计算能力与人工智能生成内容的主观质量：以人工智能生成艺术中的审美判断与积极情绪为例
Computational Power and Subjective Quality of AI-Generated Outputs: The Case of Aesthetic Judgement and Positive Emotions in AI-Generated Art
Simone Grassini
International Journal of Human-Computer Interaction · 2024-11-11
开放获取艺术理论被引 12被引前 10%影响因子 ≈5.4
摘要
随着人工智能技术的发展，关于模型背后的计算能力如何影响人类对人工智能生成内容的感知这一问题日益受到关注。此外，由于对计算资源的需求持续攀升，高能耗的人工智能模型也引发了日益严峻的环境问题。本研究探讨了人工智能生成艺术中的计算能力对人类审美感知与情感反应的影响。研究人员招募了100名参与者，让他们评价由人类创作或由计算需求不同的三种质量等级的人工智能所生成的若干艺术作品。结果显示，参与者更青睐那些经过更高计算投入而生成的人工智能艺术作品，这类作品的可取性更高，也能引发更积极的情感反应。不过，感知与情感层面的改善程度较为有限，且随着计算能力的提升，这种改善效果呈现递减趋势。该研究还涉及相关伦理议题，包括生成式人工智能所需的大量计算资源对环境造成的影响，以及其对人工智能可持续发展的启示。
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AI 综述
基于摘要生成- 主要观点
- AI生成艺术的计算能力正向影响人类的审美感知和情绪反应，计算投入越大的作品越受喜爱且能引发更积极情绪。然而，这种主观感知和情绪的提升幅度有限，且随着计算能力的增加呈现边际效益递减的规律。
- 研究方法
- 采用实验评估法，招募100名参与者对人类创作及三种不同计算需求（对应三种质量水平）下AI生成的艺术作品进行评价。通过对比参与者对不同计算量产出的艺术品的喜爱度和情绪反应，检验计算能力与主观感知之间的关系。
- 学术贡献
- 揭示了AI计算能力与人类主观审美体验之间的量化关系，特别是发现了感知提升的边际递减效应。将技术层面的计算资源消耗与伦理层面的环境影响及可持续AI发展相联系，拓展了生成式艺术研究的跨学科视野。
- 存在局限
- 材料中未明确提及
- 进一步研究方向
- 材料中未明确提及
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参考文献
相关论文
话题：Aesthetic Perception and Analysis