論文の概要: KI-Bilder und die Widerständigkeit der Medienkonvergenz: Von primärer zu sekundärer Intermedialität?
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.18363v1
- Date: Fri, 21 Jun 2024 09:15:19 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-05 01:25:56.733604
- Title: KI-Bilder und die Widerständigkeit der Medienkonvergenz: Von primärer zu sekundärer Intermedialität?
- Title(参考訳): メディエンコンベルゲンスに就て
- Authors: Lukas R. A. Wilde,
- Abstract要約: 本稿では,メディアコンバージェンスのプロセスにおけるAI生成画像の統合に関する現在の知見を紹介する。
それは、第一の中間性と第二の中間性という、2つの異なる中間性の概念に基づいている。
現時点では、AIイメージのシームレスな「統合」が、より広いメディアランドスケープに反映されることはあり得ない、というのが氏の主張だ。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The article presents some current observations (as of April 10, 2024) on the integration of AI-generated images within processes of media convergence. It draws on two different concepts of intermediality. Primary intermediality concepts are motivated by the object when a new type of technology develops the potential to become socially relevant as a media form and thus a socially, politically, or culturally important communicative factor. Due to their uncertain 'measurements' within the wider media ecology, however, the new, still potential media form appears hybrid. The "inter-" or "between-" of this initial intermediality moment thus refers to the questionable "site" and the questionable description of the potential media form between already existing technologies and cultural forms and their conceptual measurements. For secondary concepts of intermediality, in contrast, it can be assumed that the boundaries of media forms and their application have already been drawn and are reasonably undisputed. This then raises the question of intentional and staged references to AI imagery within other media forms and pictures. The article discusses indicators of both intermediality moments using current examples and controversies surrounding AI images. The thesis is that there can be no talk of a seamless 'integration' of AI images into the wider media landscape at the moment (within films, comic books, or video games, for example) - as one of countless other image production techniques - and that the medial 'site' of AI image circulation - at least where it is not a matter of deception, but rather their conscious use as AI images - especially in social media communication and in fan cultures, but with repercussions for the more general media ecology and image interpretation, insofar as the suspicion that an image could be AI-generated is now increasingly present as a "hermeneutics of suspicion".
- Abstract(参考訳): この記事では、メディアコンバージェンスのプロセスにおけるAI生成画像の統合に関する現在の観測(2024年4月10日現在)について述べる。
それは2つの異なるインターメディティの概念に基づいている。
新しいタイプの技術がメディア形式として社会的に関連性を持ち、社会的、政治的、文化的に重要なコミュニケーション要因となる可能性を発達させるとき、第一の中間概念は対象によって動機づけられる。
しかし、より広いメディアエコロジーにおける不確実な「測定」のため、新しい潜在的メディア形態はハイブリッドなように見える。
したがって、この最初の中間的瞬間の「間」または「間」は、疑問の余地のある「場所」と、既存の技術と文化形態の間の潜在的なメディア形態とその概念的測定の潜在的な記述を指す。
一方、中間性という二次的な概念については、メディア形式とその応用の境界はすでに描かれており、合理的に議論の余地がないと仮定できる。
これにより、他のメディアフォームや画像内のAIイメージに対する意図的および段階的な参照に関する疑問が提起される。
本稿では、AI画像を取り巻く現在の事例と論争を用いて、中間モーメントの指標について論じる。
AI画像のシームレスな「統合」が、現時点では(映画、コミックブック、ビデオゲームなどを含む)より広いメディアの世界へ(例えば、映画、コミックブック、ビデオゲームなどを含む)導入されることはあり得ず、また、AI画像の循環のメディアの「サイト」は、少なくとも、騙しの問題ではなく、むしろAIイメージとしての意識的な使用、特にソーシャルメディアのコミュニケーションやファン文化において、より一般的なメディアエコロジーやイメージ解釈への反感によって、画像がAI生成されるという疑念が「疑念のハーモニーティクス」としてますます高まっている、という論説がある。
関連論文リスト
- AMMeBa: A Large-Scale Survey and Dataset of Media-Based Misinformation In-The-Wild [1.4193873432298625]
オンラインメディアをベースとした誤情報に注釈を付けるために,ヒトラプターを用いた2年間の研究結果を示す。
偽情報クレームにおける生成AIベースのコンテンツの増加を示す。
また、歴史的に支配的な「単純な」手法、特に文脈操作を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-19T23:05:53Z) - Agent AI: Surveying the Horizons of Multimodal Interaction [83.18367129924997]
エージェントAI(Agent AI)とは、視覚刺激や言語入力、その他の環境データを知覚できる対話型システムである。
我々は,バーチャルリアリティやシミュレートされたシーンを容易に作成し,仮想環境内に具体化されたエージェントと対話できる未来を構想する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-07T19:11:18Z) - A Representative Study on Human Detection of Artificially Generated
Media Across Countries [28.99277150719848]
最先端の偽造品は「本物の」メディアとほとんど区別がつかない。
大多数の参加者は、いつ人間や機械が生成したと評価するかを単に推測している。
さらに、AIによって生成されたメディア受信は、あらゆるメディアタイプとすべての国で、より人間らしく投票される。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-10T19:34:52Z) - Understanding Divergent Framing of the Supreme Court Controversies:
Social Media vs. News Outlets [56.67097829383139]
我々は、米国最高裁判所の一連の判決に関して、ソーシャルメディアや伝統的なメディアのフレーミングにおける微妙な区別に焦点を当てている。
メディアが肯定的な行動や中絶の権利を扱い、学生ローンの話題はより深いコンセンサスを示す傾向にある。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-18T06:40:21Z) - IMAGINE: An Integrated Model of Artificial Intelligence-Mediated
Communication Effects [0.0]
人工知能を用いたコミュニケーション効果統合モデル(IMAGINE)の提案
提案されている概念的枠組みは、メディアに対する人々の反応の測定とコンテンツのAI生成の間の連続的なリアルタイム接続のシナリオにおいて、研究者が研究を理論化し、行うのを支援することを目的としている。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-12-13T19:48:38Z) - Fighting Malicious Media Data: A Survey on Tampering Detection and
Deepfake Detection [115.83992775004043]
近年のディープラーニング、特に深層生成モデルの発展により、知覚的に説得力のある画像や動画を低コストで制作するための扉が開かれた。
本稿では,現在のメディアタンパリング検出手法を概観し,今後の研究の課題と動向について論じる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-12-12T02:54:08Z) - Inference of Media Bias and Content Quality Using Natural-Language
Processing [6.092956184948962]
本稿では、メディアの政治バイアスとコンテンツ品質の両方をテキストから推測する枠組みを提案する。
我々は,100万ツイート以上のデータセットに対して,双方向長短期記憶(LSTM)ニューラルネットワークを適用した。
この結果から,テキスト分析における単語順序の学習手法への活用の重要性が示唆された。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-12-01T03:04:55Z) - GREENER: Graph Neural Networks for News Media Profiling [24.675574340841163]
本稿では,ウェブ上でのニュースメディアのプロファイリングの問題について,その実態と偏見について考察する。
私たちの主な焦点は、オーディエンスの重複に基づいて、メディア間の類似性をモデル化することにあります。
予測精度は2つのタスクに対して2.5-27マクロF1ポイント向上した。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-11-10T12:46:29Z) - Aggression and "hate speech" in communication of media users: analysis
of control capabilities [50.591267188664666]
著者らは新メディアにおける利用者の相互影響の可能性を検討した。
新型コロナウイルス(COVID-19)対策として、緊急の社会問題について議論する際、攻撃やヘイトスピーチのレベルが高いことが分かった。
結果は、現代のデジタル環境におけるメディアコンテンツの開発に有用である。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-08-25T15:53:32Z) - MuMuQA: Multimedia Multi-Hop News Question Answering via Cross-Media
Knowledge Extraction and Grounding [131.8797942031366]
我々は、画像中のオブジェクトをテキストにクロスメディアグラウンドする必要があるニュース記事について、1,384の質問を含む新しいQA評価ベンチマークを示す。
具体的には、画像キャプチャーペアの推論を必要とするマルチホップ質問によって、参照されている接地された視覚オブジェクトを特定し、その質問に答えるためにニュースボディテキストからスパンを予測する。
本稿では, マルチメディアデータ拡張フレームワークを提案する。これは, クロスメディア知識抽出と合成質問応答生成に基づいて, このタスクの弱い監視を提供するデータを自動的に強化するものである。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-12-20T18:23:30Z) - Cross-Media Keyphrase Prediction: A Unified Framework with
Multi-Modality Multi-Head Attention and Image Wordings [63.79979145520512]
マルチメディア投稿におけるキーワード予測におけるテキストと画像の併用効果について検討する。
複雑なマルチメディアインタラクションを捉えるために,M3H-Att(Multi-Modality Multi-Head Attention)を提案する。
我々のモデルは,従来の注目ネットワークに基づいて,過去の技術状況よりも大幅に優れていた。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-11-03T08:44:18Z)
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。