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Enregistrement W4385762429 · doi:10.23977/jaip.2023.060507

The Aesthetic Ethics of Midjourney under the Development of Artificial Intelligence

2023· article· en· W4385762429 sur OpenAlexvenueno aff
Yaodong Zheng

Notice bibliographique

RevueJournal of Artificial Intelligence Practice · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueDigital Media and Visual Art
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPerspective (graphical)OriginalityField (mathematics)Engineering ethicsSociologyArtificial intelligenceComputer scienceEngineeringSocial scienceMathematicsQualitative research

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

With the continuous development of artificial intelligence technology, artificial intelligence mapping applications such as Midjourney are also playing an increasingly important role in our daily life and work. However, with the expansion of its application, it also faces a series of ethical problems. From the perspective of aesthetic ethics, this paper discusses the aesthetic ethics of Midjourney, an artificial intelligence form, in artistic creation. Through the discussion of the aesthetic ethics of Midjourney, the author puts forward the creation criteria to be followed when interacting with Midjourney, and pays attention to the importance of Midjourney database specification. In modern society, people have paid more and more attention to the appropriate field of application of artificial intelligence, requiring Midjourney to follow the originality of artistic creation as much as possible, respect for human creation laws and other ethics. Therefore, it has become an important research direction to provide suggestions on aesthetic ethics for Midjourney, so as to help Midjourney achieve art generation conforming to ethical norms. Through the way of thinking of artificial intelligence aesthetic ethics, we can provide new ideas and methods for the development of Midjourney, so that it can better serve human society.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,050

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0060,036
Communication savante0,0110,007
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,194
Tête enseignante GPT0,419
Écart entre enseignants0,225 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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