Автор: Зів Епштейн (MIT), Аарон Герцманн (Adobe Research), The Investigators Of Human Creativity (Adobe)
Джерело: Наука
Джерело зображення: створено інструментом Unbounded AI
Розуміння трансформації творчої роботи допоможе визначити вплив ШІ на медіа-екосистему.
Генеративний штучний інтелект (ШІ) є темою, яка активно обговорюється. Помітним застосуванням на сьогоднішній день є виробництво високоякісних художніх носіїв для візуального мистецтва, концептуального мистецтва, музики та літератури, а також відео та анімації. Наприклад, дифузійні моделі можуть синтезувати високоякісні зображення (1), а великі мовні моделі (LLM) можуть створювати правдоподібне звучання, вражаючу прозу та поезію в широкому діапазоні контекстів (2). Генераційні можливості цих інструментів можуть фундаментально змінити творчий процес, за допомогою якого творці формують ідеї та втілюють їх у виробництво. Оскільки творчість переосмислюється, багато сфер суспільства також можуть бути переосмислені. Розуміння впливу генеративного штучного інтелекту та прийняття політичних рішень щодо нього вимагатиме нових міждисциплінарних наукових досліджень культури, економіки, права, алгоритмів і взаємодії технологій і творчості.
Моменти змін не означали «кінець мистецтва», а мали більш складні наслідки, змінюючи ролі та практики творців і змінюючи естетику сучасних ЗМІ (3). Наприклад, деякі художники 19-го століття бачили появу фотографії як загрозу для живопису. Однак фотографія не замінила живопис, а зрештою звільнила його від реалізму, породивши імпресіонізм і сучасне мистецтво. Портретна фотографія, навпаки, значною мірою замінила портрет. Подібним чином оцифрування музичного виробництва (наприклад, цифрове семплування та синтез звуку) було засуджено як «кінець музики». Але насправді це змінило те, як люди створюють і слухають музику, і допомогло породити нові жанри, зокрема хіп-хоп і бас-барабан. Подібно до цих історичних паралелей, генеративний штучний інтелект є не провісником смерті мистецтва, а новим середовищем зі своїми унікальними можливостями. Як набір інструментів, що використовуються творцями-людьми, генеративний штучний інтелект здатний зруйнувати багато сфер креативної індустрії та загрожувати існуючим моделям роботи та праці в короткостроковій перспективі, зрештою створюючи нові моделі творчої праці та змінюючи систему медіа-екосистеми.
Проте, на відміну від минулих збоїв, генеративний штучний інтелект спирається на навчальні дані, як і люди. Ці моделі «навчаються» генеративному мистецтву, витягуючи статистичні шаблони з існуючих художніх медіа. І ця довіра породжує нові питання, наприклад, звідки беруться дані, як вони впливають на результат і як визначається авторство. Використовуючи існуючу роботу для автоматизації творчого процесу, генеративний ШІ кидає виклик традиційним визначенням авторства, власності, творчого натхнення, семплювання та реміксування, таким чином ускладнюючи існуючі уявлення про виробництво медіа. Тому важливо враховувати естетичний і культурний вплив генеративного штучного інтелекту, правові питання власності та кредиту, майбутнє творчої роботи та наслідки для сучасних медіа-екосистем. Серед цих тем є деякі ключові дослідницькі питання, які могли б сформулювати політику та вигідне використання цієї технології (4).
Про "штучний інтелект"
Щоб правильно вивчити ці теми, спочатку необхідно зрозуміти, як мова, яка використовується для опису ШІ, впливає на сприйняття технології. Термін «штучний інтелект» може вводити в оману, припускаючи, що ці системи демонструють людські наміри, активність і навіть самосвідомість. Інтерфейси на основі природної мови для генеративних моделей штучного інтелекту, включно з інтерфейсами чату, які використовують «я», можуть надати користувачам схоже на людину відчуття взаємодії з ними. Ці уявлення можуть підірвати довіру до творців, чия праця лежить в основі результатів систем (5), і перекласти відповідальність з розробників і політиків, коли ці системи завдають шкоди (6). Необхідна подальша робота, щоб зрозуміти, як сприйняття генеративних процесів впливає на ставлення до продукції та авторів. Це допоможе в розробці систем, які розкривають генеративний процес і уникають оманливих інтерпретацій.
Генеративний ШІ та естетика
Особливі можливості генеративного ШІ, у свою чергу, створюють нову естетику, яка може мати довгостроковий вплив на мистецтво та культуру. Оскільки ці інструменти поширюються, і їх використання стає повсюдним (як фотографія сторіччя тому), залишається відкритим питання про те, як естетика, яку вони створюють, вплине на художню продукцію. Низький бар’єр для входу на ринок генеративного штучного інтелекту міг би збільшити загальне розмаїття художньої продукції шляхом розширення пулу творців, залучених до мистецької практики. У той же час, естетичні та культурні норми та упередження, вбудовані в навчальні дані, можуть бути зафіксовані, відображені та навіть посилені, тим самим зменшуючи різноманітність (7). Контент, створений штучним інтелектом, також може стати основою для майбутніх моделей, створюючи естетичний маховик, який увічнює культурні норми, керовані ШІ. Майбутні дослідження мають вивчити способи кількісної оцінки та збільшення різноманітності результатів, а також дослідити, як генеративні інструменти ШІ впливають на естетику та естетичне різноманіття.
Непрозорі рекомендаційні алгоритми платформ соціальних медіа, які максимізують залучення, можуть додатково посилити дотримання естетичних норм через цикли зворотного зв’язку (8), створюючи сенсаційний вміст, яким можна поділитися. Це може ще більше уніфікувати контент, оскільки алгоритми та творці контенту намагаються максимізувати залучення. Однак деякі попередні експерименти (9) свідчать про те, що включення показників залучення під час курування контенту, створеного штучним інтелектом, може в деяких випадках урізноманітнити контент. Залишається відкритим питання про те, які стилі посилюються за допомогою алгоритмів рекомендацій, і як цей пріоритет впливає на типи контенту, який творці створюють і ділять. Майбутня робота повинна досліджувати складні динамічні системи, утворені взаємодією між генеративними моделями, алгоритмами рекомендацій і платформами соціальних мереж, а також їхній вплив на естетичне та концептуальне різноманіття.
Генеративний ШІ та авторське право
Покладення Generative AI на навчальні дані для автоматизації створення також створює правові та етичні проблеми, які спонукають до технічних досліджень природи цих систем. Закон про авторське право має збалансувати інтереси творців, користувачів генеративних інструментів ШІ та суспільства в цілому. Закон може розглядати використання навчальних даних як таке, що не порушує прав, якщо захищений твір не було безпосередньо скопійовано; як добросовісне використання, якщо навчання передбачає суттєве перетворення базових даних; і лише якщо творець дає чіткий дозвіл Дозволити використання; або , де творець отримує компенсацію, передбачена законом обов’язкова ліцензія, яка дозволяє використовувати дані для навчання. Значна частина закону про авторське право базується на судовому тлумаченні, тому незрозуміло, чи порушує авторське право збір даних третіх сторін для навчання чи наслідування стилю художника. Юридичні та технічні питання заплутані: чи модель безпосередньо відтворює елементи навчальних даних, чи створює щось абсолютно нове? Навіть якщо модель безпосередньо не відтворює існуючу роботу, незрозуміло, чи слід захищати особистий стиль художника і як. Які механізми захищатимуть та компенсуватимуть митцям, чиї роботи використовувалися для навчання, або навіть дозволять їм відмовитися, але дозволять робити нові культурні внески за допомогою генеративних моделей ШІ? Відповіді на ці запитання та визначення того, як закон про авторське право має трактувати навчальні дані, вимагатимуть серйозних технічних досліджень для розробки та розуміння систем ШІ, соціальних наукових досліджень для розуміння сприйняття подібності та юридичних досліджень для застосування існуючих прецедентів до нових технологій. Звичайно, ці погляди представляють лише правові погляди Сполучених Штатів.
Очевидне юридичне питання полягає в тому, хто може претендувати на право власності на результат моделі. Відповідь на це запитання вимагає розуміння творчого внеску користувачів системи та інших зацікавлених сторін, таких як розробники системи та творці навчальних даних. Розробники штучного інтелекту можуть претендувати на право власності на результат через умови використання. Навпаки, користувачі системи можуть вважатися власниками авторських прав за замовчуванням, якщо вони беруть участь у значущі творчі способи (наприклад, процес не повністю автоматизований або певний твір не пародіюється). Але якою мірою творчий вплив користувача виправдовує право власності? Ці запитання включають вивчення творчого процесу за допомогою інструментів на основі штучного інтелекту, які можуть стати складнішими, якщо користувачам буде надано більш прямий контроль.
Генеративний штучний інтелект і творча кар'єра
Незалежно від правового результату, генеративні інструменти штучного інтелекту мають потенціал трансформувати творчу роботу та зайнятість. Популярна економічна теорія [тобто технологічні зміни, засновані на навичках (SBTC)] стверджує, що когнітивні та творчі працівники стикаються з меншими порушеннями праці через автоматизацію, оскільки творчість непросто кодифікувати в конкретних правилах (тобто парадокс польського Ні) (10). Однак нові інструменти викликали занепокоєння щодо працевлаштування для таких творчих професій, як композитори, графічні дизайнери та письменники. Цей конфлікт виникає через те, що SBTC не в змозі відрізнити пізнавальну діяльність, таку як аналітична робота, від творчих ідей. Нам потрібна нова структура, щоб описати конкретні кроки творчого процесу, на які з цих кроків можуть впливати генеративні інструменти штучного інтелекту, а також вимоги робочого місця та діяльність різних когнітивних професій (11).
Хоча ці інструменти можуть загрожувати одним професіям, вони можуть підвищити продуктивність інших і, можливо, створити нові. Наприклад, технологія автоматизації музики історично дозволяла більшій кількості музикантів творити, навіть з нерівним доходом (12). Генеративні системи штучного інтелекту можуть створювати сотні результатів за хвилину, потенційно прискорюючи творчий процес завдяки швидкому створенню ідей. Однак це прискорення також може порушити аспекти творчості, оскільки воно усуває період розробки початкового прототипу з нуля. У будь-якому випадку час виробництва та витрати, ймовірно, скоротяться. Виробництво творчих продуктів може стати більш ефективним, досягаючи того самого результату з меншими витратами праці. У свою чергу, попит на творчу роботу може зрости. Крім того, багато професій, які використовують традиційні інструменти, такі як ілюстрація або стокова фотографія, можуть бути витіснені. Деякі історичні приклади це підтверджують. Зокрема, промислова революція дозволила масово виробляти такі традиційні ремесла, як кераміка, текстиль і виробництво сталі, за допомогою неремісничої праці; товари ручної роботи стали винятковими предметами. Так само фотографія замінила портрет. Оцифровка музики усуває обмеження, пов’язані з навчанням фізичному управлінню інструментом, дозволяючи більшій кількості учасників створювати складніші аранжування. Ці інструменти можуть змінити те, хто може бути митцем, і в цьому випадку зайнятість митців може зрости, навіть якщо середня зарплата знизиться.
Generative AI and Media Ecology
Оскільки ці інструменти впливають на творчу працю, вони також можуть завдати шкоди ширшій медіа-екосистемі. У міру того, як вартість і час виробництва медіа в масштабах зменшуються, медіа-екосистема може стати вразливою до дезінформації, створеної штучним інтелектом, через створення синтетичних медіа, особливо медіа, які надають докази тверджень (13). Ці нові можливості створення реалістичних синтетичних медіа можуть підірвати довіру до зафіксованих правдивих медіа через так званий «дивіденд брехуна» (неправдивий вміст приносить користь брехунам, підриваючи довіру до правди) (14) і посилити шахрайство та загрози сексуальних зображень без згоди. . Це піднімає важливі дослідницькі запитання: яка роль втручань платформи, таких як відстеження походження та виявлення синтетичних медіа, що стосуються нинішнього потоку, з точки зору управління та побудови довіри (15)? І як поширення синтетичних медіа, таких як невідредаговані фотографії новин, впливає на довіру до реальних медіа? Зі збільшенням виробництва контенту колективна увага може зменшуватися (16). Зростання вмісту, створеного штучним інтелектом, у свою чергу може перешкодити здатності суспільства колективно обговорювати та діяти у таких важливих сферах, як клімат і демократія.
Кожне мистецьке середовище відображає та коментує проблеми свого часу, а дебати навколо сучасного мистецтва, створеного штучним інтелектом, відображають актуальні проблеми автоматизації, корпоративного контролю та економії уваги. Зрештою, ми виражаємо свою людяність через мистецтво, тому розуміння та формування впливу штучного інтелекту на творче самовираження є центральним для ширших питань про його вплив на суспільство. Нові дослідження генеративного штучного інтелекту мають інформувати про політику та вигідне використання технології, одночасно залучаючи ключових зацікавлених сторін, особливо митців і самих творчих працівників, багато з яких знаходяться в авангарді активної участі у вирішенні важких проблем для соціальних змін.
Примітка перекладача: у тексті є 16 анотацій, для пов’язаного читання зверніться до оригінального тексту
Переглянути оригінал
Контент має виключно довідковий характер і не є запрошенням до участі або пропозицією. Інвестиційні, податкові чи юридичні консультації не надаються. Перегляньте Відмову від відповідальності , щоб дізнатися більше про ризики.
Журнал «Science»: Зміни — це не «кінець мистецтва», генеративний ШІ змінить сучасну медіа-естетику
Автор: Зів Епштейн (MIT), Аарон Герцманн (Adobe Research), The Investigators Of Human Creativity (Adobe)
Джерело: Наука
Генеративний штучний інтелект (ШІ) є темою, яка активно обговорюється. Помітним застосуванням на сьогоднішній день є виробництво високоякісних художніх носіїв для візуального мистецтва, концептуального мистецтва, музики та літератури, а також відео та анімації. Наприклад, дифузійні моделі можуть синтезувати високоякісні зображення (1), а великі мовні моделі (LLM) можуть створювати правдоподібне звучання, вражаючу прозу та поезію в широкому діапазоні контекстів (2). Генераційні можливості цих інструментів можуть фундаментально змінити творчий процес, за допомогою якого творці формують ідеї та втілюють їх у виробництво. Оскільки творчість переосмислюється, багато сфер суспільства також можуть бути переосмислені. Розуміння впливу генеративного штучного інтелекту та прийняття політичних рішень щодо нього вимагатиме нових міждисциплінарних наукових досліджень культури, економіки, права, алгоритмів і взаємодії технологій і творчості.
Моменти змін не означали «кінець мистецтва», а мали більш складні наслідки, змінюючи ролі та практики творців і змінюючи естетику сучасних ЗМІ (3). Наприклад, деякі художники 19-го століття бачили появу фотографії як загрозу для живопису. Однак фотографія не замінила живопис, а зрештою звільнила його від реалізму, породивши імпресіонізм і сучасне мистецтво. Портретна фотографія, навпаки, значною мірою замінила портрет. Подібним чином оцифрування музичного виробництва (наприклад, цифрове семплування та синтез звуку) було засуджено як «кінець музики». Але насправді це змінило те, як люди створюють і слухають музику, і допомогло породити нові жанри, зокрема хіп-хоп і бас-барабан. Подібно до цих історичних паралелей, генеративний штучний інтелект є не провісником смерті мистецтва, а новим середовищем зі своїми унікальними можливостями. Як набір інструментів, що використовуються творцями-людьми, генеративний штучний інтелект здатний зруйнувати багато сфер креативної індустрії та загрожувати існуючим моделям роботи та праці в короткостроковій перспективі, зрештою створюючи нові моделі творчої праці та змінюючи систему медіа-екосистеми.
Проте, на відміну від минулих збоїв, генеративний штучний інтелект спирається на навчальні дані, як і люди. Ці моделі «навчаються» генеративному мистецтву, витягуючи статистичні шаблони з існуючих художніх медіа. І ця довіра породжує нові питання, наприклад, звідки беруться дані, як вони впливають на результат і як визначається авторство. Використовуючи існуючу роботу для автоматизації творчого процесу, генеративний ШІ кидає виклик традиційним визначенням авторства, власності, творчого натхнення, семплювання та реміксування, таким чином ускладнюючи існуючі уявлення про виробництво медіа. Тому важливо враховувати естетичний і культурний вплив генеративного штучного інтелекту, правові питання власності та кредиту, майбутнє творчої роботи та наслідки для сучасних медіа-екосистем. Серед цих тем є деякі ключові дослідницькі питання, які могли б сформулювати політику та вигідне використання цієї технології (4).
Про "штучний інтелект"
Щоб правильно вивчити ці теми, спочатку необхідно зрозуміти, як мова, яка використовується для опису ШІ, впливає на сприйняття технології. Термін «штучний інтелект» може вводити в оману, припускаючи, що ці системи демонструють людські наміри, активність і навіть самосвідомість. Інтерфейси на основі природної мови для генеративних моделей штучного інтелекту, включно з інтерфейсами чату, які використовують «я», можуть надати користувачам схоже на людину відчуття взаємодії з ними. Ці уявлення можуть підірвати довіру до творців, чия праця лежить в основі результатів систем (5), і перекласти відповідальність з розробників і політиків, коли ці системи завдають шкоди (6). Необхідна подальша робота, щоб зрозуміти, як сприйняття генеративних процесів впливає на ставлення до продукції та авторів. Це допоможе в розробці систем, які розкривають генеративний процес і уникають оманливих інтерпретацій.
Генеративний ШІ та естетика
Особливі можливості генеративного ШІ, у свою чергу, створюють нову естетику, яка може мати довгостроковий вплив на мистецтво та культуру. Оскільки ці інструменти поширюються, і їх використання стає повсюдним (як фотографія сторіччя тому), залишається відкритим питання про те, як естетика, яку вони створюють, вплине на художню продукцію. Низький бар’єр для входу на ринок генеративного штучного інтелекту міг би збільшити загальне розмаїття художньої продукції шляхом розширення пулу творців, залучених до мистецької практики. У той же час, естетичні та культурні норми та упередження, вбудовані в навчальні дані, можуть бути зафіксовані, відображені та навіть посилені, тим самим зменшуючи різноманітність (7). Контент, створений штучним інтелектом, також може стати основою для майбутніх моделей, створюючи естетичний маховик, який увічнює культурні норми, керовані ШІ. Майбутні дослідження мають вивчити способи кількісної оцінки та збільшення різноманітності результатів, а також дослідити, як генеративні інструменти ШІ впливають на естетику та естетичне різноманіття.
Непрозорі рекомендаційні алгоритми платформ соціальних медіа, які максимізують залучення, можуть додатково посилити дотримання естетичних норм через цикли зворотного зв’язку (8), створюючи сенсаційний вміст, яким можна поділитися. Це може ще більше уніфікувати контент, оскільки алгоритми та творці контенту намагаються максимізувати залучення. Однак деякі попередні експерименти (9) свідчать про те, що включення показників залучення під час курування контенту, створеного штучним інтелектом, може в деяких випадках урізноманітнити контент. Залишається відкритим питання про те, які стилі посилюються за допомогою алгоритмів рекомендацій, і як цей пріоритет впливає на типи контенту, який творці створюють і ділять. Майбутня робота повинна досліджувати складні динамічні системи, утворені взаємодією між генеративними моделями, алгоритмами рекомендацій і платформами соціальних мереж, а також їхній вплив на естетичне та концептуальне різноманіття.
Генеративний ШІ та авторське право
Покладення Generative AI на навчальні дані для автоматизації створення також створює правові та етичні проблеми, які спонукають до технічних досліджень природи цих систем. Закон про авторське право має збалансувати інтереси творців, користувачів генеративних інструментів ШІ та суспільства в цілому. Закон може розглядати використання навчальних даних як таке, що не порушує прав, якщо захищений твір не було безпосередньо скопійовано; як добросовісне використання, якщо навчання передбачає суттєве перетворення базових даних; і лише якщо творець дає чіткий дозвіл Дозволити використання; або , де творець отримує компенсацію, передбачена законом обов’язкова ліцензія, яка дозволяє використовувати дані для навчання. Значна частина закону про авторське право базується на судовому тлумаченні, тому незрозуміло, чи порушує авторське право збір даних третіх сторін для навчання чи наслідування стилю художника. Юридичні та технічні питання заплутані: чи модель безпосередньо відтворює елементи навчальних даних, чи створює щось абсолютно нове? Навіть якщо модель безпосередньо не відтворює існуючу роботу, незрозуміло, чи слід захищати особистий стиль художника і як. Які механізми захищатимуть та компенсуватимуть митцям, чиї роботи використовувалися для навчання, або навіть дозволять їм відмовитися, але дозволять робити нові культурні внески за допомогою генеративних моделей ШІ? Відповіді на ці запитання та визначення того, як закон про авторське право має трактувати навчальні дані, вимагатимуть серйозних технічних досліджень для розробки та розуміння систем ШІ, соціальних наукових досліджень для розуміння сприйняття подібності та юридичних досліджень для застосування існуючих прецедентів до нових технологій. Звичайно, ці погляди представляють лише правові погляди Сполучених Штатів.
Очевидне юридичне питання полягає в тому, хто може претендувати на право власності на результат моделі. Відповідь на це запитання вимагає розуміння творчого внеску користувачів системи та інших зацікавлених сторін, таких як розробники системи та творці навчальних даних. Розробники штучного інтелекту можуть претендувати на право власності на результат через умови використання. Навпаки, користувачі системи можуть вважатися власниками авторських прав за замовчуванням, якщо вони беруть участь у значущі творчі способи (наприклад, процес не повністю автоматизований або певний твір не пародіюється). Але якою мірою творчий вплив користувача виправдовує право власності? Ці запитання включають вивчення творчого процесу за допомогою інструментів на основі штучного інтелекту, які можуть стати складнішими, якщо користувачам буде надано більш прямий контроль.
Генеративний штучний інтелект і творча кар'єра
Незалежно від правового результату, генеративні інструменти штучного інтелекту мають потенціал трансформувати творчу роботу та зайнятість. Популярна економічна теорія [тобто технологічні зміни, засновані на навичках (SBTC)] стверджує, що когнітивні та творчі працівники стикаються з меншими порушеннями праці через автоматизацію, оскільки творчість непросто кодифікувати в конкретних правилах (тобто парадокс польського Ні) (10). Однак нові інструменти викликали занепокоєння щодо працевлаштування для таких творчих професій, як композитори, графічні дизайнери та письменники. Цей конфлікт виникає через те, що SBTC не в змозі відрізнити пізнавальну діяльність, таку як аналітична робота, від творчих ідей. Нам потрібна нова структура, щоб описати конкретні кроки творчого процесу, на які з цих кроків можуть впливати генеративні інструменти штучного інтелекту, а також вимоги робочого місця та діяльність різних когнітивних професій (11).
Хоча ці інструменти можуть загрожувати одним професіям, вони можуть підвищити продуктивність інших і, можливо, створити нові. Наприклад, технологія автоматизації музики історично дозволяла більшій кількості музикантів творити, навіть з нерівним доходом (12). Генеративні системи штучного інтелекту можуть створювати сотні результатів за хвилину, потенційно прискорюючи творчий процес завдяки швидкому створенню ідей. Однак це прискорення також може порушити аспекти творчості, оскільки воно усуває період розробки початкового прототипу з нуля. У будь-якому випадку час виробництва та витрати, ймовірно, скоротяться. Виробництво творчих продуктів може стати більш ефективним, досягаючи того самого результату з меншими витратами праці. У свою чергу, попит на творчу роботу може зрости. Крім того, багато професій, які використовують традиційні інструменти, такі як ілюстрація або стокова фотографія, можуть бути витіснені. Деякі історичні приклади це підтверджують. Зокрема, промислова революція дозволила масово виробляти такі традиційні ремесла, як кераміка, текстиль і виробництво сталі, за допомогою неремісничої праці; товари ручної роботи стали винятковими предметами. Так само фотографія замінила портрет. Оцифровка музики усуває обмеження, пов’язані з навчанням фізичному управлінню інструментом, дозволяючи більшій кількості учасників створювати складніші аранжування. Ці інструменти можуть змінити те, хто може бути митцем, і в цьому випадку зайнятість митців може зрости, навіть якщо середня зарплата знизиться.
Generative AI and Media Ecology
Оскільки ці інструменти впливають на творчу працю, вони також можуть завдати шкоди ширшій медіа-екосистемі. У міру того, як вартість і час виробництва медіа в масштабах зменшуються, медіа-екосистема може стати вразливою до дезінформації, створеної штучним інтелектом, через створення синтетичних медіа, особливо медіа, які надають докази тверджень (13). Ці нові можливості створення реалістичних синтетичних медіа можуть підірвати довіру до зафіксованих правдивих медіа через так званий «дивіденд брехуна» (неправдивий вміст приносить користь брехунам, підриваючи довіру до правди) (14) і посилити шахрайство та загрози сексуальних зображень без згоди. . Це піднімає важливі дослідницькі запитання: яка роль втручань платформи, таких як відстеження походження та виявлення синтетичних медіа, що стосуються нинішнього потоку, з точки зору управління та побудови довіри (15)? І як поширення синтетичних медіа, таких як невідредаговані фотографії новин, впливає на довіру до реальних медіа? Зі збільшенням виробництва контенту колективна увага може зменшуватися (16). Зростання вмісту, створеного штучним інтелектом, у свою чергу може перешкодити здатності суспільства колективно обговорювати та діяти у таких важливих сферах, як клімат і демократія.
Кожне мистецьке середовище відображає та коментує проблеми свого часу, а дебати навколо сучасного мистецтва, створеного штучним інтелектом, відображають актуальні проблеми автоматизації, корпоративного контролю та економії уваги. Зрештою, ми виражаємо свою людяність через мистецтво, тому розуміння та формування впливу штучного інтелекту на творче самовираження є центральним для ширших питань про його вплив на суспільство. Нові дослідження генеративного штучного інтелекту мають інформувати про політику та вигідне використання технології, одночасно залучаючи ключових зацікавлених сторін, особливо митців і самих творчих працівників, багато з яких знаходяться в авангарді активної участі у вирішенні важких проблем для соціальних змін.
Примітка перекладача: у тексті є 16 анотацій, для пов’язаного читання зверніться до оригінального тексту