三歲小孩的創意力，AI望塵莫及？

2022年，當OpenAI推出ChatGPT時，許多人感到驚艷，甚至有些擔憂。作家尤瓦爾·赫拉利與同事在《紐約時報》上寫道：「我們召喚出了一種外星智慧，對它知之甚少，只知道它極其強大，能提供令人眼花繚亂的禮物，但也可能顛覆我們文明的根基。」ChatGPT是一種大型語言模型，訓練於海量的人類文字資料，從書籍到Reddit、維基百科和Twitter。然而，儘管這種人工智慧（AI）被炒作或擔憂可能具有意識，但至少在創新方面，人類——甚至三歲的小孩——仍然佔據上風。

加州大學柏克萊分校的心理學研究生Eunice Yiu是近期發表於《心理科學觀點》期刊的一項研究的第一作者，該研究讓兒童與AI在多項任務中進行對比。Yiu是Alison Gopnik研究實驗室的一員，他們研究兒童如何學習，以及兒童與AI系統的學習方式是否相似。Yiu表示：「許多人認為大型語言模型是像人類一樣的智慧體，但我們認為這並非正確的框架。」

大型語言模型訓練於人類生成的資料，非常擅長發現資料中的模式。然而，僅從現有的書面材料中學習——即使數量龐大——可能不足以讓AI解決從未遇過的問題，而這正是兒童能夠做到的。Yiu和她的同事在一系列實驗中證明瞭這一點。在其中一個實驗中，他們向三至七歲的兒童、成人以及五個大型語言模型AI系統（包括OpenAI的GPT-4、Anthropic的Claude和Google的FLAN-T5）展示了日常物品的描述，例如尺子、圓規和茶壺。然後，他們要求每組將最相似的物品配對：例如，圓規應該與尺子配對，而不是茶壺。大多數兒童、成人和AI系統都能完成這項任務。AI透過訓練知道哪些物品應該配對。

但在接下來的任務中，研究人員向兒童、成人和AI提出了一些只能透過創新解決的問題——而非基於現有知識。例如，Yiu和她的團隊詢問人類和AI如何在不使用圓規的情況下畫出一個圓。團隊提供了三種替代工具：尺子、茶壺或爐子。尺子在概念上與圓規相似，因為它們都是測量工具。但當然，尺子無法用來畫圓。另一方面，你可以透過茶壺的圓形輪廓來畫圓。然而，由於茶壺似乎與畫圓的任務無關，這需要一些新穎的思維來意識到它是這種情況下的最佳工具。

在這項任務中，85%的兒童和95%的成人選擇了茶壺，而不是尺子來畫圓。（爐子無關緊要，作為對照。）相比之下，五個AI模型在創新任務中表現不佳；它們經常選擇尺子來畫圓。表現最差的模型Text-davinci-003（ChatGPT的最新版本）僅在8%的情況下選擇了正確答案，而表現最好的模型也只有76%的正確率。

Yiu表示：「我們並不是說大型語言模型完全無能，它們在模仿方面非常出色。」我們可以將AI系統視為與其他文化技術（如寫作、圖書館、網際網路或語言）更接近的東西——強大且有用，但無法自行創新。這仍然讓它們能夠完成一些令人印象深刻的任務，讓我們感覺像是智慧。《紐約客》的撰稿人Andrew Marantz和他的妻子在長途車程中，讓ChatGPT生成了一個關於《忍者龜》的故事來娛樂孩子。他寫道：「我們不需要告訴它忍者龜的名字、他們使用的武器，或他們對披薩上的鯷魚有何感受。更令人印象深刻的是，我們不需要告訴它什麼是故事，或什麼樣的衝突能讓孩子感到敘事上的滿足。」

儘管生成一個新的《忍者龜》故事可能看起來像是一種創意思維或創新，但實際上AI是基於現有人類生成的資訊來完成這項任務的。Yiu表示，真正的文化演變也需要創新。

嬰兒透過混亂的無監督資料集學習關於世界的複雜概念。基於大型語言模型的AI所具備的模仿能力是人類認知的重要部分：它讓我們能夠互相學習，並將技能傳遞給家人或社羣。但正是人類的創新能力讓我們能夠生成新的問題解決方案，並適應變化的環境或情況。Yiu和她的同事在論文中寫道：「創新挑戰現狀，並質疑AI系統訓練語料庫中的傳統智慧。」

瞭解AI與人類兒童學習的差異，可能是未來開發新型AI系統的一種方式。論文的資深作者Gopnik已經透過與美國國防高階研究計劃局（DARPA）的合作，在名為「模型建構、探索性、社會學習系統」（MESS）的專案中做到了這一點，該專案旨在設計將嬰兒學習方式融入AI的模型。嬰兒透過混亂的無監督資料集學習關於世界的複雜概念。他們可以從少量例子中學習類別。例如，在翻閱幾頁圖畫書後，他們可以區分貓、狗、美洲豹、犀牛和獨角獸。Gopnik在《華爾街日報》關於MESS專案的文章中寫道：「父母偶爾會告訴嬰兒他們看到的動物的名字，或在完成特定任務時說『做得好』。但父母大多隻是試圖讓孩子活著並遠離麻煩。嬰兒的大部分學習是自發且自我驅動的。」或許艾倫·圖靈提出「為什麼不嘗試製造一個模擬兒童心智的電腦程式？」時，他已經有所洞見。

Yiu表示：「兒童可以從小事物中學習，然後將其推廣到更大的情境中，這可能是我們構建更聰明AI系統的一種方式。」目前，如果你想讓ChatGPT像小孩一樣說話或模仿名人，它可以做到。但這有其限制。Yiu說：「它無法走出去進行新的觀察，與世界互動並產生新的思想、理論和預測。」ChatGPT也同意這一點。當我問它為什麼大型語言模型在創新方面表現不佳時，它的回答是：「創新需要超越現有資料的思維，而這正是AI目前所缺乏的。」