Human Recognition of Outputs from Generative Artificial Intelligence in Visual Arts

Thesis title: Lidské rozpoznání výstupů generativní umělé inteligence ve výtvarném umění
Author: Petrů, Anna
Thesis type: Bakalářská práce
Supervisor: Zamazal, Ondřej
Opponents: Vacura, Miroslav
Thesis language: Česky
Abstract:
Předkládaná bakalářská práce se zabývá tématem umělé inteligence a generativní umělé inteligence. Hlavním cílem bakalářské práce je prostřednictvím experimentu zjistit, jak dobře jsou lidé schopni rozeznat obrazy vygenerované umělou inteligencí od originálních děl a identifikovat faktory, které tuto schopnost ovlivňují. Dílčí cíle práce jsou seznámit s umělou inteligencí a jejími principy, generativní umělou inteligencí a nástroji, kterými generuje obrazy. V teoretické části je provedena rešerše literatury. V části empirického výzkumu probíhá dotazníkové šetření, ve kterém respondenti odpovídají, zda je obraz generovaný nebo originál, a na škále vyjádří, jak moc si jsou jisti svou odpovědí. Data získaná z experimentu jsou dále statisticky zkoumána. Šetření odhaluje, že faktory jako pohlaví, věk, vzdělání, velikost displeje, působení v technickém oboru, zkušenosti s umělou inteligencí a znalost umění neovlivnily schopnost rozlišovat mezi generovanými a originálními obrazy. Při hodnocení výsledků vážených hodnotou jistoty se ukazuje, že respondenti z technických oborů a ti s předchozí zkušeností s umělou inteligencí lépe využívali škálu jistoty. Tedy u správné odpovědi volí vysoké číslo na škále. Také znalost umění má vliv: respondenti s žádnými až omezenými znalostmi umění si jsou méně jistí ve svých správných odpovědích. Celkově respondenti častěji správně identifikují originální díla, zatímco díla generovaná umělou inteligencí jsou častěji mylně považována za originální.
Keywords: generativní umělá inteligence; generované obrazy; rozpoznání vygenerovaných obrazů; umělá inteligence; výtvarné umění
Thesis title: Human Recognition of Outputs from Generative Artificial Intelligence in Visual Arts
Author: Petrů, Anna
Thesis type: Bachelor thesis
Supervisor: Zamazal, Ondřej
Opponents: Vacura, Miroslav
Thesis language: Česky
Abstract:
The bachelor thesis focuses on the topic of artificial intelligence and generative artificial intelligence. The main objective of the bachelor thesis is to determine through an experiment how well humans are able to distinguish images generated by artificial intelligence from original works and to identify factors that influence this ability. The sub-objectives of the thesis are to introduce artificial intelligence and its principles, generative artificial intelligence and the tools it uses to generate images. In the theoretical part, a literature review is carried out. As part of the empirical research, a questionnaire survey is conducted in which the respondents indicate whether an image is generated or original and express on a scale how confident they are in their answer. The data obtained from the experiment is further statistically examined. The examination reveals that factors such as gender, age, education, display size, work in a technical field, experience with artificial intelligence and knowledge of art did not affect the ability to distinguish between generated and original images. When the results were weighted by the confidence value, it appears that respondents from technical fields and those with previous experience with AI made better use of the confidence scale, i.e., choosing a high number on the scale for the correct answer. Knowledge of art also has an effect: respondents with none to limited knowledge of art are less confident in their correct answers. Overall, respondents are more likely to correctly identify original works, while AI-generated works are more likely to be mistaken for original.
Keywords: artificial intelligence; fine arts; generated images; generative artificial intelligence; recognition of generated images

Information about study

Study programme: Aplikovaná informatika
Type of study programme: Bakalářský studijní program
Assigned degree: Bc.
Institutions assigning academic degree: Vysoká škola ekonomická v Praze
Faculty: Faculty of Informatics and Statistics
Department: Department of Information and Knowledge Engineering

Information on submission and defense

Date of assignment: 24. 10. 2023
Date of submission: 5. 5. 2024
Date of defense: 19. 6. 2024
Identifier in the InSIS system: https://insis.vse.cz/zp/86429/podrobnosti

Files for download

    Last update: