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传播模型和大型语言模型的最新进展为新一代强大且易于使用的工具奠定了基础，其中一些最公开可见的应用程序用于艺术创作。然而，这些工具几乎没有为深入了解人工智能系统提供空间，而公众对它们日益增长的兴趣可能会掩盖长期从事其他形式人工智能工作的充满活力的艺术家群体的注意力。我们探索人工智能艺术（特别是以人工智能为工具和主题的作品）促进公众人工智能素养的潜力，并考虑在当前生成人工智能热潮之前开发的策略如何在今天继续发挥作用。我们研究了批判性人工智能艺术家的策略，以支持公众对人工智能的理解并提高非专家的可读性。本文还探讨了艺术家与人工智能研究人员和设计师之间的合作如何阐明与人工智能发展相关的关键技术和社会问题。这项研究包括三位从事人工智能工作的专业艺术家和一组跨学科的学术参与者之间的研讨会。本文报告了这些研讨会，并介绍了艺术家表达的意图和策略，以及与公共人工智能素养研究界相关的见解。我们发现，批判性人工智能艺术可以将底层技术系统与权力的结构性问题联系起来，并促进情境化和具体化的体验式学习，重视解读而不是解释。研究结果还证明了围绕艺术、伦理和人工智能技术的政治经济学进行跨学科对话的重要性，以及这些对话如何融入人工智能设计过程。
通过 AI 艺术调查公众 AI 素养
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