最新の研究では、大規模言語モデルが発散的思考タスクにおいて人間の創造的パフォーマンスと匹敵することが示されていますが、視覚的創造性はまだ十分に探求されていません。本研究では、視覚アーティストと非アーティストの人間参加者による画像生成と、異なる人間の指示条件での画像生成AIモデルの比較が行われました。評価の結果、創造性には明確なグラデーションがあり、視覚アーティストが最も創造的で、次いで非アーティスト、人間によるインスパイア型生成AI、そして自己指導型生成AIが続きました。人間の指導が強化されることで、生成AIの創造的成果が非アーティストに近づくことが強調されました。また、人間とAIによる評価者は創造性の判断パターンが大きく異なることも明らかになりました。これらの結果は、言語を中心としたタスクとは異なり、視覚領域では創造性が知覚のニュアンスや文脈の感受性に依存しており、これらは人間に特有の能力であることを示唆しています。