Vi må snakke om kreativitet og “kreativitet”

Jeg tenker at svaret er nei, maskiners og menneskers kreativitet er ikke det samme. Jeg tror faktisk ikke en gang vi bør kalle påfunn fra kunstig intelligens kreativitet, i hvert fall ikke slik teknologien er i dag.

1) Menneskers kreativitet og maskiners “kreativitet”

Det er forskjeller mellom hvordan menneskers kreativitet og maskiners påfunn oppstår. Selv om generativ KI kan synes å ha kunnskap om det meste, god hukommelse og mulighet til å finne på mye spennende, så er dette, som vi vet, bare tilsynelatende. En språkmodell har ingen forståelse, relativt dårlig hukommelse og ingen forestillingsevne den kan bruke til å finne på ting. Forenklet kan vi si at alt den kan er å kombinere to ting:

1. Regne ut hva som statistisk sett er den mest sannsynlige neste “token”, som vi for enkelhets skyld her kan oversette til stavelse. Sannsynligheten beregnes ut fra materialet teknologien er trent på.
2. Justere responsen sin etter et sett parametre og instrukser, eller ledetekster, bestemt av mennesker. Noen ledetekster kan legges inn av brukeren. Andre ligger innebygget i systemet fra utviklere, og disse får vi sjelden eller aldri innsikt i.

Grunnleggende sett er dette alt den kan. Det noen kaller kreativitet hos generativ KI skapes ved at den blir instruert (2) til å endre responsen fra det mest sannsynlige til noe som ikke er fullt så sannsynlig (1). Men det er fremdeles basert på statistikk.

Den man kaller “kreativitet” hos generativ KI er altså et kalkulert avvik fra det statistisk sannsynlige.

Menneskers kreativitet er derimot resultat av et finmasket samspill mellom

• kunnskap, minner, erfaring, sanseopplevelser, følelser
• intuisjon, drømmer og metaforer
• intensjon, kontekstuell forståelse
• uforutsigbare impulser (som vi ikke helt forstår)

…og sikkert mer.

Mennesket har sanselige, intellektuelle og emosjonelle erfaringer fra den fysiske verden, noe KI ikke har. Og ikke minst, mennesket har evnen til å være kreativ med en intensjon. Det i seg selv er store vesentlige og kvalitative forskjeller. I tillegg kommer resten av de nevnte faktorene.

Er vi villige til å likestille dette med et kalkulert avvik fra det statistisk sannsynlige? KI kan gi oss overraskende respons som vi ikke hadde kommet på selv. Men forskjellene i hvordan svaret oppstår er så grunnleggende at det ikke gir mening å bruke det samme begrepet. Kreativitet er ikke det samme som statistikk.

2) Hva du ikke vil få med dagens KI-teknologi

Treningsdataene ligger til grunn for all respons en generativ KI-tjeneste gir oss. Enn så lenge er disse for en stor del laget av mennesker. (Dermed kanskje ikke så “kunstige”, men det er en annen diskusjon.) Det innebærer at KI-tjenesten ikke har evne til å gå utover det den finner, eller kan utlede fra treningsdataene. Den kan finne sammenhenger og mønstre som du og jeg ikke ville sett, blant annet fordi den klarer å anvende enorme mengder data og beregner vanvittig raskt. Men likevel er det noen ting vi ikke kan få med dagens KI-teknologi:

Vi vil ikke få respons som vi ikke allerede innser kan være en god ide. Det henger sammen med at responsen svarer på det vi grunnleggende sett forstår at vi kan be om.

Men oppfinnelser, idéer og kreativitet kommer også som resultat av erfaringer vi ikke visste var mulig. Eksempler på det kan være penicilin, som ble oppdaget fordi Alexander Fleming i 1928 ikke hadde rengjort labben før han dro på ferie, og borrelåsen som ble utviklet da George de Mestral observerte hvordan frø festet seg på pelsen til hunden hans. Eksempler fra kunsten kan være når ekspresjonistene ble inspirert av tilfeldige penselstrøk eller en jazzmusiker som lar en feilspilt tone, og innhentingen fra denne, bli en del av improvisasjonen. I den grad generativ KI kan gjøre slikt, så er det fordi man beregner at det kan passe inn i en stilart – eller at man ber om et kalkulert avvik.

3) Blir det såkalt “kreative” stadig trangere?

Etter hvert som stadig mer data (tekst, musikk, bilder, video m.m.) genereres av KI, så kan vi få en situasjon der også en økende andel av treningsmaterialet for KI er laget av KI. Det innebærer en synkende andel data i treningsmaterialet vil bestå av originale ideer, basert på menneskelig potensielt disruptiv kreativitet.

Hvis dette skjer, vil ikke da stadig mindre av den statistisk sannsynlige responsen (maskiners “kreativitet”) likne på menneskers kreativitet?

Man kan innvende at nå er vi helt i startfasen med hensyn til generativ KI og at dette vil bli løst. Mulig det. Men så er da også dette innlegget skrevet med tanke på verktøyene vi har i dag, hvordan vi bruker de og hvordan vi omtaler de.

Hvorfor er dette viktig?

Fordi en sammenblanding av menneskers og maskiners måte å skape ideer kan bidra til å underkjenne og redusere vårt tilfang av kreativitet.

Hva kan være nyttige handlinger?

• Bidra til forståelse av skillet mellom menneskers og maskiners måte å frembringe nye ideer.
• Fortsette å anerkjenne verdien av menneskelig kreativitet – og reflekter over hva vi mister dersom den erstattes av maskiner.
• Fortsette å utvikle menneskers kreativitet, spesielt i arbeid med barn og unge.