論文の概要: Creativity in the Age of AI: Evaluating the Impact of Generative AI on Design Outputs and Designers' Creative Thinking

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.00168v1
• Date: Thu, 31 Oct 2024 19:23:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-05 14:46:52.226912
• Title: Creativity in the Age of AI: Evaluating the Impact of Generative AI on Design Outputs and Designers' Creative Thinking
• Title（参考訳）: AI時代の創造性: 創造的AIが設計成果と設計者の創造的思考に及ぼす影響を評価する
• Authors: Yue Fu, Han Bin, Tony Zhou, Marx Wang, Yixin Chen, Zelia Gomes Da Costa Lai, Jacob O. Wobbrock, Alexis Hiniker,
• Abstract要約: 我々は、GenAIサポートの有無にかかわらず、参加者に広告のデザインを依頼した。 専門家評価者は、GenAIが支援するデザインをより創造的で非伝統的な「ウェアード」と評価した ネイティブイングリッシュスピーカーはAIを使用するとリラックスを減らしたが、GenAIに慣れたデザイナは散発的思考の進歩を見せた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.713133349166778
• License:
• Abstract: As generative AI (GenAI) increasingly permeates design workflows, its impact on design outcomes and designers' creative capabilities warrants investigation. We conducted a within-subjects experiment where we asked participants to design advertisements both with and without GenAI support. Our results show that expert evaluators rated GenAI-supported designs as more creative and unconventional ("weird") despite no significant differences in visual appeal, brand alignment, or usefulness, which highlights the decoupling of novelty from usefulness-traditional dual components of creativity-in the context of GenAI usage. Moreover, while GenAI does not significantly enhance designers' overall creative thinking abilities, users were affected differently based on native language and prior AI exposure. Native English speakers experienced reduced relaxation when using AI, whereas designers new to GenAI exhibited gains in divergent thinking, such as idea fluency and flexibility. These findings underscore the variable impact of GenAI on different user groups, suggesting the potential for customized AI tools.
• Abstract（参考訳）: ジェネレーティブAI(GenAI)が設計ワークフローに浸透するにつれて、設計成果とデザイナの創造能力への影響が調査を保証している。 我々は,GenAIサポートの有無に関わらず,広告をデザインするよう参加者に依頼した。 以上の結果から,GenAIが支援するデザインは,視覚的魅力やブランドアライメント,有用性に有意な違いはなく,創造性と創造性の両要素の疎結合が強調されているにもかかわらず,より創造的で非従来的なデザインであると評価された。 さらに、GenAIはデザイナの全体的な創造的思考能力を大幅に向上させるものではないが、ユーザーはネイティブ言語と事前のAI露出に基づいて異なる影響を受ける。 ネイティブイングリッシュスピーカーはAIを使用するとリラックスを減らしたが、GenAIに慣れたデザイナは、アイデアの流布や柔軟性など、さまざまな思考の進歩を見せた。 これらの発見は、異なるユーザーグループに対するGenAIの変動的な影響を強調し、カスタマイズされたAIツールの可能性を示している。

関連論文リスト

• Model-based Maintenance and Evolution with GenAI: A Look into the Future [47.93555901495955]
  我々は、モデルベースエンジニアリング(MBM&E)の限界に対処する手段として、生成人工知能(GenAI)を用いることができると論じる。 我々は、エンジニアの学習曲線の削減、レコメンデーションによる効率の最大化、ドメイン問題を理解するための推論ツールとしてのGenAIの使用を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-09T23:13:26Z)
• The Influencer Next Door: How Misinformation Creators Use GenAI [1.1650821883155187]
  我々は、非専門家がGenAIをリミックス、再パッケージ、そして(再)コンテンツの制作に利用し、彼らの個人的ニーズや欲求に応えていることに気付きました。 我々は、これらの突発的GenAIの使用が、新しいまたは加速された誤情報障害をいかに生み出すかを分析する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-22T11:40:22Z)
• Prompt Smells: An Omen for Undesirable Generative AI Outputs [4.105236597768038]
  我々は、GenAIモデルの適用に関する制約に対処する上で、研究コミュニティに役立つ2つの新しい概念を提案する。 まず、GenAI出力の「望ましさ」の定義と、それに影響を与える3つの要因について述べる。 第2に、Martin Fowler氏のコードの臭いからインスピレーションを得た上で、我々は「急激な臭い」の概念と、それらがGenAI出力の嫌悪性に与える影響について提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-23T10:10:01Z)
• 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)
• Generative artificial intelligence enhances creativity but reduces the diversity of novel content [0.0]
  生成人工知能(GenAI)は、新しいアイデアを提供することによって人間がより創造的になること、あるいはGenAIのアイデアを定着させることによって創造的になることを約束する。 GenAIのアイデアへのアクセスは、著者の創造性を高め、ストーリーはより書きやすく、より楽しいものと評価される。 しかし、GenAI対応の物語は人間単独の物語よりも互いに似通っている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-01T11:20:36Z)
• Exploration with Principles for Diverse AI Supervision [88.61687950039662]
  次世代の予測を用いた大規模トランスフォーマーのトレーニングは、AIの画期的な進歩を生み出した。 この生成AIアプローチは印象的な結果をもたらしたが、人間の監督に大きく依存している。 この人間の監視への強い依存は、AIイノベーションの進歩に重大なハードルをもたらす。 本稿では,高品質なトレーニングデータを自律的に生成することを目的とした,探索型AI(EAI)という新しいパラダイムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-13T07:03:39Z)
• User Experience Design Professionals' Perceptions of Generative Artificial Intelligence [15.833434677266427]
  さまざまな経験を持つ20のUXデザイナにインタビューを行い、企業全体(大企業へのスタートアップ)について話を聞いた。 経験豊富なデザイナーは、その独創性、創造性、共感的なスキルに自信を持ち、GenAIの役割を補助的と捉えている。 我々は、人間-GenAIコラボレーション、特に著作権と所有権、人間の創造性とエージェンシー、AIリテラシーとアクセスの意味について論じる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-26T20:04:30Z)
• Seamful XAI: Operationalizing Seamful Design in Explainable AI [59.89011292395202]
  AIシステムのミスは必然的であり、技術的制限と社会技術的ギャップの両方から生じる。 本稿では, 社会工学的・インフラ的ミスマッチを明らかにすることにより, シームレスな設計がAIの説明可能性を高めることを提案する。 43人のAI実践者と実際のエンドユーザでこのプロセスを探求します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-12T21:54:05Z)
• Investigating Explainability of Generative AI for Code through Scenario-based Design [44.44517254181818]
  生成AI(GenAI)技術は成熟し、ソフトウェア工学のようなアプリケーションドメインに適用されています。 私たちは43人のソフトウェアエンジニアと9つのワークショップを開催しました。そこでは、最先端のジェネレーティブAIモデルの実例を使って、ユーザの説明可能性のニーズを導き出しました。 我々の研究は、GenAIのコードに対する説明可能性の必要性を探求し、新しいドメインにおけるXAIの技術開発を人間中心のアプローチがいかに促進するかを実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-10T08:52:39Z)
• Building Bridges: Generative Artworks to Explore AI Ethics [56.058588908294446]
  近年,人工知能(AI)技術が社会に与える影響の理解と緩和に重点が置かれている。 倫理的AIシステムの設計における重要な課題は、AIパイプラインには複数の利害関係者があり、それぞれがそれぞれ独自の制約と関心を持っていることだ。 このポジションペーパーは、生成的アートワークが、アクセス可能で強力な教育ツールとして機能することで、この役割を果たすことができる可能性のいくつかを概説する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-25T22:31:55Z)

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。