Инновационные разработки последних двух десятилетий широко признаны краеугольным камнем и ключевым фактором прогресса во всех отраслях. Для творческих личностей, разработчиков, конструкторов и дизайнеров, работающих в промышленном производственном кластере, креативность особенно важна на ранней стадии формирования идей, когда те стремятся создать широкий спектр новых и ценных концепций, способных выделить продукцию на конкурентных рынках.
Развитие дивергентного мышления в совокупности со способностью исследовать множество идей и направлений, имеет центральное значение для разработки решений, которые способны повысить вероятность успеха в коммерческой реализации. Но проблема заключается в том, что эти способности надо культивировать с детского и подросткового возраста — а активное пользование инструментами генеративного искусственного интеллекта, не способствует приобретению, развитию и закреплению этих навыков.
За прошедшие годы были разработаны различные методы генерации идей для улучшения процесса, причём их различия особенно заметны на ранних этапах. В последнее время стремительное развитие центров обработки данных, огромных вычислительных мощностей современных серверов и искусственного интеллекта, особенно больших языковых моделей (LLM) и генеративного ИИ (GenAI), открыло новые возможности для генерации идей. Эти технологии используют машинное обучение и распознавание образов для создания визуальных концепций и алгоритмов решения проблем на основе запросов от человека, что позволяет быстро исследовать альтернативные направления, а также расширять сферу творческого поиска. Однако имеющиеся данные об их влиянии на креативность остаются противоречивыми.
С одной стороны, бытует мнение, что эти инструменты могут функционировать, как форма творческой поддержки, повышающая эффективность генерации идей и исследовательское мышление. В то же время, другие специалисты выражают опасения, что генеративный ИИ может усиливать фиксацию на проработке деталей, но снижать оригинальность, особенно в сложных задачах проектирования. Влияние «компьютерного разума» не является однозначно положительным или отрицательным, а может зависеть от конкретного контекста в рамках контролируемых задач дивергентного мышления, особенно в контексте обучения дизайну. А роль индивидуальных различий в формировании реакции на различные методы возникновения новых оригинальных идей остаётся недостаточно изученной.
Сами по себе технологии открывают беспрецедентные возможности для персонализированного обучения, автоматизированной оценки и ускорения исследований, одновременно вызывая опасения по поводу академической честности, навыков критического мышления и фундаментальной природы человеческого обучения. Восприятие обучающимися искусственного интеллекта значительно различается в зависимости от культурного и институционального контекста. Институциональная готовность, цифровая инфраструктура и культурные нормы существенно влияют на модели внедрения ИИ среди студентов университетов. Художественное образование с уклоном в промышленный дизайн, представляет собой особенно интересный пример для изучения, поскольку он сочетает традиционные академические структуры с растущим давлением в сторону разнообразия дисциплинарных традиций, от гуманитарных и социальных наук до техники, инженерии и математики.
Когнитивное творчество весьма сложная, эфемерная субстанция, но она всегда отражается в результатах работы. А в современном мире предлагаются методики оценки посредством четырёх измерений, а именно беглости, гибкости, оригинальности и детализации. По мнению самих людей искусства, эта попытка относится к субъективной оценке того, насколько метод генерации идей способствует творческому процессу, и измеряется с использованием указанных параметров. Ведь люди с различными творческими наклонностями по-разному реагируют на традиционные методы генерации идей и на использование технологий.
Способность находить разнообразные, новые решения в процессе ассоциативных процессов рассуждения признаётся, как показатель творческого потенциала, а широта и оригинальность идей, возникающих на этом этапе, могут существенно повлиять на последующие результаты. Но дело в том, что системы ИИ создают, по сути, компиляцию из уже существующих данных (произведений) других авторов. Коллективный мозговой штурм, долгое время считавшийся фундаментальной техникой генерации идей, может эффективно стимулировать этот процесс при наличии соответствующих творческих подсказок или стимулов. Однако его эффективность может снизиться, если участники слишком сосредоточатся на своих первоначальных мнениях, что ограничивает и уменьшает разнообразие потенциальных решений. Примерно по такому же пути развивается взаимодействие человека и компьютера.
Поиск в интернете оказывает схожий двойной эффект. С одной стороны, он предоставляет людям доступ к обширной информации и вдохновению, что может расширить возможности генерации идей. А другой стороны, воздействие очень похожего онлайн-контента может направлять творчество к повторению, снижая оригинальность и увеличивая сходство результатов — происходит это из-за усиления фиксации внимания на удачных (понравившихся) исходных примерах.
Врождённая склонность человека к творческому мышлению включает в себя такие личностные черты, как любознательность, воображение, риск, предпочтение сложных задач, открытость к опыту, экстраверсия и связанные с ними характеристики. Само-собой, что нейросети абсолютно лишены этих качеств и переменных индивидуальных когнитивных различий — а значит результаты их генерации будут не оригинальными, пересекающимися с другими похожими результатами. Но в то же время, человек, часто и широко использующий эти инструменты, станет всё больше полагаться на искусственный интеллект. Такой подход чреват возникновением долгосрочных рисков для творческого развития и деградации навыков в профессиональном плане.
