AIの創造性は人間の領域にどこまで踏み込めるのか。新しい世界規模の比較研究が、その問いに具体的な測りを与えました。読んでおくと、私たちの「創造性」観が少し変わるかもしれません。

研究の全体像と注目点

研究はモントリオール大学のKarim Jerbi教授が主導し、人工知能の先駆者であるYoshua Bengio教授も参加しました。成果は技術系メディアTechXploreで報じられています。今回の特徴は、人工知能と人間の創造性を同じ土俵で比較する枠組みを提示した点です。

何を比べたのか

対象になったのは大規模言語モデル（LLM）です。大規模言語モデルとは、大量のテキストから統計的に学習し言葉を生成するAIの一種です。研究では多様なタスクを用いて、モデルと人間の回答を比較しました。タスクは例えると、詩を書く、アイデアを組み合わせる、問題を新しく解く、といった創造的な作業です。

評価の指標と枠組み

研究は創造性を測るための複数の指標を提示しました。新規性、実用性、多様性などです。これらを人間とAIで同じ基準に当てて評価しています。指標は道具箱のようなもので、使い方次第で見える景色が変わります。

実験設計と注意点

データの選び方やタスクの設定が結果に大きく影響します。分布の偏りや評価者の主観も無視できません。したがって透明性と再現性が重要です。追試や異分野での検証が今後の信頼性を高めます。

結果の読み方──過度な結論は危険

研究はAIが多くの創造的な課題で人間に迫る様子を示しましたが、これが「AIが人間を創る」ことを意味するわけではありません。ここで見られるのは、創造的な振る舞いを示す能力の一端です。模倣と本質の違いを見極める視点が必要です。

社会的・倫理的な示唆

創造性に関わる技術の進展は、産業や教育、芸術に影響を与えます。誰が評価を決めるのか。成果の帰属はどう扱うのか。こうした問いに向き合う準備が求められます。

最後に――読者への問い

この研究は出発点です。追加のタスクや評価基準の標準化が必要です。皆さんはAIの創造性をどう受け止めますか。模倣と創造の境界を問い続けることが、次の発見につながるでしょう。