highhouse的研究讓我們看到了生成式人工智能的可能性。

Samo說："長(zhǎng)期以來，人們一直認(rèn)為人工智能能夠?qū)崿F(xiàn)流水線工作、數(shù)據(jù)管理或其他任何重復(fù)性、常規(guī)性或非原創(chuàng)性工作的自動(dòng)化。但有了生成式人工智能模型，它們不僅能完成這些重復(fù)性工作，還能創(chuàng)造出幾乎與人類無異的藝術(shù)、音樂、詩歌、散文和文本。這為生成式人工智能的應(yīng)用帶來了令人興奮的可能性。"

Samo和Highhouse收集數(shù)據(jù)后的短時(shí)間內(nèi)，生成式人工智能模型不斷改進(jìn)，并變得更加普及。

Samo說，隨著人工智能的發(fā)展，模型變得越來越強(qiáng)大并應(yīng)用于日常生活中，繼續(xù)了解人工智能的心理效應(yīng)和對(duì)人類的影響非常重要。

Samo說："其中一些新模型可以生成真正高質(zhì)量、高保真的真實(shí)世界圖像，因此再次進(jìn)行這項(xiàng)研究會(huì)很有趣。如果你重新做一遍，我不確定人們是否能看出其中的差別"。