A Proposal for a Multi-Axis Analytical Model for AI-Supported Art Practices

Öz

This study examines AI-assisted art practices through the relationship between creativity, the creative subject, and artistic production processes. The aim of the study is to evaluate art practices produced with artificial intelligence in terms of the organization of the production process, the degree of human intervention, the position of the AI system within production and discourse, and the conceptual orientation of the artwork. The research adopts a qualitative and conceptual approach, analyzing selected cases within a comparative analytical framework. In this context, the selected examples are examined by considering technical aspects of their production processes, artist statements, and modes of presentation; each work is analyzed in line with the defined analytical criteria. The study argues that conceptualizing artificial intelligence as a technical collaborator performing specific functions in artistic production provides a more explanatory framework. Accordingly, a multi-axial analytical model based on three main axes is proposed in order to analyze AI-assisted artistic practices. These axes consider the stages and extent to which human intervention is determinative within the production process, how the AI system is positioned within both the production process and the discursive framework, and the conceptual orientation shaping the artwork. The selected examples are comparatively analyzed along these three axes; based on the findings, practices with similar production logics are grouped together and classified. In this process, the classification is not derived from predefined fixed categories but is instead constructed based on common characteristics that emerge during the analysis. Based on this model, AI-assisted artistic practices are discussed within five main domains: data- and human-intervention-driven generative art practices; robotic productions based on human–machine functional collaboration; approaches in which AI is represented as a creative subject; works focusing on algorithmic justice and ethics; and music and creative language practices.The study demonstrates that the field of AI-assisted art exhibits a heterogeneous, transitional, and multi-layered structure; therefore, it cannot be adequately understood through one-dimensional classifications.

Anahtar Kelimeler

• art and technology
• creativity
• creative subject
• artistic production
• functional partnership

Destekleyen Kurum

This study was not supported by, conducted within, or approved by any institution.

Etik Beyan

This study is based on theoretical and conceptual analysis and does not involve human or animal subjects. Therefore, ethical approval is not required.

Teşekkür

I would like to thank my advisor, Ayşe Pelin Şahin Tekinalp, for her valuable contributions and support.

Yapay Zekâ Destekli Sanat Pratiklerine Yönelik Çok Eksenli Analitik Model Önerisi

Öz

Bu çalışma, yapay zekâ destekli sanat pratiklerini yaratıcılık, yaratıcı özne ve sanatsal üretim süreçleri arasındaki ilişki üzerinden incelemektedir. Çalışmanın amacı, yapay zekâ ile üretilen sanat pratiklerini üretim sürecinin örgütlenişi, insan müdahalesinin düzeyi, yapay zekâ sisteminin üretim ve söylem içindeki konumu ile eserin kavramsal yönelimi üzerinden değerlendirmektir. Araştırma, nitel ve kavramsal bir yöntem izlemekte, seçilmiş örnekleri karşılaştırmalı bir analitik çerçeve içinde ele almaktadır. Bu kapsamda seçilen örnekler, üretim süreçlerine ilişkin teknik bilgiler, sanatçı beyanları ve eserlerin sunum biçimleri dikkate alınarak incelenmiş, her bir çalışma, belirlenen analitik ölçütler doğrultusunda çözümlenmiştir. Çalışmada, yapay zekânın sanatsal üretimde belirli işlevler üstlenen teknik bir ortak olarak kavranmasının daha açıklayıcı olduğu savunulmaktadır. Bu doğrultuda, yapay zekâ destekli sanatsal pratikleri çözümlemek amacıyla üç temel eksene dayanan çok eksenli bir analitik model önerilmektedir. Bu eksenler, üretim sürecinde insan müdahalesinin hangi aşamalarda ve ne ölçüde belirleyici olduğunu, yapay zekâ sisteminin üretim süreci ile söylemsel çerçeve içinde nasıl konumlandırıldığını ve eserin hangi kavramsal yönelim doğrultusunda şekillendiğini dikkate almaktadır. Seçilen örnekler bu üç eksen doğrultusunda karşılaştırmalı olarak analiz edilmiş, elde edilen bulgular temelinde benzer üretim mantıklarına sahip pratikler bir araya getirilerek sınıflandırılmıştır. Bu süreçte sınıflandırma, önceden belirlenmiş sabit kategorilerden türetilmek yerine, analiz sürecinde ortaya çıkan ortak özellikler doğrultusunda oluşturulmuştur. Bu model temelinde yapay zekâ destekli sanat pratikleri; veri ve insan müdahalesine dayalı üretken sanat pratikleri, insan–makine işlevsel ortaklığına dayalı robotik üretimler, yapay zekânın yaratıcı özne olarak temsil edildiği yaklaşımlar, algoritmik adalet ve etik odaklı üretimler ile müzik ve yaratıcı dil pratikleri olmak üzere beş ana üretim alanı içinde ele alınmaktadır. Çalışma, yapay zekâ destekli sanat alanının heterojen, geçişli ve çok katmanlı bir yapı sergilediğini; bu nedenle tek boyutlu sınıflandırmalarla kavranamayacağını ortaya koymaktadır.

Anahtar Kelimeler

• sanat ve teknoloji
• yaratıcılık
• yaratıcı özne
• sanatsal üretim
• işlevsel ortaklık

Destekleyen Kurum

Bu çalışma herhangi bir kurum, kuruluş veya fon tarafından desteklenmemiştir.

Etik Beyan

Bu çalışma, insan veya hayvan denekler üzerinde herhangi bir deney, anket ya da görüşme içermemektedir. Araştırma süreci boyunca etik kurul izni gerektiren bir uygulama yapılmamıştır. Çalışmada kullanılan tüm görsel, metinsel ve kuramsal kaynaklara akademik etik ilkeler doğrultusunda atıf yapılmıştır.

Teşekkür

Danışman hocam Ayşe Pelin Şahin Tekinalp’e değerli katkıları ve desteği için teşekkür ederim.

Kaynakça

1. Amabile, T. M. (1996). Creativity in Context: Update to the Social Psychology of Creativity. Routledge.
2. Arbiza Goenaga, M. (2020). A Critique of Contemporary Artificial Intelligence Art: Who Is “Edmond de Belamy”? AusArt: Journal for Research in Art, 8(1), 49–64. https://doi.org/10.1387/ausart.21490
3. Artut, S. (2019). Yapay Zekâ Olgusunun Güncel Sanat Çalışmalarındaki Açılımları. İnsan ve İnsan Dergisi, 6(22), 767–783.
4. Ashton, D., & Patel, K. (2024). “People Don’t Buy Art, They Buy Artists”: Robot Artists, Work, Identity, and Expertise. Convergence: The International Journal of Research into New Media Technologies, 30(2), 790–806. https://doi.org/10.1177/13548565231220310
5. Audry, S. (2021). Art in the Age of Machine Learning. MIT Press.
6. Babu, V. S., & Banana, K. (2024). A Study in Narrow Artificial İntelligence – an Overview. International Journal of Engineering Science and Advanced Technology, 24(4), 210–219.
7. Becker, H. S. (1982). Art Worlds. University of California Press.
8. Boden, M. A. (2004). The Creative Mind: Myths and Mechanisms. Routledge.

9. Buolamwini, J. A. (2022). Facing the Coded Gaze with Evocative Audits and Algorithmic Audits [Doctoral dissertation, Massachusetts Institute of Technology]. MIT Libraries DSpace@MIT. https://dspace.mit.edu/handle/1721.1/143396
10. Cohen, H. (1995). The Further Exploits of AARON, Painter. Stanford Humanities Review, 4(2), 141–158.
11. du Sautoy, M. (2020). The Creativity Code: Art and Innovation in the Age of AI. Harvard University Press.
12. Furseth, J. (2020). Ai-Da. Kinfolk, 35, 146–147.
13. Goodfellow, I., Pouget-Abadie, J., Mirza, M., Xu, B., Warde-Farley, D., Ozair, S., Courville, A., & Bengio, Y. (2014). Generative Adversarial Nets. In Advances in Neural Information Processing Systems (Vol. 27, pp. 2672–2680). https://doi.org/10.48550/arXiv.1406.2661
14. Goodfellow, P. (2024). The distributed authorship of art in the age of AI. Arts, 13(5), Article 149. https://doi.org/10.3390/arts13050149
15. Goold, P. (2020). Artificial Authors: Case Studies of Copyright in Works of Machine Learning. Journal of the Copyright Society of the U.S.A., 67(3), 427–470.
16. Gruchy, T. (2020). Observations and Categorisations of Art Practices Associated with AI. In M. Kurosu (Ed.), Human-Computer Interaction: Design and User Experience (pp. 234–245). Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-030-49059-1_17
17. Helliwell, A. C. (2023). Art-ificial: The Philosophy of AI Art [Doctoral dissertation, University of Kent]. Kent Academic Repository. https://doi.org/10.22024/UniKent/01.02.105246
18. Latour, B. (2005). Reassembling the Social: An Introduction to Actor-Network-Theory. Oxford University Press.
19. Lee, E. (2024). AI and the Sound of Music. The Yale Law Journal Forum. https://doi.org/10.2139/ssrn.4753604
20. Lee, K. F., & Chen, Q. (2024). AI 2041: Ten Visions for Our Future. WH Allen.
21. Lima, E. (2024). AI Art and Public Literacy: The Miseducation of Ai-Da the Robot. AI and Ethics, 4(3), 841–854. https://doi.org/10.1007/s43681-024-00488-5
22. Lin, Z., & Riedl, M. (2023). An Ontology of Co-Creative AI Systems (arXiv:2310.07472). arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.2310.07472
23. Manovich, L., & Arielli, E. (2024). Artificial Aesthetics. https://manovich.net/index.php/projects/artificial-aesthetics
24. McCorduck, P. (2004). Machines Who Think: A Personal Inquiry into the History and Prospects of Artificial Intelligence. A K Peters.
25. Miller, A. I. (2019). The Artist in the Machine: The World of AI-Powered Creativity. MIT Press.
26. Noll, A. M. (1966). Human or Machine? A Subjective Comparison of Piet Mondrian’s “Composition with Lines” and a Computer-Generated Picture. The Psychological Record, 16(1), 1–10.
27. Noll, A. M. (1967). The Digital Computer as a Creative Medium. IEEE Spectrum, 4(10), 89–95. https://doi.org/10.1109/MSPEC.1967.5217127
28. Qiao, X. (2024). Redefining Creativity: The Effects of Artificial Intelligence on Human Musical Innovation. Journal of Dharma, 49(3), 321–336.
29. Reese, B. (2018). The Fourth Age: Smart Robots, Conscious Computers, and the Future of Humanity. Atria Books.
30. Salimbeni, G., Benford, S., Reeves, S., & Martindale, S. (2024). Decoding AI in Contemporary Art: A Five-Trope Classification for Understanding and Categorization. Leonardo, 57(4), 420–426. https://doi.org/10.1162/leon_a_02546
31. Schubbach, A. (2023). AI and Art: Arguments for Practice. In S. Thiel & J. C. Bernhardt (Eds.), AI in Museums: Reflections, Perspectives and Applications (pp. 41–56). transcript Verlag. https://doi.org/10.14361/9783839467107-005
32. Srinivasan, R., & Uchino, K. (2021). The Role of Arts in Shaping AI Ethics. In Reframing Diversity in AI: Representation, Inclusion and Power (CEUR Workshop Proceedings, Vol. 2812). CEUR-WS.
33. Stephensen, J. L. (2024). The Marcel Duchamp Case in, Against, or After Artificial Creativity. In E. Voigts, R. M. Auer, D. Elflein, S. Kunas, J. Röhnert, & C. Seelinger (Eds.), Artificial Intelligence – Intelligent Art? Human-Machine Interaction and Creative Practice (pp. 125–138). transcript Verlag. https://doi.org/10.14361/9783839469224-008
34. Sternberg, R. J. (1999). Handbook of Creativity. Cambridge University Press.
35. Turing, A. M. (1950). Computing Machinery and Intelligence. Mind, 59(236), 433–460. https://doi.org/10.1093/mind/LIX.236.433
36. Yüksel, İ., & Asan Yüksel, O. (2024). Sanatta Yapay Zeka Devrimi: Yaratıcılığın Yeni Boyutları. Sanat ve Tasarım Dergisi, 14(2), 261–285. https://doi.org/10.20488/sanattasarim.1602572