論文の概要: Struggle Premium : How Human Effort and Imperfection Drive Perceived Value in the Age of AI

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.15324v1
• Date: Wed, 04 Mar 2026 16:02:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-04 02:32:13.82721
• Title: Struggle Premium : How Human Effort and Imperfection Drive Perceived Value in the Age of AI
• Title（参考訳）: ストルグルプレミアム : AI時代における人間の努力と不完全なドライブの価値の認識
• Authors: Nazneen Sultana, Mst Rafia Islam, Md. Tanvir Hossain, Azmine Toushik Wasi,
• Abstract要約: 本研究では、視覚的努力が人間やAIによる創造的作品の評価にどのように影響するかを検討する。 我々は70人の大学生を対象に,プロセスビデオ,タイムドキュメンテーション,説明書,不完全性に着目して調査を行った。 参加者は人造作品に明確な好意を示しており、72.9%はより多くの支払いを望んでいる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.774030198239026
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: As AI enters creative practice, audiences face growing uncertainty in judging authenticity and value. This study examines the Struggle Premium, the added value attributed to perceived human effort, by analyzing how visible effort cues influence evaluations of human- and AI-generated creative works. We surveyed 70 university students, focusing on process videos, time documentation, written explanations, and imperfections. Process-oriented cues, especially videos and time spent, most strongly shaped authenticity and value judgments, while imperfections had limited impact. Participants showed a clear preference for human-made works, with 72.9% willing to pay more. Notably, effort cues also improved perceptions of AI-generated content, suggesting that process transparency can partially bridge authenticity gaps. These findings extend the effort heuristic to algorithmic creativity and inform the design of transparent human-AI creative systems.
• Abstract（参考訳）: AIがクリエイティブな実践に入るにつれ、聴衆は信頼と価値を判断する上で不確実性が高まっている。 本研究では,人間とAIによる創造的作品の評価において,目に見える努力がどのように影響するかを分析することによって,人間の努力に起因する付加価値であるStruggle Premiumについて検討する。 我々は70人の大学生を対象に,プロセスビデオ,タイムドキュメンテーション,説明書,不完全性に着目して調査を行った。 プロセス指向の手がかり、特にビデオと時間の浪費は、最も強く形づくられた信頼と価値の判断であり、不完全性は影響を限定した。 参加者は人造作品に明確な好意を示しており、72.9%はより多くの支払いを望んでいる。 中でも注目すべきは、AI生成コンテンツに対する認識が向上し、プロセスの透明性が信頼性のギャップを部分的に埋める可能性がある、という点だ。 これらの発見は、アルゴリズムの創造性にヒューリスティックな努力を延長し、透明な人間-AI創造システムの設計を通知する。

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