Unpacking How GenAI is Revolutionizing and Reshaping the Human Experience in Creative Work
Notice bibliographique
Résumé
In recent years, the rollout of generative artificial intelligence (GenAI) for public use has sparked intense debates on the use of this tool for creativity purposes (Amabile, 2020). While some creative professionals have welcomed the use of such tools by creating new categories in creative competitions (ADC Awards, 2024), others have actively resisted GenAI based on concerns of their intellectual property being violated (Akers, 2024; Andersen, 2022). In response to this, an increasing number of studies have examined the use of GenAI in organizational creativity (Berg, Raj, & Seamans, 2023; Doshi & Hauser, 2024; Jia, Luo, Fang, & Liao, 2024). However, as the use of GenAI becomes an inevitable part of the creative process, we argue that the key question is no longer how GenAI affects the creative output, but rather how using GenAI fundamentally changes the way individuals navigate creative work. This change in focus prompts the need to bring the human experience back into the relationship between GenAI and creativity, and explore the situational factors affecting the human experience. This symposium hence aims to showcase the current research on the individual and contextual factors affecting GenAI and creativity. This symposium embarks on an insightful journey through four distinct yet interconnected research streams, delving into different experiences of when and how individuals navigate their creative work when using GenAI. Employing a diverse array of quantitative and qualitative methodologies at multiple levels of analysis, these studies reveal the contingencies involved when incorporating GenAI for creative work, and also mark a paradigmatic shift in our theoretical understanding of creative work. Generative AI and the Reallocation of Creative Effort Author: Nelberto Nicholas Marcos Quinto; University College London Author: Sarah Harvey; Effects of initial AI use and competition outcome on subsequent reliance on AI Author: Velvetina Siu Ching Lim; Author: Yamon Min Ye; Author: Tianyu He; National University of Singapore Creative Markets in the Age of Generative AI: Strategic Shifts and Labor Market Health Author: Eric Zhou; Boston University Author: Dokyun Lee; Author: Gordon Burtch; Boston University Author: Daniel Rock; University of Pennsylvania Author: Prasanna Tambe; Monsters of Our Own Creation: AI, Occupational Cannibalization, and the Future of Work Author: Kevin Woojin Lee; The University of British Columbia
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,018 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,056 |
| Communication savante | 0,024 | 0,030 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,016 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,009 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».