自动化创造力

生成式人工智能（GenAI）由于其能够生成内容，已引发创造力的期望，但迄今为止，其创造力有些失望，因为它是使用现有数据训练的，遵循人类的意图来生成输出。本文旨在探讨如何使AI从生成能力发展到创造能力。基于强化学习方法，并构建于计算创造力various research streams之上，我们开发了一个三段式提示-响应-奖励工程框架，用于开发GenAI的创造能力。该框架包含三个组件：1）用于预期创造力的提示模型，通过开发客观上、个人或社会上新颖的提示；2）用于观察到的创造力的响应模型，通过生成逐步、颠覆性或根本性创新性的惊人输出；3）用于通过整合来自AI、创作者/经理和/或客户的反馈来提高创造力的奖励模型。该框架使GenAI能够战略性地应用于各种层次的创造力。