[论文解读] Art and the science of generative AI: A deeper dive

Ziv Epstein, Aaron Hertzmann+12 more|arXiv (Cornell University)|Jun 7, 2023

Law, AI, and Intellectual Property被引用 14

一句话总结

一个跨学科的白皮书，探讨生成式AI如何重塑美学、法律、劳动和媒体生态系统，主张它是一种具有独特可用性和政策影响的新艺术媒介。

ABSTRACT

A new class of tools, colloquially called generative AI, can produce high-quality artistic media for visual arts, concept art, music, fiction, literature, video, and animation. The generative capabilities of these tools are likely to fundamentally alter the creative processes by which creators formulate ideas and put them into production. As creativity is reimagined, so too may be many sectors of society. Understanding the impact of generative AI - and making policy decisions around it - requires new interdisciplinary scientific inquiry into culture, economics, law, algorithms, and the interaction of technology and creativity. We argue that generative AI is not the harbinger of art's demise, but rather is a new medium with its own distinct affordances. In this vein, we consider the impacts of this new medium on creators across four themes: aesthetics and culture, legal questions of ownership and credit, the future of creative work, and impacts on the contemporary media ecosystem. Across these themes, we highlight key research questions and directions to inform policy and beneficial uses of the technology.

研究动机与目标

• 了解语言与AI框架如何塑造对生成式AI在艺术与政策中的认知。
• 识别生成式AI作为新艺术媒介的独特可用性。
• 探索AI生成艺术在文化、法律、经济和媒体生态系统层面的影响。
• 提出研究问题与方向，以指导政策和负责任的使用。

提出的方法

• 文化、法律、经济学与媒体研究等跨学科观点的综合。
• 对AI生成艺术中的感知、署名与意义进行批判性分析。
• 在法律语境中对数据来源、所有权与署名的考察。
• 评估对劳动力市场的影响以及创意工作的劳动经济学。
• 讨论媒体生态系统的风险与信任，包括来源可追溯性、水印与错误信息。

实验结果

研究问题

• RQ1 环绕AI的语言与概念陷阱如何影响对AI生成艺术的认知与署名？
• RQ2 在生成式AI艺术系统中，如何定义与实现有意义的人类控制？
• RQ3 生成式AI作为新艺术媒介会带来哪些独特的文化美学与劳动影响？
• RQ4 哪些法律框架规制训练数据与输出的所有权与报酬？
• RQ5 来源可追溯性、水印与平台动态如何影响对AI生成媒体的信任？

主要发现

• 生成式AI是一个具有自身可用性的新媒介，而非艺术的彻底终结。
• 署名与署名的认知受人类控制、意图与披露所塑造。
• 训练数据的来源与输出的所有权带来复杂的版权与伦理问题。
• 生成工具既可能威胁也可能补充创造性劳动，潜在地改变就业与生产力。
• 媒体生态系统面临伪装、错误信息与信任等挑战，通过来源、认证和取证方法可以缓解。