Generative Literature: The Role of Artificial Intelligence in the Creative Writing Process
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
This study explores the emerging phenomenon of AI-generated literature and its implications for creative writing, focusing on the characteristics of AI-generated texts, the impact of AI-human collaboration on the creative process, and the challenges posed by these technologies for traditional concepts of authorship, originality, and creativity. Through a comparative analysis of selected AI-generated literary works and a case study of the "Pharmako-AI" project, this research reveals the distinct stylistic, thematic, and structural features of AI-generated literature, as well as the complex dynamics of AI-human collaboration in the creative process. The findings suggest that while AI can serve as a powerful tool for creative exploration and experimentation, it also has limitations in terms of consistency, coherence, and emotional depth, and requires significant human input and judgment to shape the final literary output. The study contributes to the understanding of AI in creative writing by providing concrete insights into the capabilities and limitations of these technologies, and by highlighting the need for new frameworks and models to understand the nature of creative agency in the age of AI. The implications of AI-generated literature for the field of literature and future literary practices are discussed, including the potential for new forms of literary expression, new modes of authorship and collaboration, and new challenges to traditional concepts of originality and creativity. The study concludes with recommendations for future research, emphasizing the need for interdisciplinary collaboration and the development of new theoretical and methodological approaches to analyze and evaluate AI-generated literature.
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.
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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