了解消费者对人工智能艺术的看法和接受,通过眼睛跟踪和基于变压器的情感分析的双向编码器表示
Tao Yu1, Junping Xu1, Younghwan Pan1
1Department of Smart Experience Design Kookmin University, Seoul 02707, Republic of Korea.
Journal of eye movement research
|April 24, 2025
概括
公众对人工智能艺术的看法受到视觉注意力和情感分析的影响. 增强的人工智能模型提高了评估对人工智能产生的艺术品的审美反应的准确性.
科学领域:
- 人工智能的人工智能
- 人与计算机的交互
- 艺术与美学 艺术与美学
背景情况:
- 公众对人工智能产生的艺术的认知和接受对于其融入创意产业至关重要.
- 了解视觉参与和情感之间的相互作用是评估AI艺术的关键.
- 分析公众对人工智能艺术反应的现有方法需要改进.
研究的目的:
- 调查公众对人工智能产生的艺术的看法和接受.
- 整合眼睛跟踪和基于BERT的情绪分析,以进行全面的评估.
- 增强人工智能模型,以提高审美评估的准确性.
主要方法:
- 利用眼睛跟踪记录AI生成的艺术品上的视觉注意力模式.
- 在线评论的基于BERT的情绪分析. 雇佣的双向编码器表示.
- 通过特定领域的预训练和贝叶斯优化改进了BERT模型.
主要成果:
- 视觉注意力显著影响消费者对AI的看法.
- 情感分析揭示了美学判断的巨大差异.
- 优化的BERT模型显示了分类准确性和稳定性的提高.
结论:
- 公众对人工智能艺术的看法是视觉和情感因素的复杂相互作用.
- 综合方法提供了一个强大的AI艺术评估框架.
- 这项研究为未来的AI艺术开发和应用提供了科学基础.


