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Searching for Human Bias Against AI-Composed Music

  • 2023
  • OriginalPaper
  • Buchkapitel
Erschienen in:

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Abstract

Das Kapitel "Searching for Human Bias Against AI-Composed Music" geht der faszinierenden Schnittmenge zwischen künstlicher Intelligenz und Musikkomposition nach. Es beginnt mit der Diskussion der weit verbreiteten Verwendung neuronaler Netzwerke bei verschiedenen Aufgaben und der allgemeinen Überzeugung, dass KI bei künstlerischen Unternehmungen nicht mit menschlicher Kreativität mithalten kann. Der Text untersucht dann die Geschichte künstlich komponierter Musik, von frühen Experimenten in den 1950er Jahren bis hin zu zeitgenössischen Systemen wie audiometaphor.ca, die Soundtracks auf der Grundlage von Benutzereingaben erzeugen. Das Kapitel beleuchtet die philosophischen Fragen im Zusammenhang mit rechnerischer Kreativität und der Bewertung kreativer Werke. Darin wird die Vorstellung diskutiert, dass künstliche Intelligenz, die an von Menschen komponierten Werken ausgebildet wird, möglicherweise nicht wirklich kreativ ist - eine Perspektive, die durch die Vorstellung in Frage gestellt wird, dass künstlerische Inspiration häufig aus der Arbeit anderer stammt. Der Text untersucht auch frühere Studien zur Voreingenommenheit gegenüber von künstlicher Intelligenz komponierten Kunstwerken wie DARCI und seinen Bewertungsmaßstäben sowie Experimente zu von künstlicher Intelligenz geschaffenen Gemälden und Musik. Sie präsentiert Ergebnisse, die auf eine mögliche Voreingenommenheit gegenüber künstlich komponierter Musik hindeuten, die von Faktoren wie früheren Erwartungen an künstliche Intelligenz und dem kulturellen Kontext der Musik beeinflusst wird. Das Kapitel schließt mit der Erörterung der Notwendigkeit weiterer Forschung, um einen Konsens über die Existenz einer Voreingenommenheit gegenüber künstlich komponierter Musik und die potenziellen zukünftigen Anwendungen künstlicher Intelligenz in kreativen Bereichen wie der Musiktherapie herzustellen.

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Titel
Searching for Human Bias Against AI-Composed Music
Verfasst von
Dimiter Zlatkov
Jeff Ens
Philippe Pasquier
Copyright-Jahr
2023
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-031-29956-8_20
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    Bildnachweise
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