内容创作还是插值：课堂中的生成式人工智能数字艺术
Content creation or interpolation: AI generative digital art in the classroom
James Hutson, Martin Lang
Metaverse · 2023-05-06
摘要
生成式人工智能工具在艺术与设计领域的应用颠覆了传统的创作格局，由此引发了关于人工智能生成艺术合法性的讨论，同时也催生了非同质化代币（NFT）等新市场。美国版权局于2023年2月21日作出的裁决撤销了对人工智能生成漫画作品的版权保护，但保留了相关文本及编排的版权，这一结果凸显出人工智能艺术的争议性，也表明要实现人工智能生成内容的商业化，必须在创作过程中进行大量人为干预。无论将其视为内容插值还是内容创作，用于艺术与设计创作的生成式人工智能内容已然与人类-人工智能协作模式相伴而生。为探究人工智能工具在创意实践中的潜力，本研究让数字艺术课程的学生接触Craiyon和Midjourney这两款生成式人工智能工具，由于DALL-E 2的输出结果更具多样性，因此被选为研究中的主要工具。学生需从其中一种工具中选择偏好的提示词，随后分别用两种工具重现对应的输出结果。研究结果显示，不同人工智能工具的输出结果存在显著差异，且学生对提示词工程的探索十分有限，这限制了艺术创作的迭代过程。学生们一致认为，生成式人工智能工具无法取代人类的创造力，仅应将其用于最终项目创作。本研究揭示了将人工智能工具整合到艺术与设计领域中的潜力与局限，同时指出有必要进一步开展相关研究，以制定有效的提示词工程策略。
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AI 综述
基于摘要生成- 主要观点
- 生成式人工智能的介入正在重塑艺术与设计的传统创作格局，引发了关于AI艺术合法性及版权归属的争议。AI生成内容本质上是一种人机协作的过程，而非对人类创造力的替代。学生群体普遍认同AI工具应作为辅助完成最终项目的手段，而非创意的主体。
- 研究方法
- 本研究采用教学实验法，在数字艺术课程中引入Craiyon、Midjourney和DALL-E 2等生成式AI工具进行实践观察。研究要求学生从一个工具中选取偏好的提示词，并尝试在两个不同的工具中复现该输出结果，以此对比不同AI工具的生成差异。
- 学术贡献
- 本研究通过教学实践实证了AI工具在艺术与设计教育中整合的潜力与局限，为理解人机协作的创作模式提供了现实依据。同时，结合美国版权局的最新裁决，指出了人类在AI艺术商业化过程中必须进行实质性干预的版权前提，对AI艺术的法律与市场定位具有启发意义。
- 存在局限
- 实验发现，不同AI工具在复现相同提示词的输出结果时存在显著差异，导致创作过程的连贯性受限。此外，学生在提示词工程的探索方面表现不足，这直接限制了艺术创作的迭代过程与深度。
- 进一步研究方向
- 未来需要针对如何开发有效的提示词工程策略展开深入研究。这将有助于克服当前AI艺术创作中迭代受限的问题，进一步优化人机协作的创作流程。
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参考文献
相关论文
话题：Aesthetic Perception and Analysis