Sep, 2022

没有艺术家还能有艺术吗？

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TL;DR本文探讨生成式 AI 模型对艺术创作的影响，重点关注了不正当使用艺术家作品的问题以及市场利益转移，同时指出若应用得当，AI 生成模型有潜力成为艺术的一种积极的新方式，不会取代或损害现有的艺术家。
发现论文，激发创造
  • 艺术与生成人工智能的科学：更深入的探究

    生成式人工智能作为新媒介，其创造力解放能力将根本性地改变创作过程，并提出了对文化，经济，法律，算法和技术创造力互动的跨学科科学研究和政策决策。

    Jun, 2023

  • 生成人工智能：系统综述和应用

    人工智能与生成式人工智能的应用领域，特别是语言生成与伦理考虑的最新研究成果与未来发展轨迹的综合分析。

    May, 2024

  • 生成型人工智能与美国知识产权法

    生成型 AI 技术对艺术家权益、内容制作、数据收集、隐私、信息准确性和知识产权等方面产生了法律和伦理问题，尤其在是否侵犯了人类创作者的知识产权方面引发了法律挑战。AI 模型生成的结果能否满足现行法律下侵权的法定标准，各个法院的早期判断并不一致。

    Nov, 2023

  • 研究关于 AI 生成艺术作品的艺术家情绪

    通过对 7 位艺术家的访谈和社交媒体平台 Reddit、Twitter 和 Artstation 上艺术家的公开帖子进行分析，我们研究了艺术家对人工智能生成的艺术的情感。我们报告了艺术家对人工智能生成艺术作品的主要关注和希望，为包容性地开发这些工具提供了前进方向。

    Nov, 2023

  • 人工智能与美学判断

    生成人工智能产生以人类表达风格为基础的创造性产出，我们认为现代生成人工智能模型的输出所引起的体验是通过组织我们与艺术作品的互动的审美判断来进行的。

    Aug, 2023

  • AI 艺术是偷窃：劳动、剥夺与剥削之危险或随机波洛克的危害

    通过分析、证实和批判这些论点，本文得出结论，认为 AI 图像生成器涉及一种不道德的劳动盗窃行为。如果正确，许多其他 AI 应用也依赖于盗窃。

    Jan, 2024

  • 探索人工智能对知识工作创造力的影响：超越机械抄袭和随机鹦鹉

    人工智能和生成模型对知识工作产生了深远影响，探讨了创造力、原创性、抄袭、归属权等问题。通过文学批评、艺术史和版权法例子，指出创造力和原创性无法被界定为对象的信息熵属性，而是过程、作者或观众的属性。认为创造力最终由创作者和受众共同界定，在人工智能的创造性知识工作中，推动了知识工作从物质生产向批判性融合的转变。提出需更充分认识用户创造性和策展角色的问题，并远离简化的符号或信息熵观点。

    Jul, 2023

  • 在生成文化悬崖边缘

    NFTs 和大型生成模型对艺术家的工作和版权构成威胁，本文通过探讨一种警示性的故事来思考如果生成模型仅使用生成内容进行训练，对视觉艺术将产生何种影响。

    Apr, 2024

  • 情感画像：通过 AI 生成艺术作品赋予自我表达能力

    该研究探讨了生成人工智能在反映作者认知过程、进行创意表达方面的潜力和限制，发现根据创意、美学、新颖性、娱乐性和深度等标准，AI 生成的艺术作品能够理解人类意图和基于情感进行视觉表现，并发现过度表现某些元素或刻板印象的图像对于 AI 的对齐性有负面影响。研究结果表明，AI 在促进创造力和自我情感表达方面具有潜力，而采用生成 AI 的框架可以帮助设计相关领域的人工智能干预措施（例如心理健康教育、治疗和咨询）。

    Apr, 2023

  • AI 影像与欧弟顿窗

    本文是一篇文献综述，探讨了 AI 生成模型在静态和交互媒体中简化视觉创造流程的巨大潜力及其在技术和伦理方面对多个重要产业的影响，涵盖了 AI 文本到图像生成、Midjourney、Stable Diffusion、AI 伦理、游戏设计、数字艺术和数据洗白等方面的关注点和挑战，以及如何通过适当的监管解决相关的法律、伦理等问题。

    May, 2023