Die Auswirkungen von LLMs auf Kreativität

Grosse Sprachmodelle (LLMs) wie ChatGPT werden in vielen Bereichen eingesetzt, vor allem um Leuten zu helfen, neue Ideen zu entwickeln. Diese werden als Kreativitätsunterstützungstools (CSTs) bezeichnet. Es bleibt jedoch eine grosse Frage: Helfen diese Tools den Leuten wirklich, kreativer zu sein? Es wurde vorgeschlagen, dass die Nutzung eines LLM die Nutzer kreativer fühlen lassen und vielfältigere Ideen liefern könnte. Gleichzeitig gab es Bedenken, dass viele Nutzer am Ende ähnliche Ideen haben könnten.

In einer Studie mit 36 Teilnehmern wurde festgestellt, dass die Ergebnisse von Leuten, die ChatGPT nutzten, weniger einzigartig waren als die der Nutzer eines anderen Kreativitätswerkzeugs. Obwohl die Nutzer detailliertere Ideen hatten, als sie ChatGPT verwendeten, fühlten sie weniger persönliche Verantwortung für diese Ideen. Die Ergebnisse legen wichtige Erkenntnisse für Nutzer und Designer von Tools, die LLMs verwenden, nahe.

#Homogenisierungsanalyse

Die Homogenisierungsanalyse schaut sich an, wie ähnlich die Ideen sind, die von verschiedenen Nutzern der Kreativitätswerkzeuge produziert werden. Die Studie verglich zwei Tools: ChatGPT und das Oblique Strategies-Deck. Während einzelne Nutzer beider Tools ähnliche Ideen produzierten, hatten die Nutzer von ChatGPT insgesamt Ideen, die mehr übereinstimmten. Das weist darauf hin, dass das Tool zu einer gemeinsamen Denkweise innerhalb der Gruppe beigetragen hat.

#Kreative Kontexte und LLMs

In kreativen Bereichen wie Schreiben oder Produktdesign ist es wichtig, neue und interessante Ideen zu entwickeln. CSTs sollen bei diesem Prozess helfen. In letzter Zeit haben viele Leute mit dem Aufstieg von LLMs begonnen, diese Tools für verschiedene kreative Aufgaben zu nutzen, wie z.B. Rezepte oder Werbeslogans zu entwickeln.

Es gab jedoch Bedenken, dass die Nutzung einiger populärer LLMs die Vielfalt der produzierten Ideen verringern könnte. Diese Sorgen spiegeln frühere Diskussionen wider, die nahelegten, dass die Vielfalt der Ergebnisse ein wesentliches Kriterium für KI-basierte Kreativitätswerkzeuge sein sollte. Nur jetzt haben Forscher angefangen, genau zu untersuchen, ob diese Tools zu ähnlichen Ergebnissen bei verschiedenen Nutzern führen.

#Studienübersicht

Um mehr zu verstehen, wie LLMs die kreative Produktion beeinflussen, wurde eine Studie mit 36 Teilnehmern durchgeführt, die gebeten wurden, ChatGPT und ein nicht KI-basiertes Kreativitätswerkzeug zu verwenden. Die Teilnehmer erledigten verschiedene Aufgaben und produzierten insgesamt 1271 Ideen. Die Studie hatte vier Hauptfragen zum Ziel:

1. Produzieren die Teilnehmer auf Gruppenebene ähnlicher Ideen, wenn sie ChatGPT verwenden?
2. Gibt es beobachtbare Unterschiede in den von einzelnen Nutzern produzierten Ideen zwischen den beiden Tools?
3. Fühlen sich die Nutzer mehr oder weniger verantwortlich für die Ideen, die sie mit ChatGPT generieren?
4. Gibt es Unterschiede in anderen kreativen Aspekten, wie Flüssigkeit und Flexibilität, zwischen den beiden Tools?

#Vorangegangene Arbeiten zur Homogenisierung

Die Forschung zur kreativen Homogenisierung im Zusammenhang mit KI-Tools ist begrenzt. Bevor LLMs populär wurden, fand eine Studie heraus, dass predictive text zu vorhersehbarem Schreiben führen kann. Andere Studien zu LLMs zeigten, dass sie die Schreibstile und Ideen beeinflussen könnten, was auf einen Einfluss auf die Kreativität hindeutet. Während Studien die Ausgaben von LLMs untersucht haben, haben nur wenige die Auswirkungen dieser Ergebnisse auf die kreativen Prozesse menschlicher Nutzer betrachtet.

Um diese Effekte zu erkunden, konzentrierten sich Forscher darauf, wie LLMs die individuelle und die Gruppenkreativität verändern könnten. Generell ist die Idee, dass die Abhängigkeit von einem konsistenten KI-System weniger unterschiedliche kreative Ergebnisse erzeugen könnte, weil ähnliche Systeme ähnliche Ergebnisse produzieren. Dieses Argument steht im Einklang mit vorherigen Arbeiten, die die Bedeutung von Vielfalt in kreativen Prozessen hervorhoben.

#Studienverfahren

Die Teilnehmer wurden über verschiedene Online-Plattformen rekrutiert und erhielten als Entschädigung einen Geschenkgutschein. Sie nahmen an virtuellen Sitzungen teil, in denen sie Ideen für zwei Arten von kreativen Aufgaben generierten. Jede Aufgabe erlaubte es ihnen, eines der beiden Tools (ChatGPT oder das Oblique Strategies-Deck) zu verwenden und so viele Ideen wie möglich zu erstellen.

Nachdem sie jedes Tool verwendet hatten, gaben die Teilnehmer Feedback zu ihrer Erfahrung mit dem Creativity Support Index (CSI). Dieses Feedback sollte erfassen, wie supported sie sich während des kreativen Prozesses fühlten und wie verantwortlich sie sich für ihre Ergebnisse fühlten.

#Bewertung kreativer Ergebnisse

Die Forscher verglichen die kreativen Ergebnisse der Teilnehmer mit mehreren Strategien. Sie untersuchten Flüssigkeit, Flexibilität, Originalität und Ausarbeitung in den generierten Ideen. Flüssigkeit misst die Anzahl der generierten Ideen, Flexibilität betrachtet die Vielfalt verschiedener Kategorien, Originalität untersucht, wie einzigartig die Ideen waren, und Ausarbeitung bewertet die Detailgenauigkeit der präsentierten Ideen.

#Gruppen- und individuelle Homogenisierung

Auf Gruppenebene zeigten die Ergebnisse, dass die mit ChatGPT produzierten Ideen signifikant weniger vielfältig waren als die, die mit dem Oblique Strategies-Deck generiert wurden. Bei den individuellen Antworten gab es jedoch keine signifikanten Unterschiede in der Einzigartigkeit. Das deutet darauf hin, dass, während die Gruppenproduktion mit ChatGPT einheitlicher wurde, die einzelnen Nutzer weiterhin eine Vielzahl von Ideen produzierten.

#Verantwortungsbewusstsein

Die Teilnehmer berichteten, dass sie sich weniger verantwortlich für die Ideen fühlten, die sie mit ChatGPT kreierten. Sie schienen viel der Ideenproduktion dem Tool zuzuschreiben, anstatt ihrem eigenen kreativen Input. Das steht im Gegensatz zur Erfahrung mit dem Oblique Strategies-Deck, wo sie sich mehr verantwortlich für ihre Ergebnisse fühlten.

#Facetten der Kreativität

Neben der Originalität bewertete die Studie auch andere Aspekte der Kreativität:

• Flüssigkeit: Die Teilnehmer generierten mit ChatGPT mehr Ideen, was auf einen Anstieg der Quantität hinweist.
• Flexibilität: Sie produzierten auch Ideen aus mehr Kategorien bei der Nutzung von ChatGPT.
• Ausarbeitung: Die mit ChatGPT generierten Ideen waren detaillierter.

Allerdings gab es bei der Anzahl der erstellten einzigartigen Ideen keinen nennenswerten Unterschied zwischen den beiden Tools.

#Reflexionen der Teilnehmer

Als sie gebeten wurden, über ihre Erfahrungen mit beiden Tools nachzudenken, tauchten gemeinsame Themen auf. Viele fanden ChatGPT einfacher zu bedienen, aber weniger befriedigend. Sie schätzten, wie schnell es Antworten lieferte, aber einige erwähnten dessen Wiederholungen und Spezifität. Die Teilnehmer fühlten oft, dass ChatGPT einen grossen Teil der Arbeit für sie erledigte, was zu einem Gefühl der Entfremdung führte.

#Beobachtungen zum kreativen Prozess

Die Teilnehmer zeigten verschiedene Ansätze bei der Nutzung von ChatGPT. Die meisten begannen mit ihren eigenen Ideen, bevor sie zum Tool übergingen. Viele kopierten direkt Eingabeaufforderungen, während andere spezifische Vorschläge oder Einschränkungen anforderten. Die meisten Teilnehmer passten auch die Ausgabe von ChatGPT an, anstatt sie genau so zu verwenden, wie sie war.

Die Beziehung zwischen der Nutzung von Eingabeaufforderungen und der Ideenproduktion war positiv. Mehr Eingabeaufforderungen führten zu einer grösseren Anzahl von Ideen und einzigartigen Ergebnissen. Allerdings wurde keine direkte Verbindung zwischen der Anzahl der Eingabeaufforderungen und der Vielfalt der produzierten Ideen gefunden.

#Erkenntnisse zur Homogenisierung

Die Ergebnisse der Studie deuten darauf hin, dass die Homogenisierung der kreativen Produktion nicht auf individuelle Fixierung zurückzuführen ist, sondern vielmehr auf eine Gruppendynamik, bei der das Tool vielen Nutzern ähnliche Ideen liefert. Das zeigt, dass LLMs, obwohl sie nützlich sind, um schnell Ideen zu generieren, möglicherweise nicht das gleiche Mass an Originalität in Gruppensettings fördern.

Die Teilnehmer schienen in der Lage, ihre kreativen Ansätze auf individueller Ebene anzupassen, was ihnen half, die Ähnlichkeiten in den Gruppenoutputs auszugleichen. Trotzdem hatten sie Schwierigkeiten zu erkennen, wie ihre Ideen im Vergleich zu den Ideen anderer Nutzer des Tools waren.

#Minderung der Homogenisierungseffekte

Um das Problem der Homogenisierung anzugehen, könnte man Tools entwerfen, die Vielfalt in den Outputs fördern. Das könnte bedeuten, LLMs dazu zu bringen, vielfältigere Antworten zu geben oder mehrere Tools zu entwickeln, zwischen denen die Nutzer wechseln können, um eine breitere Palette kreativen Inputs zu ermöglichen.

Die Bereitstellung von Feedback an die Nutzer über die Gemeinsamkeit ihrer Outputs könnte ihnen ebenfalls helfen, zu erkennen, wenn sie ähnliche Ideen wie andere produzieren, was sie dazu anregen würde, nach grösserer Vielfalt in ihren kreativen Prozessen zu streben.

#Fazit

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass LLMs wie ChatGPT zwar die Ideenproduktion in Bezug auf Quantität und Detail verbessern können, sie jedoch auch zu homogenisierten Ergebnissen auf Gruppenebene führen können. Künftige Arbeiten sollten sich darauf konzentrieren, Tools zu schaffen, die eigenständige Ideen fördern und den Nutzern helfen, sich engagierter und verantwortlicher für ihre kreativen Outputs zu fühlen. Das Gleichgewicht zwischen den Vorteilen von LLMs und ihren potenziellen Nachteilen ist entscheidend für die Entwicklung effektiver Kreativitätsunterstützungstools.