Przewaga człowieka nad AI prawdopodobnie nie jest kwestią przejściową wynikającą z rozwoju technologii, lecz wynika z fundamentalnych różnic między biologiczną a syntetyczną inteligencją i kreatywnością. Podczas gdy AI przewyższa możliwości człowieka w zakresie przetwarzania danych, rozpoznawania wzorców i wykonywania algorytmicznych obliczeń, zasadnicze aspekty ludzkiej natury pozostają nie do wygenerowania.
Kreatywność, czyli co?
Najczęściej przywoływana definicja mówi o tworzeniu rzeczy nowych i jednocześnie wartościowych. Do analizy kreatywnych zdolności AI przyda się bardziej szczegółowy podział, zaproponowany przez Margaret Boden. Wyróżnia ona kreatywność kombinacyjną, polegającą na łączeniu istniejących elementów w nową całość (tak powstały mityczne stworzenia jak Pegaz czy syreny), eksploracyjną – czyli generowanie nowych pomysłów w ramach określonych ram i reguł (na przykład zaskakujące zagranie w szachach) oraz transformacyjną. Ta ostatnia to najwyższa forma twórczości, która przekształca istniejące koncepcje w całkowicie nowe, wychodzące poza dotychczasowe ramy1.
Gdzie AI radzi sobie dobrze?
Sztuczna inteligencja całkiem dobrze radzi sobie z kreatywnością kombinacyjną. Doskonałym przykładem są modele generujące muzykę – mieszają stylistyki, instrumenty i nastroje, budując ciekawe połączenia, na których artyści opierają całe utwory. Również w sferze wizualnej AI często imponuje wynikami i coraz częściej rywalizuje z artystami. Już w 2018 roku „Portrait of Edmond de Belamy”, czyli obraz stworzony przez AI, został sprzedany na aukcji za ponad 430 tysięcy dolarów2. A przecież było to kilka lat temu, gdy o modelach generatywnych mało kto słyszał, a same modele były znacznie prymitywniejsze.
W przypadku kreatywności eksploracyjnej, gdzie mamy zestaw określonych reguł, sztuczna inteligencja jeszcze bardziej błyszczy. Model AlphaGo (DeepMind) dostarczył jeden z najbardziej uderzających przykładów kreatywności AI, w tym kontekście. W drugim meczu przeciwko mistrzowi świata w Go, model wykonał ruch niespotykany wśród ludzi, który sam mistrz później określił jako „kreatywny i unikalny”.
Jeśli chodzi o kreatywność transformacyjną, tutaj ludzie mają zdecydowaną przewagę. Na pytanie, dlaczego tak jest odpowiemy sobie niedługo, ale najpierw zobaczmy, jak my wypadamy na tle AI.
Czy ludzie są kreatywniejsi od maszyn?
Jeszcze niedawno odpowiedź na to pytanie mogła wydawać się prosta – oczywiście, że tak! Niedawne doniesienia zdają się jednak zaprzeczać temu twierdzeniu. Przełomowe badanie przeprowadzone przez Koivisto i Grassini, opublikowane w prestiżowym czasopiśmie Nature Scientific Reports w 2023 roku3, porównało kreatywność 256 ludzi z trzema chatbotami AI przy użyciu Testu Alternatywnych Zastosowań (AUT) – często stosowanego testu kreatywnego myślenia.
Wyniki były zaskakujące: średnio chatboty AI przewyższyły ludzi. Podczas gdy odpowiedzi ludzi zawierały pomysły o niskiej jakości, chatboty generalnie produkowały bardziej kreatywne odpowiedzi. Jednak najlepsze ludzkie pomysły wciąż dorównywały lub przewyższały te generowane przez chatboty. To sugeruje, że AI może przewyższać przeciętną ludzką kreatywność, ale nie osiąga poziomu ludzi wysoce kreatywnych, jak dobrych creative czy art directorów.
Dodatkowo badanie MIT Sloan z 2025 r.4 pokazało, że przewaga kreatywna z AI pojawia się u tych, którzy świadomie sterują narzędziem: planują, eksperymentują, korygują. Tam, gdzie „to narzędzie prowadzi człowieka”, efekt szybko spłaszcza się do przewidywalnych, przeciętnych wyników. Do tego dochodzi efekt fiksacji: podpowiedzi i przykłady z maszyn zawężają horyzont poszukiwanych rozwiązań, osłabiając różnorodność i zdolność rozpoznawania prawdziwej oryginalności.
Potwierdza to kolejne badanie przeprowadzone przez profesorów z Wharton School5, które ujawniło istotne ograniczenie generatywnej AI: podczas gdy ChatGPT poprawia jakość indywidualnych pomysłów, prowadzi również do generowania bardziej podobnych idei przez różnych użytkowników, redukując różnorodność niezbędną do przełomowych innowacji. W eksperymencie dotyczącym wymyślania zabawki z wentylatora i cegły, niemal wszyscy uczestnicy używający AI zaproponowali ten sam pomysł, podczas gdy grupa kontrolna wygenerowała wyłącznie unikalne koncepcje. Zaledwie 6 proc. pomysłów generowanych przez AI uznano za unikalne, w porównaniu ze 100 proc. w grupie ludzi.
Dlaczego tak się dzieje? AI ma jedną zasadniczą cechę – jest ograniczone przez dane treningowe i algorytmy, które rządzą jego działaniem, czyniąc jego produkcję z natury pochodną istniejących danych. To właśnie dlatego nie radzi sobie z kreatywnością transformacyjną – bo ta wymaga przełomowych, nigdzie nieopisanych koncepcji.
Gdzie w takim razie mamy przewagę?
Pomimo imponujących osiągnięć GenAI, ludzie zachowują kilka fundamentalnych przewag w dziedzinie kreatywności, wynikających z naszej biologii, doświadczeń życiowych i świadomości.
Głębia emocjonalna
Inteligencja emocjonalna stanowi kluczową ludzką przewagę. Emocje wpływają na to, jak myślimy, wchodzimy w interakcje i podejmujemy decyzje. AI potrafi rozpoznawać sygnały emocjonalne, ale nie doświadcza emocji, a ich okazywanie jest symulowane. Ludzka kreatywność rozwija się dzięki zdolności łączenia niepowiązanych pomysłów, czerpania z osobistych doświadczeń i stosowania głębi emocjonalnej do procesów twórczych. Twórczość ludzka jest nierozerwalnie połączona z naszym życiem wewnętrznym i zdolnością odczuwania.
Kontekst kulturowy i historyczny
AI brakuje zdolności do wykorzystywania kontekstów kulturowych i historycznych, a to właśnie z nich garściami czerpią najlepsi twórcy. Te konteksty nadają dziełom kreatywnej głębi i wyróżniają je na tle tych jedynie estetycznych. AI bywa zawodna w odpowiednim użyciu takich niuansów, zwłaszcza w wąskich kontekstach, co utrudnia trafianie do określonych grup.
Twórczy instynkt i podejmowanie ryzyka
Intuicja, rozumiana jako podświadome decyzje oparte na głębokim przeczuciu, to ludzka przewaga i motor kreatywności, której AI nie posiada. Twórczość wymaga ryzyka, eksperymentu i gotowości na porażkę, a AI, nastawiona na optymalizację i unikanie błędów, generuje raczej przewidywalne, bezpieczne wyniki i nie wychodzi spontanicznie poza schemat. Dlatego choć prace AI bywają technicznie dobre, częściej są bardziej zachowawcze i mniej oryginalne, niż dzieła ludzi.
Wiedza ukryta
Ta wiedza, zwana również milczącą lub utajnioną (tacit knowledge), to kolejna ludzka przewaga: doświadczenia nabyte w praktyce, trudne do opisania słowami (np. konsystencja ciasta, brzmienie silnika, „techniczne” oko, moment, gdy artysta wie, że dzieło jest gotowe). Kluczowym aspektem jest jej zakorzenienie w cielesnym doświadczeniu.
AI uczy się jedynie na jawnych danych i rozpoznaje wzorce, ale nie ma dostępu do naszej wiedzy ukrytej. AI nie wie, co dany twórca odczuwał, gdy tworzył i kończył obraz; zna tylko efekt końcowy. A to właśnie ta utajniona wiedza, umiejętności i intuicje zdobyte poprzez doświadczenie i praktykę są kluczowe dla prawdziwie kreatywnych i skutecznych działań.
To może tandem?
Kluczem do skutecznej współpracy jest jasny podział ról. Można by sądzić, że wspólna praca człowieka i AI będzie efektywniejsza, jednak badanie MIT Center of Collective Intelligence (CCI)6 ujawnia zaskakujące wyniki: gdy ludzie i AI wspólnie pracowali nad jednym zadaniem, wyniki były statystycznie gorsze we wszystkich przypadkach.
Najlepiej działa model, w którym część zadań wykonują wyłącznie ludzie, część autonomicznie AI, a tylko nieliczne razem. Przyszłość to nie zastępowanie ludzi, lecz mądra kooperacja oparta na komplementarnych mocnych stronach. W hybrydzie AI przejmuje prace algorytmiczne, analityczne oraz generowanie wariantów, a ludzie te wymagające osądu, kreatywności, empatii i refleksji.
Źródła:
- Definicje kreatywności i jej podział wg. Margaret Boden https://plato.stanford.edu/entries/creativity/ ↩︎
- 432 500 USD, Christie’s (2018) ↩︎
- Koivisto M., Grassini S. (2023). Large language models outperform humans in a creative divergent thinking task. Scientific Reports (Nature). https://www.nature.com/articles/s41598-023-40858-3 ↩︎
- MIT Sloan (2025). Does generative AI actually enhance creativity at work? https://mitsloan.mit.edu/press/does-generative-ai-actually-enhance-creativity-workplace ↩︎
- ChatGPT decreases idea diversity in brainstorming https://www.nature.com/articles/s41562-025-02173-x ↩︎
- When combinations of humans and AI are useful: A systematic review and meta-analysis https://www.nature.com/articles/s41562-024-02024-1 ↩︎
