Исследование: замена людей на VLM в Picbreeder выявила различия в творчестве
Исследователи из университетов США и Европы опубликовали в архиве препринтов arXiv работу, посвященную сравнению творческих способностей человека и искусственного интеллекта. В качестве тестовой площадки они выбрали Picbreeder — известный онлайн-эксперимент, в котором пользователи через интерактивную эволюцию нейросетей совместно создавали изображения.
В оригинальном Picbreeder участники последовательно выбирали понравившиеся варианты, что приводило к появлению огромного разнообразия форм — от простых фигур до сложных объектов. Авторы новой работы заменили человеческих «селекционеров» на современные Vision?Language Models (VLM) — ИИ, способные одновременно понимать изображения и текст.
Система повторяла логику оригинала: на каждом шаге VLM оценивала несколько вариантов и выбирала наиболее интересный с точки зрения новизны и осмысленности. Однако, как отмечают ученые, результаты визуально отличаются от тех, что были получены с людьми. Сгенерированные ИИ изображения оказались менее разнообразными и в ряде случаев уступали по эстетической привлекательности.
Чтобы количественно оценить различия, исследователи применили метрики филогенетической сложности, а также показатели визуальной и семантической заметности. Дополнительно они протестировали несколько модификаций: добавление случайного шума к выбору агента, введение поведенческого разнообразия между агентами и «нарративный импульс» в виде памяти о прошлых действиях.
Эти эксперименты показали, что ни одна из модификаций не позволила полностью воспроизвести человеческий уровень открытости генерации. Авторы предполагают, что ключевым фактором может быть недостаточная спонтанность или отсутствие внешней мотивации у ИИ.
Работа выложена в открытый доступ, код проекта опубликован на GitHub. Исследование продолжает серию работ, направленных на понимание того, могут ли искусственные агенты обладать свойством «открытой эволюции» — способностью бесконечно порождать новое и значимое.
