LLM의 창의성 측정은 능력 향상과 과학적 이해를 위해 중요하지만, 기존의 인간 창의성 테스트를 LLM에 적용하는 방식의 타당성에 대한 의문이 제기되고 있습니다.
연구 결과, Divergent Association Task (DAT)와 Conditional DAT가 창의적 글쓰기와 발산적 사고를 예측하는 데 효과적이지만, 과학적 아이디어 발상은 예측하기 어렵다는 사실이 밝혀졌습니다.
과학적 아이디어 발상 능력을 예측하는 새로운 테스트인 Divergent Remote Association Test (DRAT)를 소개하며, 기존 테스트와는 다른 접근법이 필요함을 강조했습니다.