人工智能艺术与人类艺术--人们更喜欢哪一种？

生成图像 25/07/2023

三个要点
✔️ 质疑人们对人工智能创造的艺术品的感受
✔️ 随机为人工智能创造的艺术品分配人工智能创造的标签或人类创造的标签，并调查受试者的反应如何变化
✔️ 实验结果显示，在品味、美感、深度和货币价值四个方面，人类创作的标签都高于人工智能创作的标签。

Humans versus AI: whether and why we prefer human-created compared to AI-created artwork
written by Lucas Bellaiche, Rohin Shahi, Martin Harry Turpin, Anya Ragnhildstveit, Shawn Sprockett, Nathaniel Barr, Alexander Christensen & Paul Seli
(Submitted on 4 Jul 2023)
Comments: Published on Springer Open.

本文所使用的图片要么来自论文、介绍性幻灯片，要么是参考这些图片制作的。

导言

人工智能技术的最新发展使得生成高质量的艺术品图像成为可能。在这种情况下，人们真的更喜欢人工智能生成的艺术品还是人类创造的艺术品？

这个问题直接关系到观看艺术作品的体验是更多地取决于作品的物理特性，还是取决于其作为传达人类体验的媒介的特性。

本文介绍了一项大规模研究，以人类为对象，研究人类对人工智能生成的艺术作品的反应。

以往研究的结果和本研究的目标

有研究表明，人们对同一物体的判断会根据该物体所提供的上下文信息而失真。这种情况在酒的价格、饮料的味道和对艺术品的判断等多种对象上都得到了证实，最近在人工智能产品方面也有一些类似的报道。

例如，在人工智能辅助撰写电子邮件的可信度评级和欣赏人工智能创作的艺术作品的体验中，也观察到了类似的判断变化。研究表明，受试者更倾向于认为人类创作的艺术品比人工智能创作的艺术品更具美感。在音乐、舞蹈、诗歌以及视觉艺术等一系列艺术形式中，也发现了类似的反人工智能偏见。

另一方面，也有一些案例报告称没有这种反人工智能偏见，因此本文的研究旨在通过对大量受试者进行实验，阐明对人工智能创作的反人工智能偏见的程度和原因。

实验1.

试验品

通过Amazon Mechanical Turk招募了150名受试者，经过数据筛选，149组数据被采用。

测量项目

首先，利用机器学习技术从艺术网站ArtBreeder收集了30幅人工智能创作的绘画作品，分为15幅具象绘画和15幅抽象绘画，作为被试的输入刺激。

受试者被随机展示这30张图片，然后被随机分配两个标签之一："人类创建 "或 "人工智能创建"。通过这种方式，可以调查人工智能生成的图像和人类创建的图像之间的偏差。

受试者用1至5分的五级量表回答他们对所呈现的图像刺激的喜欢程度（喜欢）、审美程度（美）、深度或意义（深度）或货币价值（货币价值）。

结果。

如图2所示，我们发现被试在品味、美感、深度和含金量等所有指标上的评分都是人类创作的明显高于人工智能创作的（t检验）。至于绘画的类型，我们还发现，在所有四项指标上，受试者对具象绘画的评分均高于抽象绘画。

考虑因素

在像本实验这样大的样本量中，在所有四项衡量标准（偏好、美感、深度和货币价值）上，被标注为人类创造的价值明显高于被标注为人工智能创造的价值，这一事实非常重要。

尽管所有的图像刺激都是人工智能生成的，但受试者却无法识别出这些图像刺激是人工智能生成的，这一事实表明了当今人工智能艺术的高品质。

此外，重要的是要确认低估人工智能艺术价值的反人工智能偏差仅取决于给定背景信息的差异，并且完全是一种自上而下的现象。

实验2.

如前所述，艺术品的欣赏体验不仅仅是品味、美感、深度和金钱价值的综合。例如，根据Berlyne（1960）和Berlyne（1971）的实验美学观点，艺术欣赏综合了对新颖性、模糊性和复杂性的评价。此外，根据Chamberlain等人（2018）的研究，展示机器人绘制的艺术作品更受观众喜爱。这表明，创作艺术品所付出的努力和身体动作的贡献会影响观赏体验。

有鉴于此，在实验二中，除了品味、美感、深度和货币价值之外，我们还决定测量从艺术作品中衍生出的其他项目，如情感、叙事、意义、创作中花费的精力和时间。

试验品

通过一项名为Prolific的服务收集了151名受试者，经过数据筛选，最终招募了148名受试者。

测量项目

采用与实验1相同的图像刺激，并随机分配 "人类创建 "或 "人工智能创建 "两个标签。

与实验1一样，被试在1-5分的五级量表上回答他们对所呈现的图像刺激的喜爱程度（喜欢）、审美程度（美）、深度（深度）和货币价值（货币价值）。

此外，他们还将用1至5分的五级评分来回答该项目激起了多少情绪反应（情绪）、他们能想象出多少叙述（叙述）、该项目有多重要（意义）、他们认为自己在该项目上付出了多少努力（努力）以及他们认为自己在该项目上花费了多少时间（时间）。只有时间一项是开放式的。

注：为了避免与实验2中的 "感知意义 "项目重复，实验1中被视为 "您感觉有多深或多有意义（深度）"的项目被简化为 "您感觉有多深"。

结果。

我们使用一种名为线性混合效应模型的统计分析技术，研究了品味、美感、深度和货币价值在多大程度上受情感、叙事、意义、创作所花费的精力和时间等因素的影响。

......是最爱（宠儿）

图3右下角显示了标签和叙述之间关系的结果：人工智能创建的标签的偏好值高于人类创建的标签，而且叙述越高，这种差异越大。

另一方面，标签与努力之间关系的结果显示在图3的左下角。在中低努力值的情况下，人工智能创建的标签比人类创建的标签更受青睐，而在高努力值的情况下，人类创建的标签更受青睐。

我们还发现，偏好值随着情感和意义值的增加而增加。此外，我们还发现，具象绘画的偏好值高于抽象绘画。

美容

与偏好一样，标签与叙述之间关系的结果如图3右上角所示，人工智能创建的标签比人类创建的标签具有更高的美感值，叙述越高，差异越大。

当努力值为中低时，人工智能创建的标签的美感值大于人类创建的标签；当努力值为高时，人类创建的标签的美感值大于人工智能创建的标签；当努力值为低时，人工智能创建的标签的美感值大于人类创建的标签；当努力值为高时，人工智能创建的标签的美感值大于人类创建的标签。在人类创建标签的情况下，人工智能创建标签的美观度更高。

其他结果显示，美的价值随着情感和意义价值的增加而增加，具象绘画比抽象绘画具有更高的美的价值。