一篇新的研究论文提出了一个计算框架，通过模拟不同的解释性视角来理解人工智能系统中的创造力。该研究利用一个跨越四个领域的十二特征创造力框架，并以三种评估角色（形式主义者、社会历史学家和图像学家）对其进行操作化。通过分析SemArt数据集中的1069件艺术品，该研究生成了超过38,000次基于角色的评估，揭示了基于视点的创造力评估存在显著差异。研究结果表明，通过纳入这些多样的解释性视角，可以开发出更好地支持人类合作者的AI系统。 AI
影响 可能导致AI系统通过模拟多样的解释性观点，更好地理解和协作人类的创造力。
排序理由 学术论文发表在arXiv上，详细介绍了一个新的人工智能创造力计算框架。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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