生成AI時代の創造性の測定：採用・人材システムにおける人間とAI生成の創作パフォーマンスの区別

概要: 生成AIは、組織が価値を創出し、人材を評価する方法を急速に変えつつあります。大規模言語モデルは基礎となる出力品質を高める一方で、観察可能な成果物が部分的または完全にAIによって生成されている可能性があるため、人間の創造性を評価する際のあいまいさも同時に導入します。本論文では、創造性を、共有された制約と競争的なインセンティブのもとで生じる、分布的かつプロセスに基づく性質として再概念化します。埋め込み空間内でのアイデア生成およびアイデア変換を通じて実装される、「合成における新規性」として創造性を測定するための定量的フレームワークを提案します。実証的評価により、提案する指標が創造性に関する直観的判断と整合するだけでなく、表面的な品質評価では見落とされがちな違いも捉えられることが示されます。さらに、AIが介在する環境において、創造的アウトプットが二峰性の分布へと構造的にシフトすることを特定し、その含意として採用、リーダーシップ、競争戦略が挙げられます。これらの結果は、生成AIの時代においては、流暢さよりも独自性が、人間の創造的能力を示す主要なシグナルになることを示唆しています。