인간 창의성 벤치마크 (The Human Creativity Benchmark)

요약

창의적 AI 평가 시 전문가 간의 의견 불일치를 노이즈가 아닌 취향의 차이로 보는 새로운 벤치마크인 HCB를 제안합니다. 수렴(기술적 정확성)과 발산(미적 취향) 신호를 모두 보존하여 모델의 성능을 다각도로 측정합니다.

핵심 포인트

• 창의적 영역의 의견 불일치는 측정 오류가 아닌 취향의 차이임
• 수렴(Convergence)과 발산(Divergence) 신호를 모두 보존하는 평가 필요
• HCB는 5개 영역과 3개 워크플로 단계에 걸친 15,000건의 전문가 판단 활용
• 모델의 기술적 정확성과 제어 가능성을 동시에 평가하는 것이 핵심