論文の概要: Exploring Perspectives on the Impact of Artificial Intelligence on the Creativity of Knowledge Work: Beyond Mechanised Plagiarism and Stochastic Parrots

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.10751v1
• Date: Thu, 20 Jul 2023 10:26:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-21 13:40:44.217370
• Title: Exploring Perspectives on the Impact of Artificial Intelligence on the Creativity of Knowledge Work: Beyond Mechanised Plagiarism and Stochastic Parrots
• Title（参考訳）: 人工知能が知識労働の創造性に及ぼす影響--機械的プラジャリズムと確率的パロットを超えて-
• Authors: Advait Sarkar
• Abstract要約: 創造性と独創性は、オブジェクトの注目に値する、あるいは情報理論的な性質の定義にどのように抵抗するかを示します。 AIは、知識労働を物質生産から重要な統合へとシフトさせることを提案します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.104666702713793
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Artificial Intelligence (AI), and in particular generative models, are transformative tools for knowledge work. They problematise notions of creativity, originality, plagiarism, the attribution of credit, and copyright ownership. Critics of generative models emphasise the reliance on large amounts of training data, and view the output of these models as no more than randomised plagiarism, remix, or collage of the source data. On these grounds, many have argued for stronger regulations on the deployment, use, and attribution of the output of these models. However, these issues are not new or unique to artificial intelligence. In this position paper, using examples from literary criticism, the history of art, and copyright law, I show how creativity and originality resist definition as a notatable or information-theoretic property of an object, and instead can be seen as the property of a process, an author, or a viewer. Further alternative views hold that all creative work is essentially reuse (mostly without attribution), or that randomness itself can be creative. I suggest that creativity is ultimately defined by communities of creators and receivers, and the deemed sources of creativity in a workflow often depend on which parts of the workflow can be automated. Using examples from recent studies of AI in creative knowledge work, I suggest that AI shifts knowledge work from material production to critical integration. This position paper aims to begin a conversation around a more nuanced approach to the problems of creativity and credit assignment for generative models, one which more fully recognises the importance of the creative and curatorial voice of the users of these models and moves away from simpler notational or information-theoretic views.
• Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)、特に生成モデルは、知識労働のための変換ツールである。 彼らは創造性、独創性、盗作、信用の帰属、著作権の所有という概念を問題視している。 生成モデルの批判者は、大量のトレーニングデータへの依存を強調し、これらのモデルの出力は、ソースデータのランダム化、リミックス、コラージュ以上のものではないとみなす。 これらの理由から、多くの人はこれらのモデルの出力の配置、使用、帰属に関するより強い規制を主張してきた。 しかし、これらの問題は人工知能に限ったものではない。 本稿では,文学的批判や美術史,著作権法などの例を用いて,創造性と独創性が,対象の不可知性や情報理論的な性質として定義にどのように抵抗するかを示し,その代わりに,プロセスや著者,視聴者の性質として見ることができる。 さらに別の見解として、すべての創造的な作業は本質的に再利用される(ほとんどが帰属しない)か、ランダム性自体が創造的になる可能性がある。 創造性は最終的にクリエーターとレシーバーのコミュニティによって定義され、ワークフローの創造性はワークフローのどの部分を自動化できるかに依存します。 創造的知識労働におけるAIの最近の研究の例から、AIは知識労働を物質生産から重要な統合へとシフトさせることを提案します。 本論文は,これらのモデルの利用者の創造的・カリキュラム的音声の重要性を十分に認識し,より単純な表記的・情報理論的な視点から遠ざかる,創造的モデルにおける創造的・信用的割り当ての問題に対する,よりニュアンスなアプローチの議論を開始することを目的としている。

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