Expertise elevates AI usage: experimental evidence comparing laypeople and professional artists

要約

文化的工芸品を分析して生成する生成 AI の新しい能力は、芸術教育と人間の専門知識の性質と価値について避けられない疑問を引き起こします。
AI はすでにプロのアーティストと一般人の間の競争の場を平等にしているのでしょうか、それとも訓練された芸術的表現能力、キュレーションスキル、経験が代わりにこれらの新しいツールを使用する能力を強化しているのでしょうか?
この事前登録された研究では、50人の現役アーティストと人口統計的に一致する一般人のサンプルとの間で実験的な比較を実施します。
私たちは、忠実かつ創造的な画像作成の両方における能力をテストするための芸術的実践に近似する 2 つのタスクを設計しました。それは、参照画像を複製することと、参照画像から可能な限り遠ざけることです。
私たちは、参加者が最新のテキストから画像への変換モデルを使用して両方のタスクを完了できるオーダーメイドのプラットフォームを開発しました。
また、AIに対する参加者の感情も収集して比較しました。
平均して、アーティストは一般のアーティストよりも、わずかの差ではありますが、より忠実で創造的な作品を生み出しました。
AI によってコンテンツ作成が容易になる可能性もありますが、生成 AI 自体の限られたスペース内であっても、専門的な専門知識は依然として価値があります。
最後に、画像生成エージェントの役割を与えられた場合に、模範的な視覚対応大規模言語モデル (GPT-4o) が同じタスクをどの程度うまく完了できるかについても調査しました。その結果、コピーでは同等のパフォーマンスを示しましたが、コピーではアーティストでさえも優れたパフォーマンスを示したことがわかりました。
クリエイティブな仕事。
どちらのタスクでも、依然として人間によって最高の結果が得られました。
これらの結果は、アーティストやその他のビジュアル専門家が技術的に進化する状況に備えるために、芸術的スキルと AI トレーニングを統合することの重要性を浮き彫りにしています。
私たちは、生成 AI との協力的な相乗効果に可能性を見出しており、これによりクリエイティブ産業や芸術分野の教育が再構築される可能性があります。

要約(オリジナル)

Novel capacities of generative AI to analyze and generate cultural artifacts raise inevitable questions about the nature and value of artistic education and human expertise. Has AI already leveled the playing field between professional artists and laypeople, or do trained artistic expressive capacity, curation skills and experience instead enhance the ability to use these new tools? In this pre-registered study, we conduct experimental comparisons between 50 active artists and a demographically matched sample of laypeople. We designed two tasks to approximate artistic practice for testing their capabilities in both faithful and creative image creation: replicating a reference image, and moving as far away as possible from it. We developed a bespoke platform where participants used a modern text-to-image model to complete both tasks. We also collected and compared participants’ sentiments towards AI. On average, artists produced more faithful and creative outputs than their lay counterparts, although only by a small margin. While AI may ease content creation, professional expertise is still valuable – even within the confined space of generative AI itself. Finally, we also explored how well an exemplary vision-capable large language model (GPT-4o) would complete the same tasks, if given the role of an image generation agent, and found it performed on par in copying but outperformed even artists in the creative task. The very best results were still produced by humans in both tasks. These outcomes highlight the importance of integrating artistic skills with AI training to prepare artists and other visual professionals for a technologically evolving landscape. We see a potential in collaborative synergy with generative AI, which could reshape creative industries and education in the arts.

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