論文の概要: Signals of Provenance: Practices & Challenges of Navigating Indicators in AI-Generated Media for Sighted and Blind Individuals

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.16057v1
• Date: Wed, 21 May 2025 22:16:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-23 17:12:47.933302
• Title: Signals of Provenance: Practices & Challenges of Navigating Indicators in AI-Generated Media for Sighted and Blind Individuals
• Title（参考訳）: 発見のシグナル:目と盲人のためのAI生成メディアにおける指標のナビゲーションの実践と課題
• Authors: Ayae Ide, Tory Park, Jaron Mink, Tanusree Sharma,
• Abstract要約: 自己開示指標によるAIGコンテンツとの相互作用を検討するため,視覚障害者とBLV参加者にインタビューを行った。 我々は、一貫性のない指標配置、不明確なメタデータ、認知的過負荷から生じるユーザビリティの課題を明らかにした。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.129013761788427
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: AI-Generated (AIG) content has become increasingly widespread by recent advances in generative models and the easy-to-use tools that have significantly lowered the technical barriers for producing highly realistic audio, images, and videos through simple natural language prompts. In response, platforms are adopting provable provenance with platforms recommending AIG to be self-disclosed and signaled to users. However, these indicators may be often missed, especially when they rely solely on visual cues and make them ineffective to users with different sensory abilities. To address the gap, we conducted semi-structured interviews (N=28) with 15 sighted and 13 BLV participants to examine their interaction with AIG content through self-disclosed AI indicators. Our findings reveal diverse mental models and practices, highlighting different strengths and weaknesses of content-based (e.g., title, description) and menu-aided (e.g., AI labels) indicators. While sighted participants leveraged visual and audio cues, BLV participants primarily relied on audio and existing assistive tools, limiting their ability to identify AIG. Across both groups, they frequently overlooked menu-aided indicators deployed by platforms and rather interacted with content-based indicators such as title and comments. We uncovered usability challenges stemming from inconsistent indicator placement, unclear metadata, and cognitive overload. These issues were especially critical for BLV individuals due to the insufficient accessibility of interface elements. We provide practical recommendations and design implications for future AIG indicators across several dimensions.
• Abstract（参考訳）: AI生成(AIG)コンテンツは、生成モデルの最近の進歩と、単純な自然言語プロンプトを通じて、高度に現実的なオーディオ、画像、ビデオを生成するための技術的障壁を著しく減らした使いやすいツールによって、急速に普及している。 プラットフォームは、AIGを自己開示し、ユーザに通知することを推奨するプラットフォームで、証明可能な証明を採用しています。 しかし、これらの指標は、特に視覚的手がかりにのみ依存し、異なる感覚能力を持つユーザーには効果がない場合、しばしば見逃される。 このギャップに対処するため、15人の目撃者と13人のBLV参加者による半構造化インタビュー(N=28)を行い、自己開示AI指標を用いてAIGコンテンツとの相互作用について検討した。 我々の発見は、さまざまなメンタルモデルとプラクティスを明らかにし、コンテンツベース(例えば、タイトル、説明)とメニュー支援(例えば、AIラベル)のさまざまな長所と短所を強調した。 視力のある参加者は視覚とオーディオの手がかりを活用する一方で、BLVの参加者は主にオーディオと既存の補助ツールに依存しており、AIGを識別する能力は制限されていた。 どちらのグループも、プラットフォームが展開するメニュー支援指標をしばしば見落とし、タイトルやコメントなどのコンテンツベースの指標と対話した。 我々は、一貫性のない指標配置、不明確なメタデータ、認知的過負荷から生じるユーザビリティの課題を明らかにした。 これらの問題は、インターフェース要素のアクセシビリティが不十分なため、BLV個人にとって特に重要であった。 いくつかの次元にわたる将来のAIG指標に対する実用的な勧告と設計上の意味を提供する。

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