Change search
CiteExportLink to record
Permanent link

Direct link
Cite
Citation style
  • harvard-cite-them-right
  • apa
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Other style
More styles
Language
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Other locale
More languages
Output format
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf
Unga konstnärers acceptans av AI-generativa bildverktyg
2023 (Swedish)Independent thesis Basic level (degree of Bachelor), 10 credits / 15 HE creditsStudent thesisAlternative title
Young artists technological acceptance of AI-generative visual art tools (English)
Abstract [sv]

AI-generativa bildkonst verktyg använder sig av generative adversarial networks (GAN) för att skapa bilder. Generative adversarial networks blir desto bättre ju mer information den förses med. Denna studie undersöker hur teknologiskt accepterat det är med AI-genererade bildkonst verktyg med hjälp av modellen Technology Acceptance Model (TAM). Syftet med studien är att undersöka om unga konstnärers syn och inställning på AI-genererad bildkonst och verktygets framfart samt om de anser att det är accepterat. Studien genomfördes med små n-studier med semistrukturerade intervjuer för att få en rik och detaljerad beskrivning om acceptansen kring AI-generativa bildkonst verktyg. Studiens intervjufrågor byggdes upp för att besvara TAM2s olika delar. Respondenterna var konstnärer från Sverige och valdes ut genom bekvämlighetsurval kombinerat med snowball sampling. Konstnärerna som intervjuades under studien var positivt inställda till att använda AI-bildverktygen som inspiration och hjälpmedel till deras egna konst, och de flesta konstnärerna ansåg inte att AI var ett hot för dem eftersom de höll på med fysiska konstverk, och såg AI mer som ett hot för digitala konstnärer. Dessutom tyckte de flesta konstnärerna i studien att även om det är en själv som har skrivit in instruktionerna till AI-bildverktygen för att få en genererad bild, så är det diskutabelt om man kan göra anspråk på verket.

Abstract [en]

AI generated visual art tools use generative adversarial networks (GAN) to create pictures and digital art. Generative adversarial networks get better the more information they are provided with. This study investigates how technologically accepted it is with AI generated visual art tools using the Technology Acceptance Model (TAM). This study was carried out with small n-studies with semi-structured interviews to get rich and detailed description of the acceptance of AI generative visual art tools. The study’s interview questions were built to answer the TAM2-model different parts. The respondents were artists from Sweden and were selected through convenience sampling combined with snowball sampling. The purpose of the study is to investigate how young artists view and attitude towards AI generated visual art and the progress of the tool and whether they believe it is accepted. The artists interviewed during the study were positive about using the AI generated art tool as an inspiration and aid to their own art, and most of the artists did not consider AI as a threat to them because they were doing physical artwork, seeing AI more as a threat to digital artists. In addition, most of the artists in the study felt that even if one has entered the instructions to the AI generating tools themselves to get a generated image, it is debatable whether one can claim the work. This thesis is written in Swedish.

Place, publisher, year, edition, pages
2023.
Keywords [en]
Acceptance, AI-generative visual art tools, Prompts, Young Artists, TAM, Artwork
Keywords [sv]
Acceptans, AI-generativa bildverktyg, Prompter, Unga konstnärer, TAM, Konstverk
National Category
Information Systems
Identifiers
URN: urn:nbn:se:hb:diva-31119OAI: oai:DiVA.org:hb-31119DiVA, id: diva2:1824197
Subject / course
Informatics
Available from: 2024-01-11 Created: 2024-01-04 Last updated: 2024-01-11Bibliographically approved

Open Access in DiVA

2023KANI36(7377 kB)184 downloads
File information
File name FULLTEXT01.pdfFile size 7377 kBChecksum SHA-512
cda0cfd9c796429ed2feee0eeed8fe748a08782cf0fdfd638ac4bac4e4304cda724566005b789d0bb759e3ae09aa86f77d1372dae3cd8526e56c05fd045ab1c9
Type fulltextMimetype application/pdf

Information Systems

Search outside of DiVA

GoogleGoogle Scholar
Total: 184 downloads
The number of downloads is the sum of all downloads of full texts. It may include eg previous versions that are now no longer available

urn-nbn

Altmetric score

urn-nbn
Total: 319 hits
CiteExportLink to record
Permanent link

Direct link
Cite
Citation style
  • harvard-cite-them-right
  • apa
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Other style
More styles
Language
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Other locale
More languages
Output format
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf