Large Language Models (LLMs) are revolutionizing several areas of Artificial Intelligence. One of the most remarkable applications is creative writing, e.g., poetry or storytelling: the generated outputs are often of astonishing quality. However, a natural question arise: can LLMs really be considered creative? In this article we firstly analyze the development of LLMs under the lens of creativity theories, investigating the key open questions and challenges. Then, we identify a set of "easy" and "hard" problems in machine creativity, discussing them in relation to LLMs. Finally, we analyze the societal impact of these technologies with a particular focus on the creative industries.


翻译:大型语言模型(Large Language Models,LLMs)正在改变人工智能的几个领域。其中最引人注目的应用之一是创意写作,例如诗歌或故事创作:生成的输出通常具有令人惊叹的质量。然而,一个自然的问题出现了:LLMs能否真正被视为有创造力的?在本文中,我们首先从创造力理论的角度分析了LLMs的发展,研究了关键的开放性问题和挑战。然后,我们确定了机器创造力中的一组“易”和“难”问题,并讨论了它们与LLMs的关系。最后,我们分析了这些技术在创意产业中的社会影响,重点关注创意产业的影响。

0
下载
关闭预览

相关内容

从ChatGPT看AI未来趋势和挑战 | 万字长文
专知会员服务
171+阅读 · 2023年4月18日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
103+阅读 · 2019年10月9日
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
计算机 | 入门级EI会议ICVRIS 2019诚邀稿件
Call4Papers
10+阅读 · 2019年6月24日
BERT/Transformer/迁移学习NLP资源大列表
专知
19+阅读 · 2019年6月9日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
SIGIR2019 接收论文列表
专知
18+阅读 · 2019年4月20日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
【推荐】MXNet深度情感分析实战
机器学习研究会
16+阅读 · 2017年10月4日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2009年12月31日
A Survey of Large Language Models
Arxiv
398+阅读 · 2023年3月31日
Arxiv
15+阅读 · 2021年12月22日
Arxiv
30+阅读 · 2021年8月18日
VIP会员
相关资讯
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
计算机 | 入门级EI会议ICVRIS 2019诚邀稿件
Call4Papers
10+阅读 · 2019年6月24日
BERT/Transformer/迁移学习NLP资源大列表
专知
19+阅读 · 2019年6月9日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
SIGIR2019 接收论文列表
专知
18+阅读 · 2019年4月20日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
【推荐】MXNet深度情感分析实战
机器学习研究会
16+阅读 · 2017年10月4日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2009年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员