論文の概要: Public Opinions About Copyright for AI-Generated Art: The Role of Egocentricity, Competition, and Experience

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.10546v2
• Date: Tue, 11 Feb 2025 11:58:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-12 14:04:02.294861
• Title: Public Opinions About Copyright for AI-Generated Art: The Role of Egocentricity, Competition, and Experience
• Title（参考訳）: AI生成アートの著作権に関する公的な意見:エゴセントリック性、競争、経験の役割
• Authors: Gabriel Lima, Nina Grgić-Hlača, Elissa Redmiles,
• Abstract要約: 我々は著作権法のレンズを通してAI生成芸術の知覚を研究する。 我々は、一部の参加者がGenAIモデルを使ってアートを作成する、インセンティブ付きAIアートコンペティションを開催しています。 参加者は、創造性と努力は、スキルではなく、AIが生成するアートを作るために必要だと信じている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.072340427031969
• License:
• Abstract: Breakthroughs in generative AI (GenAI) have fueled debates concerning the artistic and legal status of AI-generated creations. We investigate laypeople's perceptions ($N$$=$$432$) of AI-generated art through the lens of copyright law. We study lay judgments of GenAI images concerning several copyright-related factors and capture people's opinions of who should be the authors and rights-holders of AI-generated images. To do so, we held an incentivized AI art competition in which some participants used a GenAI model to create art while others evaluated these images. We find that participants believe creativity and effort, but not skills, are needed to create AI-generated art. Participants were most likely to attribute authorship and copyright to the AI model's users and to the artists whose creations were used for training. We find evidence of egocentric effects: participants favored their own art with respect to quality, creativity, and effort -- particularly when these assessments determined real monetary awards.
• Abstract（参考訳）: 生成AI(GenAI)のブレークスルーは、AI生成生成の芸術的および法的地位に関する議論を加速させた。 我々は、著作権法を通したAI生成芸術の一般人の認識(N$$=$432$)を調査する。 我々は,複数の著作権関連要因に関するGenAI画像の定式判定を行い,誰がAI生成画像の作者および権利保有者であるべきかについての人々の意見を捉えた。 そのために、インセンティブ付きAIアートコンペを開催し、一部の参加者はGenAIモデルを使用してアートを作成し、他の参加者はこれらの画像を評価しました。 参加者は、創造性と努力は、スキルではなく、AIが生成するアートを作るために必要だと信じている。 参加者は、AIモデルのユーザと、トレーニングに使用された創作品を使用するアーティストに、著者と著作権を負う可能性が最も高い。 参加者は、品質、創造性、努力に関して自分たちの芸術を好んだのです。

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