超越提示词：面向创意生成式人工智能的社区未来

生成式人工智能对我们共同创作艺术方式的影响需要跨学科视角来为 HCI 和设计研究提供信息。为了激发跨学科对话，我们创建了三个推测性设计探索：如果生成式人工智能能够支持社区化创作过程和成果，而非当前个体化提示的范式，会怎样？设计包括：由植物生长驱动的可持续人工智能艺术替代模式、反映人工智能对个人数据解读的墙面艺术，以及通过多模态人类-人工智能协作创建的社区壁画。我们与 18 名具有跨学科背景的参与者举办了工作坊，他们对这些设计做出回应，并使用新型工具包共同创造人工智能未来。对参与者讨论的主题分析揭示了与时间表达、代表性、数据隐私、资源分配和所有权相关的机遇和担忧。本论文贡献了创意人工智能未来的推测性设计、用于引发跨学科讨论的新型工具包，以及 HCI 和设计社区需要考虑的面向社区的创意生成式人工智能的关键张力。