論文の概要: Ethics and Technical Aspects of Generative AI Models in Digital Content Creation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.16389v1
• Date: Fri, 20 Dec 2024 22:53:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-24 16:01:51.350490
• Title: Ethics and Technical Aspects of Generative AI Models in Digital Content Creation
• Title（参考訳）: デジタルコンテンツ作成における生成AIモデルの倫理と技術的側面
• Authors: Atahan Karagoz,
• Abstract要約: GPT-4oやDALL-E 3といったジェネレーティブAIモデルは、デジタルコンテンツ生成を再構築している。 本稿では,創造産業におけるこれらのモデルの有効性と課題について考察する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: Generative AI models like GPT-4o and DALL-E 3 are reshaping digital content creation, offering industries tools to generate diverse and sophisticated text and images with remarkable creativity and efficiency. This paper examines both the capabilities and challenges of these models within creative workflows. While they deliver high performance in generating content with creativity, diversity, and technical precision, they also raise significant ethical concerns. Our study addresses two key research questions: (a) how these models perform in terms of creativity, diversity, accuracy, and computational efficiency, and (b) the ethical risks they present, particularly concerning bias, authenticity, and potential misuse. Through a structured series of experiments, we analyze their technical performance and assess the ethical implications of their outputs, revealing that although generative models enhance creative processes, they often reflect biases from their training data and carry ethical vulnerabilities that require careful oversight. This research proposes ethical guidelines to support responsible AI integration into industry practices, fostering a balance between innovation and ethical integrity.
• Abstract（参考訳）: GPT-4oやDALL-E 3といったジェネレーティブAIモデルは、デジタルコンテンツ作成を変革し、多種多様な洗練されたテキストや画像を生成する業界ツールを、驚くほどの創造性と効率で提供しています。 本稿では,創造的ワークフローにおけるこれらのモデルの能力と課題について考察する。 創造性、多様性、技術的精度でコンテンツを生成する上で高いパフォーマンスを提供する一方で、重大な倫理的懸念を提起する。 我々の研究は2つの重要な研究課題に対処している。 (a)創造性、多様性、精度、計算効率の点でこれらのモデルがどのように機能するか、そして b) 倫理的リスク、特にバイアス、信頼性、潜在的な誤用について。 構造化された一連の実験を通して、我々は彼らの技術的パフォーマンスを分析し、そのアウトプットの倫理的影響を評価し、生成モデルが創造的プロセスを促進する一方で、トレーニングデータからのバイアスを反映し、注意深い監視を必要とする倫理的脆弱性を運ぶことを明らかにした。 本研究は、産業プラクティスへの責任あるAI統合を支援するための倫理的ガイドラインを提案し、イノベーションと倫理的整合性のバランスを育む。

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