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Updated: Jun 30, 2025

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Published on: March 31, 2023
毁灭或美味:在生成模型时代对可视化的挑战和机会
V Schetinger1, S Di Bartolomeo2, M El-Assady3
1TU Wien.
生成性AI模型为数据可视化提供了新的机会和风险. 本研究探讨了它们在可视化工作流程中的潜在作用,并确定了关键研究领域.
科学领域:
- 计算机科学 计算机科学
- 数据可视化 数据可视化
- 人工智能的人工智能
背景情况:
- 生成性文本到图像模型 (例如,DALL-E,MidJourney,稳定扩散) 在图形领域取得了重大进展.
- 由于人工智能的能力,人们对人类代理和艺术中的意义产生产生了担忧.
- 这些模型准备好整合到可视化领域,需要主动探索.
研究的目的:
- 调查生成模型在数据可视化工作流程中的潜在作用.
- 开发一个框架来理解AI对可视化过程的影响.
- 识别与将生成AI整合到可视化中相关的机遇和风险.
主要方法:
- 构建了一个框架来分析不同可视化阶段的生成模型的能力.
- 与相关领域的21位专家进行了半结构化采访.
- 综合了专家的见解,以绘制AI在可视化中的景观.
主要成果:
- 确定了可视化中生成人工智能的潜在应用和挑战的范围.
- 突出突出突出突出突出突出突出突出突出突出突出突出突出突出突出突出突出突出突出突出突出突出突出突出突出突出突出突出突出突出突出突出突出突出突出突出突出突出突出突出突出突出突出突出突出突出突出突出突出突出突出突出突出突出突出突出突出突出突出突出突出突出突出突出突出突出突出突出突出突出突出突出
- 关于人工智能对现场影响的记录关注和"末日预言".
结论:
- 生成型人工智能为数据可视化提供了变革的机会和重大风险.
- 需要一个结构化的方法来导航这些技术的整合.
- 进一步的研究至关重要,以利用人工智能的好处,同时减轻潜在的缺点.
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