Artreviewgenerator

Was ist ein Art Review Generator?

Der Art Review Generator ist ein experimentelles Textgenerierungsprojekt zur Erforschung der Sprache der Kunstkritik, das vom Künstler Joshua Curry unter dem Namen Lucidbeaming entwickelt wurde.

Es erzeugt auf der Grundlage der von dem Benutzer eingegebenen englischen Wörter oder unvollendeten Sätze Texte mittlerer Länge im Stil zeitgenössischer Kunstkritiken, betrachtet jedoch kein Kunstwerk tatsächlich, versteht es nicht und bewertet es auch nicht.

Aktueller Betriebszustand

Wirkungsprinzip

Der Schöpfer nutzte als Grundmodell GPT-2 und passte es anhand von 57 Jahren an, also mehr als 21.000 Kunstkritiken aus Artforum, an. Dadurch lernte das Modell die häufig vorkommenden Wort- und Satzverbindungen in Kunstkritiken.

1. Der Benutzer gibt einen englischen Prompt oder einen unvollendeten Satz ein.
2. Das Modell prognostiziert den folgenden Text auf der Grundlage der Wahrscheinlichkeitsbeziehungen im Trainingsmaterial.
3. Das System erzeugt fünf potenzielle Kommentare mit unterschiedlichen zufälligen Ergebnissen.
4. Die Erstellungsaufgabe sollte ursprünglich etwa 2 bis 15 Minuten in Anspruch nehmen.
5. Senden Sie die Ergebnisse nach Abschluss per E-Mail.

Das Modell verfügt über zahlreiche statistische Muster von benachbarten Wörtern, besitzt aber kein Wissen über Kunstgeschichte, keine visuelle Wahrnehmung oder ein echtes ästhetisches Urteilsvermögen.

Kernfunktionen

• Fortsetzung der Kunstkritik anhand der englischen Schlüsselwörter
• Imitierung des Tonfalls moderner und zeitgenössischer Kunstkritik
• Erstellen von fünf verschiedenen Versionen auf einmal
• Präsentation akademischer, abstrakter und unklarer Ausdrucksweisen
• Beibehaltung von Fehlern, Wiederholungen und semantischen Sprüngen
• Offenlegung von Teilen der historischen Erzeugungsergebnisse
• Zur Beobachtung von kulturellen Vorurteilen in Korpora

Für welche Anwendungsszenarien geeignet

• Untersuchung der sprachlichen Muster in Kunstkritiken
• Klassengespräche über generatives Textmaterial und Autorität
• Beobachtung der frühen Erzeugungsfähigkeiten von GPT-2
• Auf der Suche nach unerwarteten Wortkombinationen für das Schreiben über Kunst
• Analyse von Vorurteilen und Identitätsausdrücken in Trainingsdaten
• Fallstudien zu Kuratieren, Digitalem Kunst und Medienforschung
• Vergleich der Unterschiede zwischen menschlichen Kommentaren und probabilistischen Texten

Hauptvorteile

• Die Ziele des Projekts sowie die Beschreibung der Trainingsdaten sind recht transparent.
• Der Sprachkorpus ist ausdrücklich auf langfristige Kunstkritiken beschränkt.
• Der entstehende Stil weist deutliche Merkmale einer künstlerischen Kritik auf.
• Den Text nicht als zuverlässige, fachliche Schlussfolgerung darstellen.
• Absichtliche Beibehaltung von Fehlern, um die Grenzen des Modells aufzuzeigen
• Kann für die Erforschung von Vorurteilen, Sprache und Kultur verwendet werden.
• Historische Ergebnisse erleichtern die Beobachtung der Auswirkungen verschiedener Hinweise.

Einsatzbeschränkungen und Risiken

• Der Online-Generator ist derzeit pausiert.
• Nur für englische Prompt-Sätze und englische Ausgaben geeignet.
• Das Modell betrachtet oder versteht Kunstwerke nicht.
• Die Ergebnisse können sich wiederholen, widersprüchlich sein oder unlogisch.
• Möglicherweise fiktive Informationen zu Künstlern, Ausstellungen und Werken
• Mögliche Wiederholung von Vorurteilen und beleidigenden Ausdrücken in den Trainingsmaterialien
• Eignet sich nicht für direkte Zitationen in wissenschaftlichen Arbeiten oder offizielle Kommentare.
• Öffentliche Einreichungen können auf der Seite mit den öffentlichen Ergebnissen erscheinen.
• Die Fähigkeiten des frühen GPT-2 waren deutlich schwächer als die der modernen großen Modelle.
• Der E-Mail-basierte Generierungsprozess bietet keine sofortige Interaktion.

Schreibweise der Prompte

Es wird empfohlen, im Projekt den Dritten Person Singular zu verwenden, die Namen der Künstler anzugeben sowie Beschreibungen zum Medium und zur Werk zu geben – wobei die Sätze an einem Punkt enden sollten, an dem sie fortgesetzt werden können.

Lehrbuch zur historischen Anwendung

Die folgenden Schritte dienen dazu, den ursprünglichen Erstellungsprozess zu verstehen; wenn der aktuelle Generator pausiert ist, kann nicht garantiert werden, dass die Aufgabe eingereicht werden kann.

1. Schreiben Sie den Künstler, das Medium und das Thema auf Englisch.
2. Verwenden Sie den Dritten Person Singular und lassen Sie unvollendete Sätze unverändert.
3. Vermeiden Sie es, die Überprüfung der wahren Fakten den Modellen zu überlassen.
4. Geben Sie die E-Mail-Adresse ein, die für die Übermittlung des Ergebnisses benötigt wird.
5. Warten Sie nach dem Einsenden etwa 2 bis 15 Minuten.
6. Vergleichen Sie die Wiederholungen und Unterschiede der fünf erzeugten Versionen.
7. Überprüfen Sie alle Namen, Ausstellungen und Werkinformationen.
8. Nutzen Sie die Ergebnisse nur als Material für Experimente oder als Inspiration für das Schreiben.

Wie man in der Pause forscht

1. Lesen Sie die Beschreibungen zur Modellstruktur und zum Trainingsdatensatz auf der Startseite.
2. Öffnen Sie die FAQ, um die Ziele der Experimente des Kreators zu erfahren.
3. Sehen Sie sich die Eingabemethoden in den Beispielen an.
4. Wählen Sie einige historisch entstandene Kommentare aus.
5. Markieren Sie wiederholte, unterbrochene und fiktive Inhalte.
6. Analyse der Identität, des geografischen Ursprungs und der künstlerischen Wertbeurteilung.
7. Struktureller Vergleich mit echten Kunstkritiken.
8. Aufzeichnen, welche Sätze glaubwürdig erscheinen, aber keine faktische Grundlage haben.

Wie man feststellt, ob Inhalt generiert wurde

• Überprüfen, ob Künstler und Werke tatsächlich existieren.
• Überprüfung des Datums, des Ortes und des Ausstellungsnamens
• Suche nach wiederholten gleichen Satzstrukturen oder Abschnitten
• Unterscheidung zwischen beschreibenden Beobachtungen und allgemeinen Begriffen
• Erkennung von Vorurteilen bezüglich Identität, Region und Geschlecht
• Prüfen, ob die Schlussfolgerung durch Belege aus den Werken gestützt wird.
• Nur weil man eine Sprachspezialisierung hat, bedeutet das noch nicht automatisch, dass der Inhalt korrekt ist.

Preisgestaltung und Geschäftsmodell

Die Schöpfer des Projekts haben klar gemacht, dass das Ziel nicht darin besteht, ein kommerzielles Produkt für den Massenmarkt zu schaffen. Daher sollten weder Pakete, Punkte noch Unternehmenspreise erfunden werden.

Vorurteile und Inhaltssicherheit

Das Trainingsmaterial stammt aus langjährigen Kunstrezensionen; Vorurteile, Urteile und kulturelle Veränderungen im Originaltext können in die erzeugten Ergebnisse einfließen. Der Trainingsprozess des Modells kann diese Tendenzen zudem verstärken.

• Das Eingeben von beleidigenden Ausdrücken kann zu beleidigenden Folgen führen.
• Identitätsetiketten können Stereotype auslösen.
• Die echten Namen der Personen können mit fiktiven Handlungen in Verbindung gebracht werden.
• Die generierte Texte spiegeln nicht die Ansichten von Artforum oder den beteiligten Künstlern wider.
• Vor der öffentlichen Verwendung sollte eine manuelle Bearbeitung sowie eine Überprüfung der Fakten durchgeführt werden.

GitHub und Open Source

Zum Zeitpunkt der Überprüfung wurde kein offizielles GitHub-Repositorium gefunden, das exakt mit dieser Website übereinstimmt. Der Ersteller hat die Trainingsmethoden sowie Anleitungen zu den verwendeten Tools veröffentlicht, liefert jedoch weder den vollständigen Quellcode der Website noch die Gewichte der Modelle.

Im Verzeichnis sollte als nicht open source gekennzeichnet werden; Kunstkritiken, Rezensionen von Artikeln oder Kunstanalysen mit demselben Namen dürfen nicht diesem Projekt zugeordnet werden.

Grundlegende Informationen

Empfehlungswert

Der Gesamtbewertungswert beträgt 3,4 von 5 Punkten. Es handelt sich um ein wertvolles Beispiel für die Erforschung von Kunstsprache, Vorurteilen sowie früherer Generierungsmodelle. Allerdings ist es derzeit ausgesetzt und es ist nicht möglich, das Werk wirklich zu bewerten; daher eignet es sich nicht als Werkzeug für alltägliche Kunstkritiken.

Häufige Fragen

Wird es Kunstwerke ansehen?

Nein, es erzeugt Texte nur auf der Grundlage von Texthinweisen und der Wahrscheinlichkeitsbeziehungen im Trainingsmaterial.

Kann es zuverlässige Kunstkritiken schreiben?

Nein, das ist nicht möglich. Das Ergebnis mag zwar professionell erscheinen, enthält aber fiktive, wiederholte und unlogische Inhalte.

Welches Modell wurde verwendet?

Das Projekt verwendet GPT-2, das mit künstlerischen Rezensionsdaten feingetuned wurde.

Woher stammen die Trainingsdaten?

Mehr als 21.000 Kunstkritiken von Artforum aus dem Jahr 1957.

Warum werden Fehler beibehalten?

Die Schöpfer betrachten Fehler, Wiederholungen und Sprünge selbst als wichtige Bestandteile dieses künstlerischen und sprachlichen Experiments.

Kann man es jetzt noch erstellen?

Die angezeigte Seite zeigt ausdrücklich an, dass der Service vorübergehend nicht verfügbar ist.

Muss man bezahlen?

Es gibt weder Abonnements noch kostenpflichtige Pakete; das Projekt ist kein kommerzielles Produkt.

Kann die erzeugte Inhalte voreingenommen sein?

Ja, Vorurteile in den Trainingskommentaren sowie im Modellierungsprozess können sich in den Ergebnissen widerspiegeln.

Ist das Projekt open source?

Es wurde kein offizieller, vollständiger Open-Source-Repository gefunden, das einerseits mit der offiziellen Website übereinstimmt.