生成AIがアナロジーや創造的な例示に対してどの程度有効かという点について、現状ではいくつかの視点から考えることができます。
まず、生成AIは統計モデルに基づいてデータを再構築することが主な働きであり、そのため「創造性」や「意図」といった人間の思考プロセスとは異なるアプローチを取る傾向があります。AIは学習データから最適なパターンを引き出し、新しいコンテンツを生成しますが、これは統計的確率に基づくため、意図や解釈という要素が欠けていると言えます。その結果、生成AIが生み出すアナロジーや例示は、創造的な意味での深みや新奇性に欠けることが多いと指摘されています。
一方で、技術の進歩に伴い、AIの創造性に関する機能も向上しています。例えば、特定のプロンプトや指示に対して、より人間に近い創造的な解釈を試みるAIが開発されるなど、AIの利用範囲は広がっています。ただし、この場合でも、プロンプトが非常に具体的でなければ、期待するような革新的なアイデアは生まれにくいという意見もあります。
総じて、生成AIのアナロジーや創造的な例示の能力については、現状では人間の思考や創造性に比べて限定的であるという印象が強いです。しかし、AI技術の進化とともに、その能力は徐々に向上しているため、将来的には新たな可能性が開けるかもしれません。
