Stable diffusion models reveal a persisting human and AI gap in visual creativity
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저자
Silvia Rondini, Claudia Alvarez-Martin, Paula Angermair-Barkai, Olivier Penacchio, M. Paz, Matthew Pelowski, Dan Dediu, Antoni Rodriguez-Fornells, Xim Cerda-Company
💡 개요
본 연구는 대규모 언어 모델(LLM)이 시각적 창의성 분야에서 인간과의 격차를 보이는지 탐구합니다. 인간 참여자(시각 예술가 및 비예술가)와 이미지 생성 AI 모델의 시각적 창의성을 비교 평가한 결과, 인간이 AI보다 더 높은 창의성을 보였으며, 인간의 지도 강도가 AI의 창의적 결과물을 크게 향상시키는 것으로 나타났습니다. 이는 시각적 창의성이 언어 모델의 능력과는 다른 인간 고유의 지각적 뉘앙스와 맥락적 민감성을 요구함을 시사합니다.
🔑 시사점 및 한계
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시각적 창의성 분야에서 AI는 여전히 인간, 특히 전문 예술가에 비해 뒤처져 있으며, 언어 분야에서의 창의성 성과와는 다른 양상을 보입니다.
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인간의 개입 및 지침이 Generative AI의 시각적 창의성 결과물을 상당히 향상시킬 수 있습니다.
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인간 평가자와 AI 평가자 간의 창의성 판단 패턴에 차이가 존재하며, 이는 AI가 인간의 미묘한 창의성 판단을 완전히 모방하기 어렵다는 점을 시사합니다.
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본 연구 결과는 시각적 창의성이 인간 고유의 지각적, 맥락적 능력과 깊은 연관이 있음을 강조하며, 이러한 능력이 AI로 이전되기 어렵다는 한계를 지닙니다.
