Artificial Intelligence for image generation in art: how does it impact on the future of Fine Art students?

• Pedro Javier Albar Mansoa

  Universidad Complutense de Madrid, España.

  https://orcid.org/0000-0002-4427-1780

The emerging development of Artificial Intelligence (AI) that generates realistic images from text, may affect the future of Fine Art students, as through these AIs they are doing the work that an artist can do. In order to understand their vision and positioning on the subject, from this educational context, we hypothesise that the AI of image generation in art has an impact on their academic and professional future. The objective is to know the impact of the AI of image generation on the students, without constituting a solution to the problem, only a contextual record of opinion, a structured survey is carried out to collect data on the topic of study, we also conducted an interview with chatGPT to know their answers and relate them to that of the students. In conclusion, we obtain positive and negative responses that contextualise this October 2022 moment.

Albar-Mansoa P. J., & Antúnez del Cerro N. (2022). Alfabetización visual de docentes de arte en formación en la Facultad de Bellas Artes (UCM) a través de representaciones visuales de su propio concepto de arte. Kepes, 19(25), 191-221. https://doi.org/10.17151/kepes.2022.19.25.8

Alonso, L.E. (1999). Sujeto y discurso: El lugar de la entrevista abierta en las prácticas de la sociología cualitativa. En J. M. Delgado & J. Gutiérrez (Eds.) Métodos y técnicas cualitativas de investigación en ciencias sociales (pp. 225-240). Síntesis.

Brage, L. B., Socias, C. O., & Torelló, J. L. O. (2003). Análisis cualitativo de entrevistas. Nómadas, (18), 140-149.

Brea, J. L. (2010). Las tres eras de la imagen: imagen-materia, film, e-image (Vol. 6). Ediciones Akal.

Boden, M. A., & Edmonds, E. A. (2019). From fingers to digits: an artificial aesthetic. MIT Press.

Caramiaux, B., & Fdili Alaoui, S. (2022). "Explorers of Unknown Planets": Practices and Politics of Artificial Intelligence in Visual Arts. Proceedings of the ACM on Human-Computer Interaction, 6(CSCW2), 1-24. https://doi.org/10.1145/3555578

Contreras-Medina F. R. y Marín A. (2022). La visualidad algorítmica: una aproximación social a la visión artificial en la era post internet. Arte, Individuo y Sociedad, 34(2), 627-647. https://doi.org/10.5209/aris.74664

Colton, S., De Mantaras, R. L., & Stock, O. (2009). Computational creativity: Coming of age. AI Magazine, 30(3), 11-14.

Dequech, D. (2004). Uncertainty: individuals, institutions and technology. Cambridge Journal of Economics, 28(3), 365-378.

Eisner, E. W. (2002). The educational imagination. Merrill.

Estupiñán, A. M. L., & Mesa, L. P. (2023). Inteligencia Artificial: el futuro del empleo. Revista Lecciones Vitales, lv0103-lv0103.

Ferrández-Berrueco, R., Marqués Andrés, M., Sánchez-Tarazaga, L., & Ruiz Bernardo, P. (2022). Universidad en tiempo de pandemia. Experiencia de estudiantes universitarios en España. Utopía Y Praxis Latinoamericana, 27(96), e5790264. Recuperado a partir de https://produccioncientificaluz.org/index.php/utopia/article/view/e5790264

Garner, H. (1973). The Arts and Human Development: A Psychological Study of the Artistic Process. John Wiley & Sons.

Goodfellow, I., Pouget-Abadie, J., Mirza, M., Xu, B., Warde-Farley, D., Ozair, S., Courville, A., & Bengio, Y. (2020). Generative adversarial networks. Communications of the ACM, 63(11), 139-144. https://doi.org/10.48550/arXiv.1406.2661

Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Deep learning. MIT press.

Hanson, K. H. (2020). The Art of Reflection: A Guide to Critical Thinking in the Arts. Routledge.

Ilg, E., Mayer, N., Saikia, T., Keuper, M., Dosovitskiy, A., & Brox, T. (2017). Flownet 2.0: Evolution of optical flow estimation with deep networks. In Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition (pp. 2462-2470).

Krizhevsky, A., Sutskever, I., Hinton, G. E., Pereira, F., Burges, C. J. C., Bottou, L., & Weinberger, K. Q. (2012). Advances in neural information processing systems. MIT Press.

Labraña, J. (2022). La teoría de sistemas sociales y el campo de estudios en educación superior. Cinta de moebio, (74), 51-64. https://doi.org/10.4067/S0717-554X2022000200051

Liu, B. (2023). Arguments for the Rise of Artificial Intelligence Art: Does AI Art Have Creativity, Motivation, Self-awareness and Emotion?. Arte, Individuo y Sociedad, 35(3). https://dx.doi.org/10.5209/aris.83808

Li, Y., Gu, J. y Wang, L. (2020). Investigación sobre la ética de la inteligencia artificial en el campo del diseño artístico. Journal of Physics: Conference Series (Vol. 1673, No. 1, p. 012052). IOP Publishing.

Mazzone, M., & Elgammal, A. (2019). Art, creativity, and the potential of artificial intelligence. In Arts 8(1), 1-9. https://dx.doi.org/10.3390/arts8010026

Marcus, G., Davis, E. y Aaronson, S. (2022). Un análisis muy preliminar de DALL-E 2. arXiv preprint arXiv:2204.13807.

McHugh, G. (2014). Post internet. Lulu Press, Inc.

Mosco, V. (2017). Becoming digital: Toward a post-internet society. Emerald Group Publishing.

Nass, C., & Moon, Y. (2000). Machines and mindlessness: Social responses to computers. Journal of social issues, 56(1), 81-103.

Ocaña-Fernández, Y., Valenzuela-Fernández, L., & Garro-Aburto, L. (2019). Inteligencia artificial y sus implicaciones en la educación superior. Propósitos y Representaciones, 7(2), 536-568. http://dx.doi.org/10.20511/pyr2019.v7n2.274

OpenAI-ChatGPT (04 de diciembre 2022). Chatgpt: Optimizing language models for dialogue. OpenAI. https://openai.com/blog/chatgpt/

OpenAI-DALL.E 2. (15 de noviembre 2022) https://openai.com/dall-e-2/

Pallarès Piquer, M. (2020). Educación humanizada. Una aproximación a partir del legado de Heinrich Rombach. ESE: Estudios sobre educación, 38, 9-27. https://doi.org/10.15581/004.38.9-27

Reidl, L.M. (2012). El diseño de investigación en educación: conceptos actuales. Metodología de Investigación en Educación Médica, 1(1), 35-39. https://www.scielo.org.mx/pdf/iem/v1n1/v1n1a8.pdf

Ruíz-Olabuenaga, J. I. (2012). Metodología de la investigación cualitativa. Universidad de Deusto.

Sabzalieva, E., & Valentini, A. (2023). ChatGPT e inteligencia artificial en la educación superior: Guía de inicio rápido. UNESCO. https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000385146_spa

Said-Hung, E., Gonzalez-Prieto, E. &Pallarès Piquer, M. (2021): Preventing cyberbullying through ict-centric education: a case study, Technology, Pedagogy and Education, DOI: 10.1080/1475939X.2021.1908415

Song, L., Wu, W., Fu, C., Qian, C., Loy, C. C., & He, R. (2021). Pareidolia face reenactment. In Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (pp. 2236-2245).

Strothotte, T., & Schlechtweg, S. (2002). Non-photorealistic computer graphics: modeling, rendering, and animation. Morgan Kaufmann.

Urban, T. (2015). La Revolución de la IA: El camino a la Súper Inteligencia. Lampadia. https://www.lampadia.com/assets/uploads_documentos/21519-la-revolucion-de-la-ia.pdf

Yrigoyen, E. (2022). Arte autónomo o Arte emancipatorio: vástagos de una “Teoría especulativa del Arte”. JM Schaeffer y la apertura a una naturalización de la experiencia estética. Bajo palabra. Revista de filosofía, 31, 71-88. https://doi.org/10.15366/bp2022.31.003

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