論文の概要: Art-ificial Intelligence: The Effect of AI Disclosure on Evaluations of Creative Content
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.06217v2
- Date: Tue, 25 Jun 2024 14:44:50 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-26 23:19:26.875585
- Title: Art-ificial Intelligence: The Effect of AI Disclosure on Evaluations of Creative Content
- Title(参考訳): アート・フィフィアル・インテリジェンス:AIの開示が創造的コンテンツの評価に及ぼす影響
- Authors: Manav Raj, Justin Berg, Rob Seamans,
- Abstract要約: 創造的コンテンツ作成におけるAIの利用に関する情報開示は、そのようなコンテンツの人間による評価に影響を及ぼすことを示す。
我々はこの結果を解釈し、AI生成コンテンツに対する反応が、コンテンツが明らかに「人間」と見なされる場合、負である可能性を示唆する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The emergence of generative AI technologies, such as OpenAI's ChatGPT chatbot, has expanded the scope of tasks that AI tools can accomplish and enabled AI-generated creative content. In this study, we explore how disclosure regarding the use of AI in the creation of creative content affects human evaluation of such content. In a series of pre-registered experimental studies, we show that AI disclosure has no meaningful effect on evaluation either for creative or descriptive short stories, but that AI disclosure has a negative effect on evaluations for emotionally evocative poems written in the first person. We interpret this result to suggest that reactions to AI-generated content may be negative when the content is viewed as distinctly "human." We discuss the implications of this work and outline planned pathways of research to better understand whether and when AI disclosure may affect the evaluation of creative content.
- Abstract(参考訳): OpenAIのChatGPTチャットボットのような生成AI技術の出現は、AIツールが達成できるタスクの範囲を広げ、AI生成のクリエイティブコンテンツを有効にした。
本研究では,創造的コンテンツ作成におけるAIの利用に関する情報開示が,そのようなコンテンツの人的評価にどのように影響するかを考察する。
事前登録された一連の実験研究において、AI開示は創造的または記述的な短編小説の評価に有意な影響を及ぼさないが、AI開示は第一人称で書かれた感情的な叙情詩の評価に悪影響を及ぼすことを示した。
この結果は、AIが生成したコンテンツに対する反応が、コンテンツが明らかに「人間」と見なされる場合、陰性である可能性を示唆するものである。
本研究の意義を論じ,AI公開が創造的コンテンツの評価に影響を及ぼすかどうかをよりよく理解するための研究の計画的経路を概説する。
関連論文リスト
- Human Bias in the Face of AI: The Role of Human Judgement in AI Generated Text Evaluation [48.70176791365903]
本研究では、偏見がAIと人為的コンテンツの知覚をどう形成するかを考察する。
ラベル付きおよびラベルなしコンテンツに対するヒトのラッカーの反応について検討した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-09-29T04:31:45Z) - Can AI Enhance its Creativity to Beat Humans ? [0.0]
本研究では,人間に対する人工知能(AI)の創造的性能について検討した。
人間の外部評価者は、人間とAIによって生成された創造的なアウトプットを収集した。
結果は、AIの創造的ポテンシャルを最大化するために、人間のフィードバックを統合することが重要であることを示唆している。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-09-27T14:19:07Z) - Measuring Human Contribution in AI-Assisted Content Generation [68.03658922067487]
本研究は,AIによるコンテンツ生成における人間の貢献度を測定する研究課題を提起する。
人間の入力とAI支援出力の自己情報に対する相互情報を計算することにより、コンテンツ生成における人間の比例情報貢献を定量化する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-08-27T05:56:04Z) - Can AI Be as Creative as Humans? [84.43873277557852]
理論的には、AIは人間の創造者によって生成されたデータに適切に適合できるという条件の下で、人間と同じくらい創造的になれることを証明しています。
AIの創造性に関する議論は、十分な量のデータに適合する能力の問題に縮小されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-03T08:49:12Z) - Exploration with Principles for Diverse AI Supervision [88.61687950039662]
次世代の予測を用いた大規模トランスフォーマーのトレーニングは、AIの画期的な進歩を生み出した。
この生成AIアプローチは印象的な結果をもたらしたが、人間の監督に大きく依存している。
この人間の監視への強い依存は、AIイノベーションの進歩に重大なハードルをもたらす。
本稿では,高品質なトレーニングデータを自律的に生成することを目的とした,探索型AI(EAI)という新しいパラダイムを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-13T07:03:39Z) - AI and the creative realm: A short review of current and future
applications [2.1320960069210484]
本研究は創造性と人工知能(AI)の概念を探求する。
より洗練されたAIモデルの開発と人間とコンピュータの相互作用ツールの普及により、芸術的創造におけるAIの新たな可能性が高まっている。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-01T12:28:08Z) - A Portrait of Emotion: Empowering Self-Expression through AI-Generated
Art [0.0]
本研究では,創造的表現を通じて著者の認知過程を反映する生成人工知能(AI)の可能性と限界について検討した。
その結果,主イベントに対する著者の感情の記述に基づく画像の嗜好が示された。
生成AIを用いた研究フレームワークは、関連する分野におけるAIベースの介入を設計するのに役立ちます。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-04-26T06:54:53Z) - Designing Participatory AI: Creative Professionals' Worries and
Expectations about Generative AI [8.379286663107845]
生成AI(英: Generative AI)とは、テキストのプロンプトに基づいて視覚的または書き起こされたコンテンツを自動生成する一連の技術で、複雑さが飛躍的に増加し、わずか数年で広く利用できるようになる技術である。
本稿では,創造的プロフェッショナルが生成AIをどのように考えるかに関する質的研究の結果を報告する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-03-15T20:57:03Z) - The Role of AI in Drug Discovery: Challenges, Opportunities, and
Strategies [97.5153823429076]
この分野でのAIのメリット、課題、欠点についてレビューする。
データ拡張、説明可能なAIの使用、従来の実験手法とAIの統合についても論じている。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-12-08T23:23:39Z) - Seamful XAI: Operationalizing Seamful Design in Explainable AI [59.89011292395202]
AIシステムのミスは必然的であり、技術的制限と社会技術的ギャップの両方から生じる。
本稿では, 社会工学的・インフラ的ミスマッチを明らかにすることにより, シームレスな設計がAIの説明可能性を高めることを提案する。
43人のAI実践者と実際のエンドユーザでこのプロセスを探求します。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-11-12T21:54:05Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。