Я не так давно писал про ставшую уже классической статью про накопление когнитивного долга от использования GPT, иными словами - как необдуманное использование GPT убивает в людях способность думать. Недавно вышла ещё одна прекрасная статья: Human Creativity in the Age of LLMs, в которой авторы сравнивают, как использование LLM для решения задач дивергентной и конвергентной креативности влияет на способность решать такие задачи в дальнейшем. В эксперименте людей делили на 3 группы: в одной они решали креативную задачу сами, в другой - могли попросить LLM решить задачу, а в третьей - использовали LLM не для окончательного решения, а для подсказок о ходе решения. При этом люди трижды повторяли похожий эксперимент, затем отдыхали пару минут - после чего их просили решить такую же задачу уже самостоятельно, без LLM. Схема приведена на рис.1

Если говорить о дивергентной креативности, то решаемая задача - это стандартный тест Гилфорда (AUT). Результаты (рис 2) поражают!

Из хороших новостей - люди в третьем испытании, без нейросетей, в среднем решают задачу лучше, чем в первых двух. Вероятно, их мозг разогревается в процессе первых трех раундов, что с LLM, что без - и потом уже работает с увеличенной производительностью. Но что удивительно - люди, использовавшие LLM для решения, получили результаты хуже, чем люди без LLM!

Как же так!??? - спросите вы! Ведь исследования ранее показывали, что нейросети в среднем дивергентно-креативнее человека! Тут нет никакого противоречия: в данном исследовании LLM без человека даёт индекс оригинальности в районе 3.25, после чего люди всё портят, и оригинальность снижается до 2.73. На первый взгляд это ещё одна ситуация, когда люди портят прекрасные решения ИИ, но вероятно не всё так просто. Вспомним, что ИИ даёт нам очень дивергентные решения, часть из которых не выдерживает последующей конвергентной критики. Вероятно, люди отбрасывают такие решения как несостоятельные, тем самым повышая среднее качество решений, но снижая их разнообразие. Авторы выдвигают другую гипотезу - что люди не берут решения LLM, предпочитая им свои решения из соображений ревности.

Однако тот факт, что при этом получается хуже, чем у людей без LLM, вызывает вопросы... Возможно, люди в своём конвергентном порыве не могут остановиться, и убирают слишком много.

Справедливости ради ещё одна мера разнообразия идей - косинусное расстояние - ведёт себя намного предказуемее (рис.3). В обоих случаях при использовании LLM для генерации идей (LLM-assisted list of ideas) результат получается лучше, и в случае индивидуальных текстов при отказе от LLM результат ухудшается. Все-таки лучше использовать LLM для генерации идей!

В статье также исследуется и конвергентное мышление, но на мой взгляд довольно странными тестами на нахождение общих смыслов слов. В таких задачах LLM явно справляется лучше человека, и отказ от LLM имеет драматические последствия - что и показывает рис. 4.

Мораль: использовать нейросети для креативности полезно и нужно, но нужно делать это правильно!

Подробнее мы обсудим исходную статью про Cognitive Debt и эту статью сегодня в 11:30 МСК в программе "Физики и Лирики" с Александром Пушным и Ритой Митрофановой сегодня (22 октября 2025) на Радио Маяк. Подключайтесь!