論文の概要: Artificial Intelligence and Aesthetic Judgment
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.12338v1
- Date: Mon, 21 Aug 2023 17:40:54 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-23 06:49:02.514656
- Title: Artificial Intelligence and Aesthetic Judgment
- Title(参考訳): 人工知能と審美的判断
- Authors: Jessica Hullman, Ari Holtzman, Andrew Gelman
- Abstract要約: 生成AIは人間の表現様式で創造的なアウトプットを生成する。
我々は、現代の生成型AIモデルの出力に遭遇することは、同じ種類の美的判断によって媒介されると主張している。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 29.71278672770529
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Generative AIs produce creative outputs in the style of human expression. We
argue that encounters with the outputs of modern generative AI models are
mediated by the same kinds of aesthetic judgments that organize our
interactions with artwork. The interpretation procedure we use on art we find
in museums is not an innate human faculty, but one developed over history by
disciplines such as art history and art criticism to fulfill certain social
functions. This gives us pause when considering our reactions to generative AI,
how we should approach this new medium, and why generative AI seems to incite
so much fear about the future. We naturally inherit a conundrum of causal
inference from the history of art: a work can be read as a symptom of the
cultural conditions that influenced its creation while simultaneously being
framed as a timeless, seemingly acausal distillation of an eternal human
condition. In this essay, we focus on an unresolved tension when we bring this
dilemma to bear in the context of generative AI: are we looking for proof that
generated media reflects something about the conditions that created it or some
eternal human essence? Are current modes of interpretation sufficient for this
task? Historically, new forms of art have changed how art is interpreted, with
such influence used as evidence that a work of art has touched some essential
human truth. As generative AI influences contemporary aesthetic judgment we
outline some of the pitfalls and traps in attempting to scrutinize what AI
generated media means.
- Abstract(参考訳): 生成AIは人間の表現様式で創造的な出力を生成する。
現代の生成aiモデルのアウトプットとの遭遇は、アートワークとのインタラクションを組織化する同じ種類の審美的判断によって媒介されていると論じている。
美術館で見る芸術における解釈手順は、生来の人間的教養ではなく、芸術史や芸術批判といった分野によって歴史の上に発展し、特定の社会的機能を実現する。
これにより、生成的AIに対する反応、新しいメディアへのアプローチ方法、そして生成的AIが未来に対する多くの恐怖を喚起する理由を考えると、停止することになります。
我々は自然に芸術史から因果推論の混同を継承する: 作品は、その創造に影響を与える文化的条件の徴候として読み取ることができ、同時に、永遠の人間の状態の時間的、因果的な蒸留とみなすことができる。
このエッセイでは、私たちは、このジレンマを生成的AIの文脈で捉えたとき、未解決の緊張に焦点を当てています。
現在の解釈モードは、このタスクに十分か?
歴史的に、新しい芸術形態は芸術の解釈方法を変え、芸術作品が本質的な人間の真理に触れた証拠として用いられるようになった。
生成AIが現代的美的判断に影響を与えるにつれて、我々は、AI生成メディアの意味を精査しようとする際の落とし穴と罠について概説する。
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) - Laypeople's Egocentric Perceptions of Copyright for AI-Generated Art [3.072340427031969]
本研究では,著作権保護に関連する要因に関する,AI生成技術に対する認識について検討する。
参加者は、AI生成画像の作者と著作権を、システムに画像を生成するよう促したユーザーに委ねる可能性が高い。
以上の結果から, 創造性や努力などに関して, 自分達のAI生成技術をより好意的に判断する者はいるものの, 他者(スキル)ではないことが示唆された。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-15T08:53:43Z) - AI Art Neural Constellation: Revealing the Collective and Contrastive
State of AI-Generated and Human Art [36.21731898719347]
我々は、人間の芸術遺産の文脈内でAI生成芸術を位置づけるための包括的な分析を行う。
私たちの比較分析は、ArtConstellationと呼ばれる広範なデータセットに基づいています。
鍵となる発見は、1800-2000年に作られた現代美術の原理とAIが生成したアートアートが視覚的に関連していることである。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-04T11:49:51Z) - 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) - The Good, The Bad, and Why: Unveiling Emotions in Generative AI [73.94035652867618]
EmotionPromptはAIモデルの性能を向上し、EmotionAttackはそれを妨げうることを示す。
EmotionDecodeによると、AIモデルは人間の脳内のドーパミンのメカニズムに似た感情的な刺激を理解することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-18T11:19:45Z) - The Generative AI Paradox: "What It Can Create, It May Not Understand" [81.89252713236746]
生成AIの最近の波は、潜在的に超人的な人工知能レベルに対する興奮と懸念を引き起こしている。
同時に、モデルは、専門家でない人でも期待できないような理解の基本的な誤りを示している。
一見超人的な能力と、ごく少数の人間が起こすエラーの持続性を、どうやって再現すればよいのか?
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-31T18:07:07Z) - AIxArtist: A First-Person Tale of Interacting with Artificial
Intelligence to Escape Creative Block [20.96181205379132]
芸術と人工知能(AI)の将来は、技術が進歩するにつれて期待されている。
このワークショップは、HCI研究者とAIとのインタラクションを共有するファースト・パーソン・リサーチを推進している。
論文では、AIがアーティストの創造性をどのようにサポートするのか、この文脈で説明できることは何を意味するのか、という2つの質問を取り上げている。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-22T13:15:29Z) - Pathway to Future Symbiotic Creativity [76.20798455931603]
そこで本研究では, 5クラス階層の創造システムを分類し, 擬人アーティストから機械アーティストへの創造の道筋を示す。
芸術創造においては、機械は欲求、感謝、感情を含む人間の精神状態を理解する必要があるが、機械の創造的能力と限界も理解する必要がある。
我々は、人間互換のAIシステムが「ループ内人間」の原理に基づいているべきだという哲学を取り入れた、未来のマシンアーティストを構築するための新しいフレームワークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-08-18T15:12:02Z) - The Work of Art in an Age of Mechanical Generation [0.0]
私たちの定義は、人工知能システムを人間の努力と区別できない創造性の偉業へと駆り立てることができますか?
本稿は、AIが有名な絵画の偽造を検知する能力について考察する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-01-27T18:32:58Z) - Biases in Generative Art -- A Causal Look from the Lens of Art History [3.198144010381572]
本稿では,アルゴリズム設計に関連する問題に対する不適切な問題定式化によって生じるAIパイプラインのバイアスについて検討する。
アート作成の過程をモデル化する上で,現在の手法が不足している点を強調し,様々なバイアスに寄与する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-26T00:49:09Z)
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。