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探索人工智能生成艺术在 3D 设计基础中的教育潜力：快速工程和创意工作流程案例研究
摘要：人工智能将越来越多地融入艺术实践和创意工作流程中，而即时工程将在这一过程中发挥越来越重要的作用。借助 Midjourney、DALL-E 2 和 Craiyon（以前称为 DALLE-mini）等随时可用的生成式 AI，似乎任何人都可以创作“艺术”，这引发了人们对未来艺术和设计教育必要性的质疑。然而，尽管内容创作的便捷性引起了传统艺术创作界的强烈抗议，但担心广泛采用会取代对艺术和设计原则和基础知识的坚实基础的需求是没有根据的。相反，这些工具应该被视为和采用它们之前的其他照相机械和计算机生成的版本，并利用它们为艺术家提供新的模型来改进他们的工作流程。因此，这里的案例研究建议将 AI 生成艺术用于传统的 3D 设计工作室艺术课程，以确定可能预期的流程变化方式和程度，并确定新技术的潜在好处。因此，学生被提示使用 Craiyon 或 DALLE-2 艺术生成器来收集口头提示，将三个不同的对象组合成一个新版本，然后将其实现为物理三维雕塑和/或模型。
生成式人工智能应用调查
摘要：近年来，生成式人工智能经历了显著的发展，并在各个领域得到了广泛的应用。在本研究中，我们对 350 多个生成式人工智能应用进行了全面调查，提供了各种单模态甚至多模态生成式人工智能的结构化分类和简明描述。调查分为几个部分，涵盖了广泛的单模态生成式人工智能应用，例如文本（ChatGPT 或 Bard）、图像（DALL-E 3 或 Midjourney）、视频（Colossyan AI 和 Synthesia AI）、游戏（CSM 和 ConvAI）和大脑（Meta 的大脑语音）信息。我们的调查提供了生成式 AGI 领域的最新展望，给出了每种技术的几个示例，据我们所知，这是之前在论文中没有实现的。其他调查侧重于回顾生成式对不同行业的影响，而没有深入研究使用哪些技术或模型。我们进行了彻底的网络和行业分析，以获取每个部分的示例。本研究的撰写遵循了道德方面的考虑。关键词：人工智能、AI、生成式人工智能、机器学习和深度学习简介
1. （A）ChatGPT 作为教育中的学习工具/优势
我让 ChatGPT 用各种语言编写了许多代码片段，发现生成的代码中大约有 2/5 是错误的，或者代码顺序错误。这与它从某个地方（可能是 GitHub）提取代码的事实一致。所以，如果说某种语言中不存在 base 97 算法，ChatGPT 就无法解决它，但却很自豪，表现得好像它可以解决一样。它还可以很好地举例说明各种代码库的工作原理，但同样，它仅限于它所知道的，它不知道的才是它真正不知道的。比如，当它试图发明一种标准字符串类的方法时，而这种方法在我告诉它使用的语言中并不存在。这让我把它看作是一种需要人类来管理的工具，以确保它不会把人们引向错误的方向。我认为 ChatGPT 对教育来说是无价的，因为你可以通过例子来学习东西。GitHub Copilot 是无价的，因为它能很好地处理编程中的日常任务，但我认为它的教育价值很低。 AI 艺术，我的未婚妻使用 Midjourney 帮助创作艺术作品，然后她自己画草图，以提高她的绘画水平。这对
Concentrix 生成式 AI 声明
生成式人工智能服务能做什么：• 根据从训练数据中学到的模式，生成内容，如文本、图像或视频。• 根据输入数据或模式提供预测或建议。• 识别数据中的模式或异常。• 根据学习到的模式自动执行日常任务或流程。• 为各种应用提供创意提示或想法。生成式人工智能服务不能做什么：• 保证其输出的准确性或可靠性，因为它们可能受到训练数据或算法中的偏见或错误的影响。• 提供有关快速发展的主题或时事的最新信息。• 理解或识别所有文化或社会细微差别，并可能生成在文化或社会上不适当或令人反感的输出。• 提供专业或专门建议，如医疗或法律建议。• 从事违反道德或道德原则的活动。总体准则 • 未经必要批准，请勿将第三方供应商应用程序（即 ChatGPT、Bard、MidJourney、Stable Diffusion、DallE、Whisper、Eleven Labs）用于任何内部或客户数据（数据不是私密的）。 • 不要相信任何 AI 输出是准确、最新或真实的。 • 不要在任何最终内部或客户交付物中使用未经人工审查的 AI 输出。 • 不要与第三方 AI 服务共享任何私人信息。
辨别人工智能生成图像的年龄差异
1.简介 AI 工具在我们的日常生活中越来越普遍。最近，AI 生成的文本和图像方面出现了许多创新，例如 ChatGPT [23] 和 Midjourney [18] 等 AI 工具。此类工具对于企业来说非常有用且价格低廉，因此已在编程和设计中得到专业使用 [16]。然而，随着人工智能的兴起，也带来了一些值得强调的负面后果。例如，普通人以数字方式创建和传播虚假信息的能力得到了增强。如果处理不当，可能会产生重大的社会后果。在之前的一项研究中，讨论了生成图片来制造伪造科学证据的可能性 [12]。他们得出结论，这可能对学术出版构成严重威胁，因为它很难被发现。人工智能被用来传播虚假信息的一个例子是，一段假视频中，气候活动家 Greta Thunberg 支持环保军事技术，即所谓的“可生物降解导弹” [15]。除此之外，还有很多其他人工智能生成的名人图像的例子，这些图像在网上获得了广泛的关注 [14]。虚假信息已经成为一个如此重要的话题，以至于近年来，假新闻、后真相和虚假信息这几个词分别被柯林斯词典、牛津词典和 Dictionary.com 评为“年度词汇” [3]。
将生成AI纳入高等教育的策略
摘要：诸如Chatgpt，Midjourney和Gemini之类的生成AI（Genai）工具的最新出现引入了革命性的能力，这些能力预计可以从根本上改变社会的许多方面。在高等教育（HE）中，Genai的出现提出了一个关键时刻，可能会深刻地改变诸如不准确性，偏见，对技术和算法的过度依赖的方面的学习和教学实践，并且需要有限的教育AI资源，需要进行深入研究。为了评估在HE中采用Genai的含义，一个学者和现场专家团队共同撰写了本文，该论文分析了负责任集成Genai的潜力，并提供了有关此整合的建议。本文建议将Genai整合到HE中以创造以下积极成果的策略：提高人们对破坏性变化，培训教师，改变教学和评估实践，与学生合作，推动AI学习文学，桥接数字鸿沟和进行应用的研究的认识。最后，我们提出了为教师采用Genai的四个初步规模水平。在每个级别，我们建议采取行动方案，以促进Genai采用下一阶段的进步。本研究为决策者和教职员工提供了一套宝贵的建议，使他们能够为Genai的负责任，明智的整合做准备。
利用艺术和设计教育中的生成AI解决方案：弥合可持续创造力并促进创新社会的学术诚信
摘要。人工智能（AI）改变了艺术和设计教育，为学生提供了创建，探索和学习的新方法。不幸的是，院士们担心学生会使用AI，尤其是Midjourney或Dall-E等文本到图像的发电机，作为创建工作的非法捷径。本文探讨了生成的AI解决方案（例如文本到图像生成器）如何帮助学生在促进学术完整性的同时创建创新和可持续的设计。文章展示了艺术和设计教育中的AI如何为学生提供成功的技能和知识，以在快速变化的数字景观中取得成功。本研究通过分析与研究问题有关的期刊和文档中的应用程序和文献评论，使用了定性方法。案例研究表明，基于AI的解决方案如何帮助学生在促进学术完整性的同时创建创新和可持续的设计。整合基于控制的AI-ART和设计教育方法可以促进学术完整性，创造力和可持续性。基于AI的艺术和设计教育解决方案可能会帮助社会变得更具创新性和可持续性。本文得出结论，艺术和设计教育者必须采用基于AI的解决方案，以使学生为快速变化的数字世界做好准备。
谈论人工智能一代：版权和......
“生成式人工智能是否侵犯版权？”是一个紧迫的问题。这也是一个难题，原因有二。首先，“生成式人工智能”不仅仅是一家公司的一种产品。它是一个庞大的松散相关技术生态系统的统称，包括像 ChatGPT 这样的对话式文本聊天机器人、像 Midjourney 和 DALL·E 这样的图像生成器、像 GitHub Copi-lot 这样的编码助手，以及作曲和制作视频的系统。生成式人工智能模型具有不同的技术架构，并使用不同的算法在不同种类和来源的数据上进行训练。有些需要数月时间和数百万美元的训练，而有些则可以在一个周末内完成。这些模型以非常不同的方式提供给用户。一些是通过付费在线服务提供的，另一些则以开源模型分发，任何人都可以下载和修改它们。这些系统的行为不同，并引发不同的法律问题。第二个问题是，版权法非常复杂，而生成式人工智能系统却触及了其中的很多方面。它们提出了作者身份、相似性、直接和间接责任、合理使用和许可等诸多问题。这些问题不能孤立地进行分析，因为它们之间无处不在。生成式人工智能系统的输出是否合理使用可能取决于其训练数据集的组装方式。
生成人工智能，人类创造力和艺术
最近的人工智能（AI）工具已经证明了产生传统上认为创意的产出的能力。这样一个系统是文本到图像生成的AI（例如MidJourney，稳定的扩散，dall-e），它可以自动化人类的艺术执行来产生数字艺术品。利用超过50,000个唯一用户的超过400万幅艺术品的数据集，我们的研究表明，随着时间的流逝，文本到文本image AI显着提高了人类创造力的生产率25％，并增加了通过接收喜欢的每一视图的可能性增加50％来衡量的价值。虽然峰值艺术品的新颖性定义为焦点主题和关系，但随着时间的推移会增加，但平均内容新颖性下降，表明一个不断扩大但效率低下的想法空间。此外，峰值和平均视觉新颖性都始终如一地降低，由像素级的风格元素捕获。重要的是，可以成功探索更多新颖思想的AI辅助艺术家，无论其先前的独创性如何，都可能会产生同龄人更有利评估的艺术品。最后，AI采用降低了采用者的价值捕获（收藏率）。结果表明，构想和过滤可能是文本到图像过程中的必要技能，从而引起了“生成的联觉” - 人类探索和AI剥削的和谐融合以发现新的创意工作流。
1 GTSC2066 聊天GPT
编号 课程预期学习成果 (CILO) 知识 1 了解 Chatbot 中使用的大型语言模型（例如 ChatGPT）的基础知识以及生成式 AI 的广泛领域，包括 AI 工具的核心概念、功能和局限性。 2 培养有效使用生成式 AI 工具的实用技能，包括 Chatbot 设计、提示工程、文本到图像生成、文本到编码和多媒体创作。 3 研究生成式 AI 工具带来的好处和威胁，研究它们与社会、法律和道德问题的关系。 4 通过应用各个学科的知识来探索未来工作的潜在解决方案，探索 AI 的跨学科性质。 日历 描述： 学生将沉浸在生成式 AI 中，专注于使用 ChatGPT 和 MidJourney 等工具创作艺术、音乐、故事和设计。他们将获得对 AI 的理论理解和 AI 工具的实践经验，参与小组讨论，并研究案例研究以考虑道德问题，例如生成式 AI 对人类创造力和就业的影响。学生将使用生成式人工智能完成大量个人作品和小组作品，强调跨学科合作在传播、媒体、社会关注和讲故事方面的重要性。