Yeni çalışma, GPT‑4 ve benzeri modellerin belirli yaratıcılık testlerinde ortalama insanı geride bırakabildiğini gösteriyor. Bununla birlikte en yaratıcı insanların üst düzeyi hâlâ modellerin erişemediği bir fark barındırıyor.
Université de Montréal liderliğindeki ekip, GPT‑4, ChatGPT, Claude, Gemini gibi önde gelen büyük dil modellerini 100.000’den fazla insanla karşılaştırdı. Sonuçlar, bazı modellerin ölçülen görevlerde ortalama insan performansını aştığını fakat en yetenekli yaratıcıların (özellikle en üst %10) hâlâ belirgin biçimde üstün olduğunu ortaya koydu.
yaratıcılık ölçümü: DAT testi
Çalışmanın ana aracı Divergent Association Task (DAT) adlı testti. Bu kısa testte katılımcılardan bir uyarana karşılık anlamca mümkün olduğunca alakasız on kelime sıralamaları istendi; örnek yanıtlar, fikir çeşitliliği ve özgünlüğü ölçmeye yardımcı oluyor. DAT, dil tabanlı olsa da yaratıcı düşünmenin daha geniş bilişsel yönlerini yakalamaya yönelik kabul edilen bir ölçüm olarak kullanıldı.
Ayrıca ekip, modellerin başarısının daha zengin yaratıcı işleri (haiku, film özeti, kısa öykü) ne ölçüde genelleştiğini test etti. Burada da genel desen korundu: bazı modeller ortalama insanı geçebiliyor, fakat en yetenekli insan üretimleri daha derin ve özgün bulundu. Çalışma, ayrıca model parametrelerinin (ör. temperature) ve istemlerin (prompt) çıktıyı belirgin şekilde değiştirdiğini gösterdi; yüksek temperature daha çeşitli fakat daha az öngörülebilir cevaplar veriyor.
Makale 21 Ocak 2026’da Scientific Reports‘ta yayımlandı. Çalışmayı Karim Jerbi yürüttü; Antoine Bellemare‑Pépin ve François Lespinasse eş‑ilk yazarlar olarak yer aldı. Araştırma Mila (Quebec AI Institute), Université de Montréal, Université Concordia, University of Toronto Mississauga ve Google DeepMind’dan katılımcıları içeriyordu. Yazarlar, bulguların yapay zekanın yaratıcı süreçlerde güçlü bir araç olduğunu, ancak en yaratıcı insanların yerini almak yerine yaratıcı işi dönüştüreceğini vurguluyor.
Kaynaklar ve Bağlantılar:
- dx.doi.org/10.1038/s41598-025-25157-3
- www.sciencedaily.com/releases/2026/01/260125083356.htm
- mila.quebec
