論文の概要: Agency and legibility for artists through Experiential AI
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.02327v1
- Date: Sun, 4 Jun 2023 11:00:07 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-06 18:26:27.118670
- Title: Agency and legibility for artists through Experiential AI
- Title（参考訳）: 実験AIによるアーティストのエージェンシーと正当性
- Authors: Drew Hemment, Matjaz Vidmar, Daga Panas, Dave Murray-Rust, Vaishak
Belle and Aylett Ruth
- Abstract要約: Experiential AIは、AIを具体的で明示的なものにするという課題に対処する、新たな研究分野である。
本稿では,創造的データ探索を目的とした経験的AIシステムの実証事例について報告する。
実験的なAIがアーティストの妥当性とエージェンシーを高める方法について論じる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.941266914933454
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Experiential AI is an emerging research field that addresses the challenge of
making AI tangible and explicit, both to fuel cultural experiences for
audiences, and to make AI systems more accessible to human understanding. The
central theme is how artists, scientists and other interdisciplinary actors can
come together to understand and communicate the functionality of AI, ML and
intelligent robots, their limitations, and consequences, through informative
and compelling experiences. It provides an approach and methodology for the
arts and tangible experiences to mediate between impenetrable computer code and
human understanding, making not just AI systems but also their values and
implications more transparent, and therefore accountable. In this paper, we
report on an empirical case study of an experiential AI system designed for
creative data exploration of a user-defined dimension, to enable creators to
gain more creative control over the AI process. We discuss how experiential AI
can increase legibility and agency for artists, and how the arts can provide
creative strategies and methods which can add to the toolbox for human-centred
XAI.
- Abstract（参考訳）: 体験AI(Experiential AI)は、AIを具体的で明示的なものにするという課題に対処する、新たな研究分野である。
中心となるテーマは、アーティスト、科学者、その他の学際的アクターが、情報的かつ魅力的な経験を通じて、AI、ML、インテリジェントなロボットの機能、それらの限界と結果を理解し、伝達する方法である。
それは、不透明なコンピュータコードと人間の理解を仲介する、芸術と有形体験のためのアプローチと方法論を提供し、AIシステムだけでなく、その価値と含意をより透明にし、従って説明責任を負う。
本稿では,ユーザ定義次元の創造的データ探索を目的とした経験的AIシステムの実証的ケーススタディについて報告する。
実験的なAIがアーティストの正当性とエージェンシーをどのように向上させるか、芸術が人間中心のXAIのツールボックスに追加可能な創造的戦略と方法を提供する方法について論じる。
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