Using AI to Generate Visual Art: Do Individual Differences in Creativity Predict AI-Assisted Art Quality?
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
As artificial intelligence (AI) advances in the realm of generative art, a critical question emerges: does human creativity matter? That is, do more-creative people produce more-creative AI-assisted artwork? To explore this, we conducted an online, pre-registered study in which we measured individual differences in creativity through two divergent-thinking tasks: The Alternate Uses Task and the Divergent Associations Task. Separately, participants produced creative wordsets for a hypothetical AI-art generator, which we then input into DALL-E to generate images. A group of trained raters independently assessed these images for creativity. Results revealed that both DAT performance and semantic diversity of the wordsets positively associated with the creativity of the AI-assisted images, suggesting that individuals with stronger divergent-thinking skills, and those who generated more-creative wordsets, tended to inspire more-creative AI-assisted artwork. Mediation analyses supported this conclusion by demonstrating a significant pathway between individual creative ability and AI-art creativity, mediated by semantic diversity. However, while our models yielded significant results, the effect sizes were modest, suggesting that the relationship between individual creative ability and AI-assisted creative outputs is relatively small. Taken together, these results suggest that while individual creativity appears to contribute to the quality of AI-assisted artwork, its influence may be relatively limited.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,010 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
score_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