A Preliminary Exploration of YouTubers' Use of Generative-AI in Content Creation

📄 arXiv: 2403.06039v1 📥 PDF

作者: Yao Lyu, He Zhang, Shuo Niu, Jie Cai

分类: cs.HC, cs.AI

发布日期: 2024-03-09

备注: Accepted at CHI LBW 2024

DOI: 10.1145/3613905.3651057

💡 一句话要点

探索YouTuber在内容创作中使用生成性人工智能的初步研究

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 生成性人工智能 内容创作 YouTube 定性分析 社交媒体 用户生成内容 创作工具

📋 核心要点

  1. 现有研究对生成性人工智能在内容创作中的具体应用领域和方法探讨不足，亟需深入分析。
  2. 本研究通过定性分析YouTube视频，探索内容创作者如何使用Gen-AI工具及其生成的内容特征。
  3. 研究结果显示，内容创作者在多种领域中应用Gen-AI，使用的工具和生成的产品类型多样，具有广泛的创作潜力。

📝 摘要（中文）

内容创作者越来越多地在YouTube、TikTok、Instagram等平台上利用生成性人工智能（Gen-AI）制作富有创意的图像、AI生成的视频和文章。尽管其日益普及，但关于AI生成内容的具体应用领域及内容创作者在创作过程中使用Gen-AI工具的方法仍然是一个未被充分探索的领域。本研究通过对68个展示Gen-AI使用的YouTube视频进行定性分析，初步探讨了这一新兴领域。我们的研究重点在于识别内容领域、使用的工具种类、执行的活动以及在用户生成内容背景下Gen-AI生成的最终产品的性质。

🔬 方法详解

问题定义：本研究旨在解决生成性人工智能在内容创作中的应用领域和方法尚未被充分探索的问题。现有研究缺乏对具体工具和创作活动的深入分析。

核心思路：通过对68个YouTube视频的定性分析，识别内容创作者在使用Gen-AI工具时的具体应用场景和生成内容的特征，揭示其创作过程中的多样性和复杂性。

技术框架：研究采用定性分析方法，首先筛选出展示Gen-AI使用的YouTube视频，然后对视频内容进行分类和分析，识别使用的工具、创作活动及最终产品的性质。

关键创新：本研究的创新点在于系统性地分析了内容创作者在不同领域中使用Gen-AI的具体方式，填补了现有文献中对这一新兴领域的研究空白。

关键设计：研究通过对视频内容的编码和分类，提取出使用的工具类型、创作活动和生成内容的特征，确保分析的全面性和准确性。具体的编码标准和分类方法在研究中进行了详细说明。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

研究发现，内容创作者在使用生成性人工智能时，涉及多个领域和工具，生成的内容类型多样。通过对68个视频的分析，识别出不同创作活动的特点，为未来的研究和应用提供了重要的参考依据。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括社交媒体内容创作、在线教育、广告营销等。通过深入理解内容创作者如何利用生成性人工智能，平台和开发者可以优化工具设计，提升用户体验，推动内容创作的创新与发展。未来，随着技术的进步，Gen-AI在内容创作中的应用将更加广泛，可能会改变传统创作模式。

📄 摘要（原文）

Content creators increasingly utilize generative artificial intelligence (Gen-AI) on platforms such as YouTube, TikTok, Instagram, and various blogging sites to produce imaginative images, AI-generated videos, and articles using Large Language Models (LLMs). Despite its growing popularity, there remains an underexplored area concerning the specific domains where AI-generated content is being applied, and the methodologies content creators employ with Gen-AI tools during the creation process. This study initially explores this emerging area through a qualitative analysis of 68 YouTube videos demonstrating Gen-AI usage. Our research focuses on identifying the content domains, the variety of tools used, the activities performed, and the nature of the final products generated by Gen-AI in the context of user-generated content.