生成AIの顔：FACESの予測因子

科学分野:

• 心理学; 人工知能; 医療画像

背景:

• 顔の表情スケール（FACES）は、顎顔面手術患者の自己認識を評価するために開発されました。
• この研究では、FACESを使用して、参加者自身の顔とDALL·E（生成AI）によって生成された顔の評価を評価しました。

研究 の 目的:

• 肯定的なプロンプトと否定的なプロンプトを使用してAIによって生成された顔画像の違いを区別するFACESスケールの能力を検証すること。
• 自尊心と顔の自己認識の関係を探求すること。

主な方法:

• 16枚の写実的な顔が、年齢、性別、民族性、および説明的なプロンプト（肯定的/否定的）を変更してDALL·Eを使用して生成されました。
• 333人の参加者が、FACESスケールを使用して、これらのAI生成顔と自身の顔を評価しました。
• ローゼンバーグ自尊心尺度と状態自尊心尺度のスコアが収集されました。

主要な成果:

• FACESは、テストされたすべての画像ペアで、肯定的および否定的な指示で生成された顔を正常に区別しました。
• 参加者の自尊心のスコアは、自身の顔の評価と相関していました。
• DALL·Eは、現実的な顎顔面異常を正確に生成できませんでした。

結論:

• FACESスケールは、プロンプトの感情に基づいてAI生成顔の美学を区別するための実行可能なツールです。
• 自尊心は、個人が自身の顔の外見をどのように認識するかにとって重要な要因です。
• 現在の生成AIには、顎顔面異常のような特定の医学的状態を描写する上での限界があります。