Artificial consciousness and the consciousness-attention dissociation

Artificial Intelligence is at a turning point, with a substantial increase in projects aiming to implement sophisticated forms of human intelligence in machines. This research attempts to model specific forms of intelligence through brute-force search heuristics and also reproduce features of human perception and cognition, including emotions. Such goals have implications for artificial consciousness, with some arguing that it will be achievable once we overcome short-term engineering challenges. We believe, however, that phenomenal consciousness cannot be implemented in machines. This becomes clear when considering emotions and examining the dissociation between consciousness and attention in humans. While we may be able to program ethical behavior based on rules and machine learning, we will never be able to reproduce emotions or empathy by programming such control systems—these will be merely simulations. Arguments in favor of this claim include considerations about evolution, the neuropsychological aspects of emotions, and the dissociation between attention and consciousness found in humans. Ultimately, we are far from achieving artificial consciousness

Incorporating characteristics of human creativity into an evolutionary art algorithm

A perceived limitation of evolutionary art and design algorithms is that they rely on human intervention; the artist selects the most aesthetically pleasing variants of one generation to produce the next. This paper discusses how computer generated art and design can become more creatively human-like with respect to both process and outcome. As an example of a step in this direction, we present an algorithm that overcomes the above limitation by employing an automatic fitness function. The goal is to evolve abstract portraits of Darwin, using our 2nd generation fitness function which rewards genomes that not just produce a likeness of Darwin but exhibit certain strategies characteristic of human artists. We note that in human creativity, change is less choosing amongst randomly generated variants and more capitalizing on the associative structure of a conceptual network to hone in on a vision. We discuss how to achieve this fluidity algorithmically

Humans Versus AI: Whether and Why We Prefer Human-Created Compared to AI-Created Artwork

With the recent proliferation of advanced artifcial intelligence (AI) models capable of mimicking human artworks, AI creations might soon replace products of human creativity, although skeptics argue that this outcome is unlikely. One possible reason this may be unlikely is that, independent of the physical properties of art, we place great value on the imbuement of the human experience in art. An interesting question, then, is whether and why people might prefer human-compared to AI-created artworks. To explore these questions, we manipulated the purported creator of pieces of art by randomly assigning a “Human-created” or “AI-created” label to paintings actually created by AI, and then assessed participants’ judgements of the artworks across four rating criteria (Liking, Beauty, Profundity, and Worth). Study 1 found increased positive judgements for human- compared to AI-labelled art across all criteria. Study 2 aimed to replicate and extend Study 1 with additional ratings (Emotion, Story, Meaningful, Efort, and Time to create) intended to elucidate why people more-positively appraise Human-labelled artworks. The main fndings from Study 1 were replicated, with narrativity (Story) and perceived efort behind artworks (Efort) moderating the label efects (“Human-created” vs. “AI-created”), but only for the sensory-level judgements (Liking, Beauty). Positive personal attitudes toward AI moderated label efects for more-communicative judgements (Profundity, Worth). These studies demonstrate that people tend to be negatively biased against AI-created artworks relative to purportedly humancreated artwork, and suggest that knowledge of human engagement in the artistic process contributes positively to appraisals of art

O impacto de inteligência artificial na criatividade de vídeos

In this study, the impact of using an Artificial Intelligence (AI) algorithm, Style Transfer, on the evaluation of the creative elements of artistic videos was explored. The aim of this study was to verify to what extent the use of this system contributes to changes in the qualitative and quantitative perception of the elements of creativity present in the videos, and to verify what changes occur. An experimental study was carried out, including two sets of videos that were watched by two groups: 1) a control group (n = 49, composed by 25 experts and 24 non-experts); 2) an experimental group (n = 52, composed by 27 experts and 25 non-experts). The first set, consisting of six videos without AI transformation (shared videos), was shown to both groups, aiming at verifying the equivalence of evaluation criteria. The second set, consisting of six videos (differentiated) with a version transformed by AI (displayed to the experimental group) and another untransformed (displayed to the control group). Each participant was asked to rate the videos, on a five-point Likert scale, on six elements of creativity and to characterize the creativity of each video with two words. The quantitative results showed equivalence of criteria in the shared videos between the experimental group and the control group (only one of 36 comparisons showed significant differences). Regarding quantitative comparisons of the differentiated (experimental versus control), 10 evaluations showed no significant differences, while five had higher evaluations of creativity in the experimental group and five in the control group. Concerning qualitative comparisons, in general, the frequency of terms used by participants in both groups was similar in the shared videos. In the differentiated videos there were some differences. Taken together, the results emphasize the importance of human mediation in the application of an Artificial Intelligence algorithm in creative production, which reinforces the relevance of the concept of Hybrid Intelligence.Neste estudo foi explorado o impacto do uso de um algoritmo de Inteligência Artificial (IA), Style Transfer, na avaliação dos elementos de criatividade de vídeos artísticos. O objetivo deste estudo foi verificar em que medida o uso deste sistema contribui para alterações na perceção qualitativa e quantitativa dos elementos de criatividade presentes nos vídeos, e verificar que mudanças ocorrem. Foi efetuado um estudo experimental, contemplando dois conjuntos de vídeos que foram visualizados por dois grupos: 1) um grupo de controlo (n=49, dos quais 25 peritos e 24 não peritos); 2) um grupo experimental (n=52, dos quais 27 peritos e 25 não peritos). O primeiro conjunto, composto por seis vídeos sem transformação de IA (vídeos partilhados), foi exibido a ambos os grupos, visando a verificação da equivalência de critérios de avaliação. O segundo conjunto, composto por seis vídeos (diferenciados) teve uma versão transformada por IA (exibida ao grupo experimental) e outra não transformada (exibida ao grupo de controlo). A cada participante foi solicitado que avaliasse, numa escala de Likert de cinco pontos, os vídeos, em seis elementos de criatividade e que caracterizasse a criatividade de cada vídeo com duas palavras. Os resultados quantitativos demonstraram equivalência de critérios nos vídeos partilhados entre o grupo experimental e o grupo de controlo (apenas uma de 36 comparações apresentou diferenças significativas). Relativamente à comparação quantitativa dos vídeos diferenciados (experimental versus controlo), 10 avaliações não apresentaram diferenças significativas, enquanto que cinco tiveram avaliações mais elevadas de criatividade no grupo experimental e cinco no grupo de controlo. Nas comparações qualitativas, em geral, a frequência dos termos usados pelos participantes de ambos os grupos foram semelhantes nos vídeos partilhados. Nos vídeos diferenciados ocorreram algumas diferenças. No seu conjunto, os resultados enfatizam a importância da mediação humana na aplicação de um algoritmo de Inteligência artificial na produção criativa, o que reforça a relevância do conceito de Inteligência Híbrida.Mestrado em Comunicação Multimédi

인공지능을 이용한 알고리즘 기반의 시스템과 사용자의 인터랙션에 대한 이해

학위논문 (박사)-- 서울대학교 대학원 : 융합과학기술대학원 융합과학부(디지털정보융합전공), 2019. 2. 서봉원.컴퓨팅 파워의 개선, 인터넷과 소셜미디어, 모바일 디바이스 등의 보급을 통한 수많은 데이터의 축적, 딥러닝을 비롯한 기계학습 알고리즘의 발전으로 인공지능 기술이 어느때보다 더욱 큰 성과를 보이고 있다. 음성 인식, 컴퓨터 비전, 자연어 처리 등의 분야에서 인공지능은 이미 인간에 필적하거나 혹은 인간을 뛰어넘는 성능을 보이고 있으며, 자율주행, 로봇, 의료서비스 등의 다양한 분야에 적용되어 우리의 삶에 많은 변화를 가져올 것으로 기대된다. 하지만 알고리즘 측면에서의 기술적인 발전에 비해 인공지능의 인간공학적 요소와 사용자 경험에 대한 관심과 논의가 상대적으로 부족한 편이다. 이에 이 연구는 인간컴퓨터상호작용의 관점에서 인공지능과 사용자가 상호작용 하는 방식에 대해 다층적이고 통합적으로 이해하는 것을 목표로 하고 이를 통해 인공지능 기반의 사용자 인터페이스 디자인을 위한 함의점을 도출하는 것을 목표로 한다. 특히 이 논문은 인공지능 기술을 이용한 알고리즘 기반의 시스템과 사용자의 상호작용에 주목하고, 이를 대상으로 인지, 해석 및 평가, 지속적인 인터랙션, 실용적인 어플리케이션을 주제로 한 네 단계의 연구를 기획하고 진행하였다. 첫번째 연구는 인공지능 알고리즘에 대한 사람들의 선험적 인식을 조사하였다. 연령과 성별, 직업의 다양성을 고려하여 인구통계학적 대표성을 갖는 참가자를 모집하였으며, 이들을 대상으로 인공지능 인식에 대한 정성적 방식의 조사를 진행하였다. 조사 결과 사람들이 인공지능 알고리즘에 대해 갖는 선입견과 고정관념을 확인할 수 있었으며, 사람들이 인공지능을 의인화 할 뿐만 아니라 타자화 하는 경향이 있음을 확인할 수 있었다. 또한 인공지능 알고리즘과 사용자의 관계에서 지속적이고 전체적인 경험이 중요함을 확인하였다. 두번째 연구는 인공지능 알고리즘에 대한 사용자의 해석과 평가에 관한 것이다. 이를 위해 이미지의 미적 점수를 계산해주는 신경망 기반의 알고리즘이 구현된 AI Mirror라는 연구 프로토타입을 제작하였으며, 인공지능/기계학습 분야의 전문가, 사진전문가, 일반인으로 구분된 세 집단의 사용자를 모집하여 실험을 진행하였다. 사용자는 저마다 다른 배경 지식을 반영해 인공지능 알고리즘을 해석하고 평가하는 경향을 보였다. 사진전문가 집단이 알고리즘을 가장 높은 정도로 해석하였으며 합리적이라고 여긴 반면, 인공지능/기계학습 전문가 집단은 가장 낮은 정도로 알고리즘을 해석하고 평가했다. 사용자는 다양한 전략을 통해 인공지능 알고리즘의 원리를 추론하고자 하였으며 이를 통해 인공지능 알고리즘과의 차이를 좁혀갈 수 있었다. 또한 사용자는 인공지능 알고리즘과 쌍방 소통을 통해 의견을 교환하고자 하는 니즈를 표출하였다. 세번째 연구는 인공지능 알고리즘과 사용자가 공동의 목표를 두고 지속적인 인터랙션을 이어가는 과정에 대한 이해를 목표로 하였다. 사용자가 일부 그린 물체를 완성하고 스케치에 색칠을 자동으로 완성해주는 신경망 기반의 알고리즘 API를 이용하여 DuetDraw라는 리서치 프로토타입을 제작하였고, 정량 및 정성적 방법으로 이에 대한 사용자 평가를 진행하였다. 사용자 평가 결과 사용자는 인공지능 알고리즘과의 협업 과정에서 인공지능으로부터 단순한 피드백 보다는 자세한 설명을 제공받기를 원했으며, 알고리즘과의 관계에서 항상 주도적인 위치에 있고자 하였다. 인공지능과의 인터랙션은 과업 수행에 대한 사용자의 예측가능성, 이해도, 통제력을 낮추는 경항이 있었지만, 사용자에게 상대적으로 높은 사용성을 제공하였을 뿐만 아니라 사용자가 전반적으로 만족스러운 경험을 할 수 있도록 하였다. 끝으로, 네번째 연구는 보다 실용적인 어플리케이션을 제작하여 이에 대한 사용자 인터랙션을 이해하고자 하였으며, 이에 최근 큰 각광을 받고 있는 로봇저널리즘 기술을 구현한 NewsRobot을 제작하였다. NewsRobot은 2018 평창동계올림픽의 주요 경기 결과를 자동으로 수집하고 요약하며, 내용과 형식을 각각 종합뉴스-선택뉴스, 텍스트-카드-동영상으로 달리하여 뉴스를 생성한다. 정량 및 정성적 방법의 사용자 평가 결과, 선택뉴스가 종합뉴스에 비해 낮은 신뢰도를 보였음에도 불구하고 선택뉴스에 대한 사용자의 높은 선호도를 확인할 수 있었다. 또한 멀티미디어 모달리티가 높아질수록 사용자의 뉴스에 대한 만족도가 높아지지만 사용자의 기대수준에 어긋난 경우 오히려 낮은 평가를 받는 것을 확인하였다. 사용자는 알고리즘이 자동으로 생성한 뉴스에 대해 정확하고 객관적이라고 평가하였으며, 빠른 뉴스 생성 속도와 다양한 정보 시각화 요소에 대해서도 만족감을 드러냈다. 본 연구는 이 네 가지 연구의 결과들을 바탕으로 인간-인공지능 상호작용에 대한 다양한 시사점들을 도출하였으며, 인공지능을 이용한 알고리즘 기반의 시스템의 사용자 인터페이스 디자인을 위한 함의점들을 제안한다.The recent development of artificial intelligence (AI) algorithms is affecting our daily lives in numerous areas. Moreover, AI is expected to evolve rapidly, bringing tremendous economic value. However, compared to the attention these technological improvements receive, there is relatively little discussion on human factors and user experience related to AI algorithms. Thus, this thesis aims to better understand how users interact with AI algorithms. Specifically, this work examined algorithm-based human–AI interaction in four stages, through various modes of human-computer interaction: The first study investigated how people perceive algorithm-based systems using AI, finding that people tend to anthropomorphize as well as alienate them, which is distinct from their perceptions of computers. The second study investigated how people interpret and evaluate the output from AI algorithms through a prototype, AI Mirror, which assigned aesthetic scores to images based on a neural network algorithm. The results revealed that people interpret AI algorithms differently based on their backgrounds, and that they want to understand and communicate with AI systems. The third study investigated how people build a sequence of actions with AI algorithms through a mixed method study using a research prototype called DuetDraw, a drawing tool in which users and AI can draw pictures together. The results showed that people want to lead collaborations while hoping to get appropriate instructions from the AI algorithm. Lastly, a case study on a practical application of AI was conducted with a research prototype called NewsRobot, which automatically generated news articles with different content and styles. Findings showed that users prefer selective news and multimedia news that have more functionality and modality, but at the same time they do not want AI to boast about its ability. With these distinct but intertwined studies, this thesis argues the importance of understanding human factors in the user interfaces of AI-based systems and suggests design principles to this end.1 INTRODUCTION 1 1.1 Background 1 1.2 Research Goal 10 1.3 Research Questions 11 1.4 How People Perceive Algorithm-based Systems Using Artificial Intelligence 12 1.5 How People Interpret and Evaluate Algorithm-based Systems Using Artificial Intelligence 13 1.6 How People Build Sequential Actions with Algorithm-Based Systems Using Artificial Intelligence 15 1.7 How People Use a Practical Application of an Algorithm-based Systems Using Artificial Intelligence 17 1.8 Thesis Statement 18 1.9 Contributions 18 1.10 Thesis Overview 20 2 RELATED WORK 22 2.1 Human Perception of AI Algorithms 22 2.1.1 Technophobia 22 2.1.2 Anthropomorphism 23 2.2 Users Interpretation and Evaluation of AI Algorithms 24 2.2.1 Interpretability of Algorithms and Users Concerns 24 2.2.2 Sense-making and Gap between Users and AI algorithms 25 2.2.3 User Control in Intelligent Systems 26 2.3 How People Build Sequential Actions with AI Algorithms 26 2.3.1 AI, Deep Learning, and New UX in Creative Works 27 2.3.2 Communication and Leadership among Users and AI 28 2.4 Practical Design of Algorithm-based Systems Using AI 29 2.4.1 Automated Journalism 30 2.4.2 Personalization of News Content 31 2.4.3 Effect of Multimedia Modality on User Experience 32 3 HOW PEOPLE PERCEIVE ALGORITHM-BASED SYSTEMS USING ARTIFICIAL INTELLIGENCE 33 3.1 Motivation 34 3.2 Google DeepMind Challenge Match 36 3.3 Methodology 38 3.3.1 Participant Recruitment 38 3.3.2 Interview Process 39 3.3.3 Interview Analysis 40 3.4 Findings 41 3.4.1 Preconceptions about Artificial Intelligence 41 3.4.2 Confrontation: Us vs. Artificial Intelligence 43 3.4.3 Anthropomorphizing AlphaGo 47 3.4.4 Alienating AlphaGo 49 3.4.5 Concerns about the Future of AI 52 3.5 Limitations 55 3.6 Summary 56 4 HOW PEOPLE INTERPRET AND EVALUATE ALGORITHM-BASED SYSTEMS USING ARTIFICIAL INTELLIGENCE 57 4.1 Motivation 58 4.2 AI Mirror 60 4.2.1 Design Goal 60 4.2.2 Image Assessment Algorithm 61 4.2.3 Design of User Interface 61 4.3 Study Design 62 4.3.1 Participant Recruitment 63 4.3.2 Experimental Settings 64 4.3.3 Procedure 65 4.3.4 Analysis Methods 66 4.4 Result 1: Quantitative Analysis 67 4.4.1 Difference 68 4.4.2 Interpretability 69 4.4.3 Reasonability 70 4.5 Result 2: Qualitative Analysis 71 4.5.1 People Understand AI Based on What They Know 71 4.5.2 People Reduce Difference Using Various Strategies 73 4.5.3 People Want to Actively Communicate with AI 76 4.6 Limitations 78 4.7 Conclusion 78 5 HOW PEOPLE BUILD SEQUENTIAL ACTIONS WITH ALGORITHM-BASED SYSTEMS USING ARTIFICIAL INTELLIGENCE 80 5.1 Motivation 81 5.2 Duet Draw 84 5.2.1 Five AI Functions of DuetDraw 84 5.2.2 Initiative and Communication Styles of DuetDraw 85 5.3 Study Design 86 5.3.1 Participants 87 5.3.2 Tasks and Procedures 87 5.3.3 Drawing Scenarios 88 5.3.4 Survey 89 5.3.5 Think-aloud and Interview 89 5.3.6 Analysis Methods 90 5.4 Result 1: Quantitative Analysis 92 5.4.1 Detailed Instruction is Preferred over Basic Instruction 93 5.4.2 UX Could Be Worse with Lead-Basic than Assist-Detailed 94 5.4.3 AI is Fun, Useful, Effective, and Efficient 94 5.4.4 No-AI is more Predictable, Comprehensible, and Controllable 95 5.4.5 Even if Predictability is Low, Fun and Interest Can Increase 96 5.5 Result 2: Qualitative Analysis 96 5.5.1 Just Enough Instruction 97 5.5.2 Users Always Want to Lead 99 5.5.3 AI is Similar to Humans But Unpredictable 101 5.5.4 Co-Creation with AI 102 5.6 Limitations 105 5.7 Conclusion 105 6 HOW PEOPLE USE A PRACTICAL APPLICATION OF AN ALGORITHM-BASED SYSTEM USIGN ARTIFICIAL INTELLIGENCE 107 6.1 Motivation 108 6.2 News Robot 110 6.2.1 Selecting Main Event and Data Source 111 6.2.2 Designing News Article Structure 113 6.2.3 Content and Style 113 6.2.4 Generating News Articles 115 6.2.5 Designing NewsRobot User Interface 116 6.3 Study Design 117 6.3.1 Participants 117 6.3.2 Procedures 118 6.3.3 Analysis Methods 119 6.4 Results 1: Quantitative Analysis 120 6.4.1 Selective News Is Less Credible 120 6.4.2 Users Like Both Multimedia and Personalization 121 6.4.3 Quality of Video Is Not Rated Highest 122 6.4.4 NewsRobot Is Accurate but Not Sensational 123 6.5 Results 2: Qualitative Analysis 124 6.5.1 Users Evaluate NewsRobot Features Highly 124 6.5.2 NewsRobot Is Unbiased but Predictable 127 6.5.3 Benefits and Drawbacks of Using Multimedia 128 6.6 Limitations 130 6.7 Conclusion 130 7 DISCUSSION 131 7.1 Human Perception of AI Algorithms 131 7.1.1 Cognitive Dissonance 131 7.1.2 Beyond Technophobia 132 7.1.3 Toward a New Chapter in Human-Computer Interaction 134 7.1.4 Coping with the Potential Danger 135 7.2 Users Interpretation and Evaluation of AI Algorithms 135 7.2.1 Integrate Diverse Expertise and User Perspectives 136 7.2.2 Take Advantage of Peoples Curiosity about AI Principles 137 7.2.3 Provide AI and Users with Mutual Communication 138 7.3 How People Build Sequential Actions with AI Algorithms 139 7.3.1 Let the User Take the Initiative 140 7.3.2 Provide Just Enough Instruction 140 7.3.3 Embed Interesting Elements in the Interaction 141 7.3.4 Ensure Balance 142 7.4 Practical Design of Algorithm-based Systems Using AI 142 7.4.1 Provide Selective news with Adaptable Interface 142 7.4.2 Present Various Multimedia Elements but Not Too Many 144 7.4.3 Importance of Quality Data and Algorithm Refinement 145 7.5 Principles 146 8 CONCLUSION 148 8.1 Summary of Contributions 149 8.2 Future Directions 150 Bibliography 153 논문초록 173 감사의 글 176Docto

Focused on the Role of Surprise, Threat, and Anthropomorphism

학위논문 (석사) -- 서울대학교 대학원 : 경영대학 경영학과, 2020. 8. 이경미.Art has long been considered a creative domain that is exclusive to human beings, but now people are exposed to artworks created by artificial intelligence (AI). AI can be an autonomous artist and also collaborate with other human artists. It is becoming more important to understand how people feel and think toward artworks created by AI because AI technology is rapidly developing, and AI is seeking to take over domains that are considered to be exclusive to humans. The current research examines whether consumers emotion of interest differs based on the types of artist(s) (AI artist vs. AI and human collaboration vs. human artist) and further examines the effect of anthropomorphism. In study 1, it is proposed that consumers emotion of interest will differ whether the artworks are created by (1) an AI artist, (2) a collaboration between an AI artist and a human artist, or (3) a human artist. Surprise and perceived threat to human uniqueness are suggested as mediators for explaining the effect of artist type on consumers interest. In study 1, 473 participants showed the highest interest when the artist was AI and the lowest interest when the artist was human. There was a significant difference in interest between the AI condition and the human condition. But there was no significant difference in interest between the AI condition and the collaboration condition, and between the collaboration condition and the human condition. The effect of artist type on consumers interest is driven by surprise and perceived threat to human uniqueness. In study 2, it is proposed that consumers interest in the artists paintings will differ whether the artist is (1) an anthropomorphic AI, (2) a non-anthropomorphic AI, or (3) a human. This effect is suggested to be serially mediated by surprise and interest in the artist. In study 2, 290 participants showed higher interest in anthropomorphic AIs paintings than a non-anthropomorphic AIs or human artists paintings. But there was no significant difference in consumers interest in the artists paintings between the non-anthropomorphic condition and the human artist condition. Results support that the effect of anthropomorphism on consumers interest in the artists paintings is serially mediated by surprise and interest in the artist. This research makes theoretical contributions to the literature on AI and marketing by providing information that people are surprised but also threatened by AI art. Consequently, people are interested in art created by AI more than art created by other types of artists. This research makes another theoretical contribution by identifying the underlying psychological mechanisms that are affective and cognitive. The effect of anthropomorphism also suggests that people feel more interest in anthropomorphic AIs paintings than humans or non-anthropomorphic AIs. This research also has a practical implication because companies that make AI art or conduct AI art projects can establish strategic plans for those who may be most interested in AI artworks.최근 들어 사람들은 인공지능이 창작한 예술 작품에 더 노출되고 있다. 기술이 빠르게 발전하고 인공지능이 일반 대중에게 더 친숙해지고 있기 때문에 사람들이 인공지능으로 만든 예술 작품에 대해 어떻게 느끼고 생각하는지 이해하는 것이 중요해지고 있다. 특히 예술은 오랜 시간 동안 인간의 고유한 창작 영역으로 여겨져 왔기 때문에 연구의 필요성은 커지고 있다. 본 연구는 (1) 예술가의 유형 (인공지능 vs. 인공지능과 인간 간의 협업 vs. 인간)과 (2) 인공지능 예술가가 의인화된 정도 (의인화된 인공지능 vs. 의인화되지 않은 인공지능 vs. 인간)가 소비자의 흥미(interest)에 미치는 영향을 확인하고자 한다. 연구 1에서는 소비자들의 흥미가 예술가의 유형에 따라 다르게 나타나는지 살펴보고자 한다. 구체적으로, 예술가가 인공지능일 때 흥미가 가장 크게 나타나고 예술가가 인간일 때 흥미가 가장 낮게 나타날 것으로 예상된다. 예술가의 유형이 소비자의 흥미에 미치는 영향을 매개하는 변수로써 놀라움과 인간의 고유성에 대한 위협감을 제시하고자 한다. 연구 1 (n = 473)은 예술가의 유형이 소비자들의 흥미에 미치는 효과를 검증하였다. 참가자들의 흥미는 인공지능, 협업, 인간 예술가 순으로 컸으며, 인공지능 조건과 인간 조건 사이에서 유의미한 차이가 있는 것으로 나타났다. 그러나 참가자들의 흥미는 인공지능 조건과 협업 조건, 그리고 협업 조건과 인간 조건 사이에서 큰 차이가 없는 것으로 나타났다. 한편으로, 예술가 유형이 소비자의 흥미에 미치는 영향은 놀라움과 인간의 고유성에 대한 위협감에 의해 매개되었다. 구체적으로, 놀라움과 인간의 고유성에 대한 위협감은 예술가가 인공지능일 때 가장 높았고, 인간일 때 가장 낮았다. 연구 2에서는 예술가가 의인화된 정도에 따라 소비자들의 흥미가 달라지는지 확인하고자 한다. 소비자들의 흥미는 예술가가 의인화된 인공지능일 때 가장 클 것이며, 의인화의 정도가 예술가의 작품에 대한 소비자의 흥미에 미치는 영향은 놀라움과 예술가에 대한 흥미에 의해 연속적으로 매개될 것으로 예상된다. 연구 2 (n = 290)는 의인화된 인공지능 예술가의 작품에 대한 소비자들의 흥미에 미치는 영향을 살펴보았다. 참가자들은 의인화되지 않은 인공지능이나 인간의 예술 작품보다 의인화된 인공지능의 작품에 더 큰 흥미를 보였다. 이러한 주효과는 놀라움과 예술가에 대한 흥미에 의해 연속적으로 매개됨을 확인하였다. 이 연구는 인공지능 예술에 대한 소비자들의 감정적 그리고 인식적 반응을 분석하였다. 특히, 예술가의 유형이 소비자의 흥미에 미치는 효과는 놀라움과 인간의 고유성에 대한 위협감에 의해 매개되었다. 또한, 의인화가 예술가의 작품에 대한 소비자의 흥미에 미치는 효과는 놀라움과 예술가에 대한 흥미에 의해 매개된다는 정보를 제공함으로써 인공지능과 마케팅에 관한 문헌에 기여한다. 결과적으로 사람들은 인공지능이 창작한 작품에 흥미를 가지며, 특히 의인화된 인공지능 예술가일 경우 의인화되지 않은 인공지능과 인간이 예술가일 때보다 소비자들의 흥미를 더 이끌어낸다는 점을 확인하였다. 인공지능 예술을 창작하거나 인공지능 예술 프로젝트를 진행하는 기업들은 이 정보를 바탕으로 효과적인 전략을 세울 수 있다는 점에서 이 연구는 실질적인 시사점을 보이고 있다.I. INTRODUCTION 1 II. THEORETICAL BACKGROUND 4 2.1 Computational Creativity 4 2.2 Artificial Intelligence Art 5 2.3 Surprise and Interest – Incongruent Emotions 6 2.4 Perceived Threat to Human Uniqueness 9 2.5 Anthropomorphism 10 III. RESEARCH MODEL 13 3.1 Hypotheses 13 3.2 Overview of Studies 15 IV. STUDY 1 17 4.1 Method 17 4.2 Results and Discussion 20 V. STUDY 2 24 5.1 Method 24 5.2 Results and Discussion 27 VI. GENERAL DISCUSSION 31 6.1 Theoretical and Practical Implications 31 6.2 Limitations and Future Research 33 VII. REFERENCES 35 VIII. APPENDIX 43 요약(국문초록) 50Maste