不仅仅是独自创作表情包：评估大型语言模型与人类在幽默生成中的协同创造力

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合作已被证明能够增强创造力，带来更具创新性和更有效的成果。虽然先前研究已探索大型语言模型作为合作创意伙伴在诗歌创作或叙事创作等任务中的能力，但LLM在幽默丰富且文化细微差异领域的协作潜力仍是一个开放问题。为解决这一差距，我们进行了一项用户研究，探索LLM在共同创作表情包（一种由幽默驱动且具有文化特定性的创意表达形式）中的潜力。我们进行了一项包含三组各50名参与者的用户研究：一组是人类独立创作表情包且无AI协助，一组是人类与AI协作组与最先进的LLM模型交互，一组是LLM自主生成表情包的纯AI组。我们通过众包评估生成表情包的质量，每张表情包在创造力、幽默感和可分享性方面进行评分。我们的结果表明，LLM协助增加了生成的创意数量并减少了参与者的感受努力。然而，当人类与LLM协作时，它并没有改善表情包的质量。有趣的是，完全由AI创建的表情包在所有方面的平均表现都优于人类独立和人类-AI协作的表情包。然而，在表现最好的表情包中，人类创作的幽默更好，而人类-AI协作在创造力和可分享性方面表现出色。这些发现突出了创意任务中人类-AI协作的复杂性。虽然AI可以提高生产力并创造吸引广泛受众的内容，但人类创造力对于在更深层次上产生共鸣的内容仍然至关重要。