L'idée d'une IA capable de produire quelque chose de créatif captive l'imagination du grand public et des professionnels depuis des décennies. Pourtant, ce sont les avancées récentes qui ont conduit à un débat public intense sur la façon dont nous percevons la créativité et sur ce qui rend la créativité humaine spéciale.

Pour approfondir ce sujet, nous avons interviewé Christian Guckelsberger, professeur adjoint en technologies créatives au Département d'informatique.

Comment étudiez-vous l'IA créative et pourquoi ?

Je suis intéressé à soutenir le développement durable de l'IA créative. À cette fin, j'étudie comment nous pouvons construire des systèmes qui sont créatifs en eux-mêmes et en interaction avec les gens, mais aussi comment ils peuvent bénéficier à la société. Par conséquent, nous devons étudier comment ces systèmes sont utilisés et expérimentés. De telles études sont, à l'heure actuelle, généralement effectuées en laboratoire, avec des non-experts, sur des parties limitées du processus de création et en mettant l'accent sur l'amélioration de la productivité.

Je souhaite fournir des informations plus riches et plus fiables en étudiant la perception, l'utilisation et l'adoption de l'IA créative par les professionnels sur leur lieu de travail naturel, sur des tâches réelles et tout au long du processus créatif. Cette approche nous permettrait d'étudier les préjugés envers l'IA créative dans des situations réalistes et de promouvoir une conception transparente et centrée sur l'humain.

À quoi ressemble l'évolution de l'IA créative du point de vue de la recherche ?

Alors que la recherche appliquée sur l'IA s'est longtemps concentrée sur l'automatisation d'un travail difficile, fastidieux et peu gratifiant, elle s'est maintenant déplacée vers le domaine de la réalisation de soi humaine. La recherche sur l'IA créative a été menée à une intensité variable depuis les années 1950, mais les systèmes ont maintenant atteint un niveau de maturité auquel ils peuvent affecter les créatifs professionnels et la société à grande échelle. Ces avancées ont été rendues possibles par la découverte de nouvelles architectures d'apprentissage automatique telles que les transformateurs et les modèles de diffusion. Impliquant de nombreuses personnes intelligentes et une immense puissance de calcul, les départements de recherche de l'industrie ont exploité ces architectures pour former des modèles dits de base sur des quantités massives de données. Comme leur nom l'indique, ces modèles, par combinaison et extension, constituent la base des systèmes d'IA créatifs les plus impressionnants que nous voyons actuellement.

Alors que nous ne voyons actuellement la maîtrise que dans des tâches et des domaines créatifs sélectionnés, je m'attends à ce que les mêmes modèles de base soient utilisés dans d'autres systèmes et domaines, conduisant à un élargissement de la portée créative.

Comment l'IA créative affecte-t-elle les professionnels ?

Dans une étude récemment soumise, nous avons étudié cette question pour les générateurs de texte en image et les professionnels de l'industrie finlandaise du jeu. Je suis convaincu que notre équipe, le professeur agrégé Perttu Hämäläinen, la spécialiste de l'industrie des jeux Annakaisa Kultima et l'étudiante à la maîtrise Veera Vimpari, ont réussi à réaliser la première étude empirique sur les générateurs de texte en image dans une industrie spécifique, et la plus profonde et la plus étude approfondie à ce jour sur ces systèmes plus généralement. Nous avons demandé aux professionnels comment ils utilisent l'IA dans leur travail et comment les systèmes pourraient être améliorés. Contrairement aux travaux précédents, nous nous sommes également enquis de leurs attitudes, des rôles qu'ils assument pour eux-mêmes et pour le système d'IA dans le processus créatif, et comment ils voient le développement actuel et futur de l'IA dans leur industrie.

Les résultats suggèrent que même dans les jeux où l'utilisation de l'IA a une longue tradition, les professionnels sont dépassés par le rythme de développement. Néanmoins, ils conviennent que les systèmes d'IA créatifs les plus récents transformeront leur industrie et leurs rôles, et qu'il n'y a qu'une seule voie à suivre : apprendre et s'adapter. Un participant l'a qualifiée de « situation de type s'adapter ou mourir », ce qui est devenu le titre de notre article. Bien que ce soit sans doute un peu trop dramatique, cela décrit bien le sentiment général. Alors que beaucoup ont exprimé leur réticence à adopter ces systèmes au-delà des premières phases conceptuelles du processus créatif, il semble que cela soit principalement dû à des préoccupations éthiques, telles que l'utilisation non rémunérée du travail d'autres artistes dans la formation des modèles.

Où voyez-vous le développement de modèles d'IA créatifs en termes d'industries créatives ?

Une fois que les décideurs politiques fourniront la réglementation nécessaire - et exigée - sur ces questions, la dernière génération d'IA créative deviendra probablement un autre outil dans le travail créatif de nombreux professionnels. Surtout dans les arts appliqués, ils entraîneront probablement des réductions de coûts considérables et une augmentation de la productivité. Je m'attends à ce qu'il soit utilisé au-delà des premières phases du processus de création jusqu'au produit final. Je prévois également que les générations futures de ces systèmes nécessiteront encore moins d'implication des artistes, ce qui est actuellement encore très nécessaire.

Cependant, le jury ne sait toujours pas si ce développement peut être considéré comme un avantage pour tout le monde : notre dernière étude a révélé que les professionnels assumaient différents types de rôles pour eux-mêmes lorsqu'ils travaillaient avec l'IA, de "directeur artistique pour l'IA" à "esclave de l'IA". ." De plus, tout en remplaçant des compétences et une main-d'œuvre potentiellement indisponibles autrement, ces systèmes pourraient également accroître notre dépendance à l'égard de la technologie et de ceux qui la fournissent, une évolution dont nous devrions être très conscients.

Le message à retenir est que l'impact de l'IA créative sur les professionnels n'est pas seulement positif ; la situation évolue rapidement et les diverses réactions interdisent dès maintenant une solution unique. Cela place les chefs de file de l'industrie, les chercheurs et les décideurs dans une position délicate. De plus, en tant qu'enseignants chez Aalto, nous devons surveiller ces développements de près pour doter nos élèves de compétences qui complèteront leurs compétences traditionnelles d'une manière pérenne.

Comment rendre socialement et éthiquement durable l'adoption de l'IA générative ?

Je considère la durabilité comme l'un des principaux défis pour nous tous pour équilibrer le bien-être de ceux qui sont touchés par l'IA créative avec les intérêts commerciaux et la curiosité scientifique. Plus précisément, à ce stade, nous voyons deux questions pressantes qui mettent de nombreux professionnels en conflit intérieur. Premièrement, les artistes vont-ils être crédités et rémunérés pour les données utilisées dans la formation des modèles, et comment ? Deuxièmement, un problème majeur pour les professionnels est de savoir qui détient le droit d'auteur des résultats. Je soutiens que ces problèmes doivent d'abord être résolus par une législation rapide et transparente pour soutenir l'utilisation éthique et durable de ces systèmes.

En plus de ces questions, nous nous retrouvons avec toute une série de problèmes qui sont toujours en évolution. Par exemple, qu'est-ce que les professionnels trouvent le plus significatif dans leur travail et, par conséquent, quels aspects l'IA ne devrait-elle pas toucher ? À cette fin, les créatifs professionnels doivent être impliqués dans la réglementation et le développement de l'IA créative. Les discussions sur les réseaux sociaux et les actualités peuvent être très bruyantes et trop superficielles, par exemple pour l'élaboration des politiques. Grâce à des études scientifiques, nous pouvons donner une voix plus claire aux professionnels. Faire cela de manière longitudinale devrait nous permettre de suivre comment les usages et les perceptions changent et s'adaptent de manière appropriée. En complément de ces études d'utilisateurs, nous devons également devenir capables d'expérimenter des changements sur les systèmes eux-mêmes, plutôt que de prendre ce que l'industrie a à offrir. Nous sommes maintenant à un point où ces types de modèles sont devenus suffisamment flexibles pour être formés et étudiés chez Aalto, une opportunité que mes collègues et moi poursuivons maintenant activement.

Comment devrions-nous définir la créativité et en quoi la créativité de la machine diffère-t-elle de la créativité humaine ?

Nous pouvons concevoir la créativité comme la production de roman, ainsi que d'artefacts de valeur, par exemple en termes d'utilité ou de plaisir esthétique. Mais ce n'est qu'une façon de voir les choses, et les scientifiques cognitifs ont encore du mal à définir la créativité. En effet, le sens du concept est constamment renégocié par la société. Plus particulièrement, nous avons observé un déplacement de l'accent mis sur l'artisanat dans le processus de création, vers les idées qui y sont associées. Cette volatilité fait de la recherche sur l'IA créative une entreprise stimulante et nous oblige à regarder au-delà de l'IA et de l'interaction homme-machine vers les sciences cognitives, la philosophie, les sciences sociales et d'autres disciplines.

Une façon de différencier la créativité humaine de la créativité de la machine est de la penser en termes de motivation. Par exemple, une grande partie de la créativité humaine est motivée par une motivation intrinsèque telle que la curiosité. Ici, nous n'agissons pour aucune valeur en dehors de l'activité elle-même. Ceci est fondamentalement différent de la plupart des IA créatives, qui sont conçues pour optimiser un objectif distinct, comme produire des résultats que les gens trouvent les plus attrayants, en incluant les caractéristiques des données sur lesquelles le système a été formé. Cependant, je crois que cela limite non seulement le potentiel créatif d'une IA, mais aussi la mesure dans laquelle elle pourrait vraiment compléter et augmenter, plutôt que simplement remplacer, la créativité humaine. Mes recherches remettent en question ce clivage.

Je crois que l'étude des disparités fonctionnelles et perçues entre l'humain et l'IA est cruciale dans la mesure où elle nous permet de nous demander : en quoi la créativité artificielle devrait-elle être différente de la créativité humaine ? Et quels préjugés sont à l'œuvre lorsque nous interagissons avec l'IA créative, qui nous empêchent de l'utiliser de manière plus épanouissante ? Nous sommes maintenant à un moment où, au lieu de demander "l'IA peut-elle être créative", nous devrions nous demander "quel type d'IA créative est le mieux pour nous".