El concepto de creatividad no es algo fácil de definir por varias razones. Una de ellas es que cambia con el tiempo, y adivinen que… Estamos en una época de cambio, gracias a nuestra amiga la inteligencia artificial.
Actualmente en el mundo académico existe una amplia aceptación de que la originalidad y eficacia son dos aspectos que requiere la creatividad. A esta definición, se la llama “definición estándar”, y según señala Runco, un referente del tema, dice que:
Aunque hubo indicios de que la creatividad requiere originalidad y utilidad en publicaciones anteriores a 1900, nos parece que Barron (1955), y especialmente Stein (1953), deberían citarse siempre que se utilice la definición estándar.
Este par de conceptos “originalidad y eficacia”, “originalidad y utilidad”, “novedad y valor”, y otros equivalentes suelen utilizarse como definición de creatividad. Esta definición es una definición muy sintética y funcionaba muy bien hasta que aparecieron las IA’s generativas…
En un artículo publicado en octubre de 2023, “Updating the Standard Definition of Creativity to Account for the Artificial Creativity of AI”, Mack Runco señala que los recientes avances en materia de inteligencia artificial obligan a actualizar la definición estándar de creatividad, y que a esta se le deben incluir aspectos tales como Sorpresa, Autenticidad e Intencionalidad. Además agrega que “Incluso cuando ese resultado es original y eficaz, carece de la autenticidad y la intencionalidad que son evidentes en la creatividad humana”. Este artículo busca ser un primer paso hacia la diferenciación entre la creatividad auténtica (humana) y la que es artificial (de las maquinas).
En otro artículo titulado “AI can only produce artificial creativity”, también del mismo año, Runco describe a qué hacen referencia dichos aspectos. En esta entrada del blog voy a describir parte de las reflexiones del autor sobre alguno de los aspectos que propone agregar a la definición estándar.
Una de las conclusiones del artículo es que no tiene ningún sentido hablar de “IA creativa”, dado que la postura que propone es que las IA’s no son auténticamente (humanamente) creativas. Para Runco tiene más sentido hablar de “Creatividad Artificial” dado que es ampliamente aceptado el concepto “Inteligencia Artificial”.
Acá hay varios temas, uno de ellos es el enfoque con el que se aborda el estudio de la creatividad si nos enfocamos en los productos creativos, aquellos que son generados por las IA, se les puede atribuir creatividad. Claro piensen quienes son los que le atribuimos esa cualidad típicamente humana…, si adivinaron nosotros…!!!
Atribuir cualidades humanas a cosas que no lo son se le conoce por distintos nombres, desde disciplinas como la retórica se denomina hipálage, y desde la psicología se denomina antropomorfización. Nunca escucharon eso de “este auto es mi mejor compañero…”, o aquellos que dicen “esta impresora no me quiere…”. Imaginense que si hacemos eso con cosas como un auto o una impresora que no haremos con una IA generativa, como por ejemplo el famoso Chat GPT…!!!
En un artículo titulado “Generative AI won’t replace human creativity, but it will change it”, sus autores Vlad Glaveanu y Constance de Saint Laurent, explican cómo funciona la antropomorfización con las IA’s generativas…
La tendencia humana a antropomorfizar lo que no podemos explicar o comprender nos hace ver intenciones, sentimientos o racionalidad en lo que puede ser sólo mecanicista, estadístico o simplemente aleatorio.
Si una máquina nos dice que es sensible y que cree que debería controlar a la humanidad, es difícil no tomarlo al pie de la letra, especialmente cuando alimenta muchos de nuestros miedos.
Sin embargo, la explicación es simple. Los grandes modelos de lenguaje, como ChatGPT, se entrenan con enormes cantidades de datos recopilados en Internet. Producen texto estimando cuál es la palabra más probable que siga a la pregunta o sugerencia del usuario o al texto que él mismo ha producido hasta el momento.
Runco señala que a los productos que generan las IA’s se les puede atribuir erróneamente creatividad, dado que si bien estos productos pueden ser originales y eficaces, pero carece de varias cosas que caracterizan la creatividad humana. Por lo tanto, clasificar al resultado de la IA como una especie de pseudo creatividad, podría ser más exacto.
Con lo cual, el autor entiende que estamos en una dicotomía, o aceptamos que la IA es creativa (porque satisface la definición estándar existente) o actualizamos la definición estándar para que distinga la creatividad auténtica de los humanos de la creatividad artificial de la IA. Y de esta manera es que la IA está forzando a que los académicos reflexionen sobre la exactitud de la definición estándar de creatividad.
En este artículo Runco se centra en que los procesos de creación informáticos y humanos difieren entre sí. Es más, el proceso utilizado por los humanos cuando somos creativos es imposible para las IA’s. Esto es muy importante porque las teorías que describen procesos tienen mucho más poder explicativo que las teorías que reconocen sólo resultados o productos. En otras palabras, el abordaje desde el producto informa poco sobre el proceso subyacente de creación por el cual fue creado.
Claro, acá agrego yo que, en los modelos de redes neuronales artificiales existe justamente un problema que se llama “explicabilidad”, que refiere a lo difícil que es para nosotros comprender de qué manera una IA genera un resultado.
La sorpresa
Para hablar sobre la sorpresa, Runco menciona al “test de Lovelace”. Este es un test que lleva el nombre de Ada Lovelace (1815–1852), hija de Lord Byron, porque propuso que la prueba crítica para una computadora era si podía o no “generar una idea”. En línea con el famoso test de Turing, quien señala que una variante mejor de la objeción de Lovelace dice que una máquina nunca puede “tomarnos por sorpresa”. Turing también introduce la sorpresa en la ecuación, y varios académicos tales cómo Bruner y Simonton han sugerido que la sorpresa es indicativa de creatividad.
Acá voy a comentar que los autores Luria, Baer y Kaufman hacen referencia a la teoría de bisociación de Koestler señalando que este último autor considera la originalidad como una técnica de creación de humor necesaria para causar sorpresa. La teoría de la bisociación señala que existe un mismo proceso que subyace a la creación en los dominios del humor, la ciencia y el arte. Dicho sea de paso, más allá de las teorías desde un punto programático es importante señalar que muchos comediantes de stand up creen que la sorpresa es un aspecto necesario para que exista humor.
Esto último es relevante si se tiene en cuenta que, según Luria, Baer y Kaufman el humor es el dominio más relacionado teórica y empíricamente con la creatividad. Estos autores agregan otros ejemplos respecto de la importancia de la sorpresa, por ejemplo, O’Quin y Derks señalaron que tanto el humor como la creatividad comparten originalidad y sorpresa y que tienen procesos cognitivos y sociales similares. Así que tendría sentido incluir la sorpresa cómo aspecto diferencial entre la creatividad auténtica y la creatividad artificial.
La autenticidad
Es una de las dimensiones clave que propone incluir en la definición estándar. Runco señala que la autenticidad es imposible para la IA, pero también es una parte importante de la creatividad humana. Como lo describieron Maslow y Rogers, el individuo auténtico se acepta a sí mismo y, por ello, no censura en exceso ni filtra constantemente. El individuo auténtico expresa ideas y sentimientos sin manipularlos por el bien de los demás. Puede ser que la IA pueda evitar los filtros, pero no hay un “yo” que expresar, por lo que no hay posibilidad de autenticidad.
Runco menciona que la definición de autenticidad que ofrece la Enciclopedia de Filosofía de Stanford es de gran ayuda. Define “auténtico” como “fiel a un original” y describe al individuo auténtico como “una persona que actúa de acuerdo con deseos, motivos, ideales o creencias que no sólo son suyos (a diferencia de los de otra persona) sino que también expresan quién realmente ella”. Lo que según Runco capta parte del significado de la motivación intrínseca.
Luego el autor hace referencia a la descripción que hace la Enciclopedia de la autenticidad como diametral a “derivada”. Concluye que parece aplicarse bastante bien a la originalidad, dado que es muy poco probable que un derivado sea original.
Este punto me recuerda a una entrada anterior del blog, en donde reflexioné sobre el concepto de originalidad, que es central en las visiones occidentales de la creatividad, que según algunos autores se encuentra relacionado con lo estadísticamente poco frecuente, impredecible o que provoca sorpresa, y otros autores relativizan la originalidad dependiendo del contexto, que es algo bastante aceptado para los que estudiamos creatividad. No obstante, desde el mundo oriental la originalidad no es un concepto principal, en ese lado del mundo, tenemos que “…la creación no es un acontecimiento repentino, sino un proceso dilatado, que exige un diálogo intenso con lo que ya ha sido para extraer algo de ello…”, es decir, un derivado lo que contradice la segunda acepción de la enciclopedia que cita Runco.
La intencionalidad
Runco señala que la intencionalidad implica elección y motivación intrínseca, y para la parsimonia, fue una de las dos características que se propuso en la definición estándar actualizada de creatividad. También advierte que, al igual que los humanos atribuimos creatividad a las máquinas, también podríamos atribuirle intencionalidad, porque si bien afirma que no tiene sentido creer que las máquinas tienen intenciones, igualmente los humanos pueden atribuirlas. Lo que según Runco, representa una posibilidad totalmente consistente con la teoría atribucional de la creatividad de Kasof, con su dependencia del reconocimiento social. A veces se aceptan versiones de la visión atribucional, como lo demuestra el hecho de que métodos populares como la técnica de evaluación consensual de Amabile, los cuales se basan en el juicio humano para decidir qué es creativo.
Con este concepto rápidamente vienen a mi memoria distintas teorías, tales como la teoría de Flow de Csikszentmihalyi, la teoría Componencial de Amabile que consideran a la motivación como un aspecto central de la creatividad, también me viene a la mente otra teoría que habla de motivación, quizá una de las que más validez empírica posee que es la teoría de la Autodeterminación de Deci y Ryan, que además posee una mini teoría que relaciona la motivación intrínseca con la extrínseca. Todas hacen referencia a aspectos típicamente humanos, por ejemplo, la teoría de la Autodeterminación comprende tres necesidades psicológicas básicas de las personas, la autonomía, la competencia y la afinidad. Necesidades, que por cierto no poseen las IA’s.
Finalmente, Runco concluye indicando que al principio de este artículo se rechazó el término “IA creativa”. El término creatividad artificial tiene más sentido, al menos porque el concepto de inteligencia artificial se usa ampliamente y “creatividad artificial” está alineado con “inteligencia artificial”. Dado que la creatividad artificial carece de gran parte de lo que se expresa en la creatividad humana y utiliza procesos tremendamente diferentes, lo más exacto es considerar la producción ostensiblemente creativa de la IA como un tipo particular de pseudo creatividad.
Acá es interesante comentar el paralelismo que hace Runco entre los conceptos de “creatividad artificial” y de “inteligencia artificial”, porque justamente existe un problema similar al aquí tratado con el tema de la inteligencia humana y la inteligencia artificial. Con el concepto de inteligencia ocurre algo parecido a lo que ocurre con el concepto de creatividad. En realidad, la “inteligencia artificial” es un concepto que no es comparable a la inteligencia humana, pero en vez de asociarla al concepto de pseudo inteligencia, se crea un nuevo adjetivo al concepto, es decir, la inteligencia humana es comparable con el concepto de “inteligencia artificial general” o “inteligencia artificial fuerte”, y en realidad cuando se habla de “inteligencia artificial”, se omite agregar el adjetivo “estrecha” o “débil”.
En el caso de la inteligencia, la historia fue otra. A mediados del siglo XX la “inteligencia artificial” recibió su nombre y en ese entonces el concepto de inteligencia humana estaba casi exclusivamente asociado a lo que hoy conocemos como inteligencia lógico matemática, es decir, la capacidad humana de realizar cálculos, identificar patrones etc… Pero, a mediados de los 80’s Howard Gardner elabora su teoría de inteligencias múltiples, y cambia el enfoque sobre como se percibe la inteligencia humana, la pregunta pasó de ser “¿Cuán inteligente sos?” a “¿Qué tipos de inteligencia tenes?”. A esta teoría que incluye ocho tipos diferentes de inteligencia, (Lógico matemática, Lingüística, Musical, Espacial, Intrapersonal, Interpersonal, Cinestésica, y Naturalista), se le puede sumar la Inteligencia emocional, concepto desarrollado por Daniel Goleman. Comprender esta teoría permite entender mejor la diferencia entre inteligencia humana e inteligencia artificial (al menos como las conocemos hasta ahora). La inteligencia artificial general, es decir, la equivalente a la humana es por ahora un concepto teórico, no obstante la inteligencia artificial estrecha se la puede asociar a algunos tipos de inteligencias, a continuación algunos ejemplos:
Alpha GO (inteligencia lógico matemática)
ChatGPT (inteligencia lingüística)
Flow Machine (inteligencia musical)
Autos con IA (inteligencia espacial)
Embodiment (inteligencia cinestésica)
Quizá, empezar a hablar de pseudo creatividad es una manera de definir una “Creatividad artificial estrecha”, o quizá esto nos permite comprender que aun cuando tengamos el concepto de “Inteligencia artificial estrecha”, aun así le faltan aspectos típicamente humanos, pero eso lo dejamos para otra entrada…
