TL;DR本文提出对于计算创造力、人类心理学、人工智能等核心领域的批评和改进，并呼吁将 AI 与其他学科进行对话。
Abstract
The word creativity originally described a concept from human psychology, but
in the realm of computational creativity (CC), it has become much more. The
question of what creativity means when it is part of a com
通过引入 Relative Creativity 的概念，我们将重点转移到 AI 是否能够与理论上的人类创造能力相媲美，并基于统计学上可量化的评估，介绍了 Statistical Creativity 作为衡量 AI 创造力的方法。通过分析创造力度量，并引入可行的训练指导方针，我们建立了一个评估和促进 AI 模型中统计创造力的连贯、不断发展和变革的框架。
本研究探讨了两种交互设计，一种是含有 AI-to-human communication，另一种则没有，发现在有 AI-to-human communication 的情况下，用户参与度和协作体验得到提高，用户也认为 AI 更加可靠、个性化和智能。这些发现可用于设计有效的共创系统，并可将这些洞察力转移到涉及人工智能交互和协作的其他领域。
未来，艺术和人工智能（AI）之间的融合充满了前景，通过技术的进步，AI 在设计中的使用越来越广泛，艺术实践可能不再是一种仅限于人类的艺术形式，而是成为一种数字化整合的体验。通过增强的创造力和协作，艺术和 AI 可以共同努力创造出视觉上吸引人且满足艺术家和观众需求的艺术产出。虽然融合将走多远还难以预测，但艺术与 AI 很可能会相互影响。本文的研究人员通过描述 HCI 研究人员和 AI 之间试图摆脱创造障碍的互动，提出了一次第一人称研究，以探索 AI 如何支持艺术家的创造力，并在这种情境中什么是可解释的。结果引发了进一步讨论和探索，涉及到 XAIxArts 社区中透明化的归因、创作过程、伦理问题、灵感与抄袭等方面。