Текст: Дэвид З. Моррис
Генеративные инструменты могут подавлять креативность, инновации и даже самопознание
В 2025 году постоянно звучали тревожные сигналы о психологических рисках, связанных с большими языковыми моделями (LLM), генерирующими текст, такими как ChatGPT.
Исследователи Microsoft обнаружили, что генеративный ИИ снижает способность пользователей к критическому мышлению, а пугающие истории показали, что эти инструменты подпитывают параноидальные заблуждения, приводят к разводам, страшным публичным крахам — включая один из них, постигший крупного инвестора OpenAI — и даже к предполагаемым самоубийствам и убийствам.
Популярные генераторы изображений, такие как Midjourney и функции генеративного искусственного интеллекта (genAI) в инструментах дизайна, таких как Canva, основаны на том же базовом подходе к обработке данных, что и эти чат-боты. Создание изображений для LLM осуществляется на основе статистического анализа существующих изображений, шаблонов и связанного с ними языка в наборе данных LLM, а не на каком-либо более глубоком понимании содержания, смысла или эстетики. Технология (и зачастую ее сторонники) порождает путаницу между анализом и творчеством, между подражанием и мышлением — и эта путаница, по-видимому, лежит в основе потенциальных психологических рисков LLM.
Многие неврологи, психологи и эксперты по креативности работают над пониманием этих рисков и последствий, и есть убедительные предварительные свидетельства того, что изображения, созданные с помощью ИИ, могут отпугнуть именно ту аудиторию, которую клиенты дизайнерских компаний надеются привлечь. Есть также намеки на гораздо более серьезный риск: распространение генеративной графики, в отличие от обещания, что каждый может стать художником, снизит креативность любого общества, которое ее примет.
Возвышенное отвращение к жуткому
Быстрое развитие ИИ-технологий за последние три года превратило их изучение в постоянно меняющуюся область. Но один вывод совершенно очевиден из многочисленных исследований: когда люди думают, что изображение было создано с помощью ИИ, они его ненавидят.
В одном из экспериментов, проведенных в Университете Дьюка, испытуемым сообщили, что одна группа изображений «изобразительного искусства» была создана искусственным интеллектом, а другая — человеком. Испытуемые неизменно отдавали предпочтение тем изображениям, которые, как им говорили, были созданы человеком, — хотя на самом деле все изображения были созданы искусственным интеллектом.
«К искусству можно подходить двумя способами, — говорит руководитель исследования Лукас Беллаиш, чья основная область исследований — человеческие эмоции. — “Чисто физический подход, никакого критического мышления, просто [это] красиво, уродливо, красное, что угодно. А есть еще социокультурный подход: „Что это значит? Что это говорит? Что это отражает?“ Я называю это коммуникативным способом».
Исследование Беллаиша предполагает, что зрителей отталкивают изображения, не имеющие такого коммуникативного намерения — или, по крайней мере, не воспринимающие его.
В 2024 году исследователи из Туринского университета обнаружили, что даже без предупреждения о том, что изображения были созданы с помощью LLM, зрители неизменно находили их «чуждыми», «жуткими» и в целом отталкивающими. Исследователи сравнили эту реакцию с ощущением «зловещей долины», вызываемым напряжением от не совсем реалистичных изображений, что особенно ярко проявилось в фильме «Полярный экспресс» 2004 года.
В исследовании использовалась ныне устаревшая версия модели изображений Stable Diffusion, и, вероятно, некоторые испытуемые испытывали ощущение чего-то странного и необычного из-за видимых ошибок в результатах обработки LLM — например, лишних пальцев.
В более современных моделях LLM меньше очевидных ошибок, которые могли бы подсказать зрителям, но изображения всё ещё могут содержать более тонкие намёки, вызывающие подсознательные негативные чувства. Некоторые ошибки менее очевидны, чем лишние пальцы, и могут вызывать смутное ощущение чего-то странного, даже если зритель их не замечает сознательно. Даже индустрия ИИ, в том числе в недавнем исследовании OpenAI , всё чаще признаёт, что такие «галлюцинации» присущи моделям LLM и, вероятно, их невозможно полностью устранить.
Но даже если бы все явные ошибки можно было исключить из генератора изображений, исследователи предположили, что простота и «гладкость» изображений, созданных с помощью LLM — особенности, присущие методам их создания, — могут оказаться неизбежно вредными для важнейшей цели коммерческого дизайна: привлечения и удержания внимания.
Сложность и внимание
Изображения, созданные с помощью ИИ, обладают как минимум одной общей чертой: они менее сложны, чем сопоставимые изображения, созданные человеком. Эта относительная простота видна при объективном математическом анализе результатов и присуща технологии LLM. Это имеет значение как для непосредственного, так и для долгосрочного воздействия изображения на зрителей.
Изображения, созданные с помощью ИИ, менее сложны отчасти потому, что они фактически основаны на «среднем» значении изображений в обучающих данных и не способны к созданию чего-либо за пределами этого набора данных. Это может привести к стереотипному контенту, например, когда ИИ выдает изображение человека, отдаленно напоминающего Альберта Эйнштейна, в ответ на просьбу визуализировать «гения».
Но есть и более тонкая, но коварная особенность: невероятная гладкость линий и градиентов, созданных с помощью LLM. Изображения, полученные с помощью ИИ, «намного более гладкие, чем другие изображения», — говорит когнитивный психолог из Стэнфорда Кэмерон Эллис. «У меня почти нет сомнений в том, что они будут менее сложными».
В 2019 году Эллис возглавил исследование для Национальных институтов здравоохранения, в котором изучалась взаимосвязь между вниманием и сложностью изображения. Его работа (в которой не использовались изображения, сгенерированные искусственным интеллектом) показала, что математически более простые изображения менее эффективны в удержании внимания зрителя, поскольку они с меньшей вероятностью вызывают любопытство и побуждают к внимательному рассмотрению.
В отличие от навязчивых переживаний странного и неправильного, мы можем даже не заметить это снижение сложности вокруг нас. Беллаиш говорит, что люди, вероятно, испытывают «эффект привыкания».
«Не хочу сравнивать искусство, созданное с помощью ИИ, с войной, но в мире происходит много ужасных вещей, и мы продолжаем их видеть, — объясняет он. — Мы просто начинаем меньше обращать на них внимания».
Отдельные рекламодатели и маркетологи могут рассматривать эту отстраненность как простую неспособность удержать внимание в конкурентной среде: чем проще изображение, тем меньше вероятность того, что зритель потратит время на его сознательное изучение или анализ его смысла. Но для общества в целом проблема может быть противоположной: гладкость и простота продукции ИИ делают ее слишком легкой для восприятия без каких-либо раздумий.
Сложность, познание и креативность
Нейробиолог Адам Грин из Джорджтаунского университета входит в число тех, кто изучает вопрос о том, не приводит ли, по его словам, «искусственный интеллект к унификации идей».
В одном из недавних исследований Грин проанализировал эссе для поступления в колледжи до и после массового внедрения ИИ примерно в 2022 году. Он обнаружил, что «внезапно жизнь всех стала намного более похожей» после того, как LLM стали широко распространены, даже когда их использование было формально запрещено.
Еще более тревожно то, что студенты, которые использовали ИИ для написания эссе о своей жизни, «одобряют эти [результаты] как действительно свою собственную историю», — говорит Адам Грин. «Их собственное понимание своей жизненной истории унифицируется. Они смотрят на это [сгенерированное ИИ] эссе и думают: это я. Это довольно страшно».
Усреднение мышления пугает, потому что, как говорит Грин, люди с более разнообразными идеями демонстрируют «как правило, более высокие когнитивные способности и… получают хорошие оценки. У них хорошие результаты в реальной жизни». Меньшее количество разнообразных идей неизбежно ведет к менее успешному и продуктивному обществу.
Исследование Грина было посвящено письму, и среди ученых и преподавателей уже давно общеизвестно, что письмо делает мышление более точным. Но в книге 2008 года титан дизайна Милтон Глейзер сделал гораздо более смелое заявление: рисование также является частью более эффективного мышления. Глейзер утверждал, что физическое создание изображения — это исследование идей, и часто оно вызывает медитативное состояние потока, которое может способствовать творчеству. Физический акт рисования также является одной из главных причин, почему человеческие творения содержат больше сложности, чем изображения, созданные искусственным интеллектом: неровность или неожиданное колебание линии содержат именно те детали и вариации, которые привлекают и удерживают внимание человеческого глаза.
В другом исследовании, в котором Лукас Беллаиш принимал участие в 2023 году, было обнаружено, что даже при использовании ИИ профессиональные художники создавали более сложные и креативные изображения, чем люди, не являющиеся художниками.
Если творчески подготовленные пользователи могут привнести креативность в изображения, созданные с помощью LLM, то верно и обратное. Упадок числа опытных художников в будущем, где доминирует ИИ, может стать самоподдерживающимся нисходящим циклом упрощения изображений и мышления, поскольку умы пользователей ИИ теряют свою собственную творческую искру.
Некоторые опасаются, что одних лишь более широких последствий будет недостаточно, чтобы замедлить внедрение LLM-моделей в коммерческое использование. «Я наблюдаю, как рыночные силы на самом деле не обращают на это внимания», — говорит Шон Спрокетт, дизайнер, который помогал в эксперименте 2023 года. «Существует очень реальное коммерческое давление, когда руководители просто вводят описание логотипа в ИИ и получают что-то достаточно хорошее».
Но «достаточно хорошо» может оказаться очень плохо. «Представьте, что вы выросли в мире с меньшим культурным разнообразием», — говорит Адам Грин. «Вряд ли это приведет к большей гибкости, ловкости или многообразию мышления». Наоборот, «это, вероятно, ограничивает широту мышления целого поколения».
Оригинальная статья “Suddenly everyone’s life got a lot more similar”: AI isn’t just imitating creativity, it’s homogenizing thinking
