{
  "creator": [
    "Schreiber, Anton",
    "Sander, Kilian",
    "Kopiez, Reinhard",
    "Thöne, Raphael"
  ],
  "date": [
    "2024-09-05"
  ],
  "description": [
    "Aktuell wird eine zunehmende Anzahl an generativen Systemen Künstlicher Intelligenz (KI) entwickelt. Einige Systeme sind eher von generischer Natur, andere wurden speziell für die Komposition von Musik entwickelt. Wie in anderen kreativen Bereichen ist noch unklar, welche Auswirkung diese KIs auf Musikschaffende haben wird. Trotz des kontroversen Themas, existiert bisher wenig Evidenz für die subjektiv bewertete Qualität von KI-Kompositionen im Vergleich zu menschlichen Kompositionen. Daher untersuchten wir in einem online Rating-Experiment die subjektiv bewertete Qualität von KI-Kompositionen im Vergleich zu Kompositionen von Musikstudierenden in einer standardisierten Aufgabe. Basierend auf einem Melodiefortsetzungsparadigma wurden Kompositionen mit den KIs ChatGPT (Version 3.5) und Google Magenta Studio (Version 2.0) erstellt. Musikstudierende generierten insgesamt 57 Fortsetzungsvarianten der gleichen Fortsetzungsaufgabe. In einem online Rating-Experiment bewerteten Teilnehmende (N = 71) die ästhetischen Qualitäten der Melodien. Zusätzlich wurde die musikalische Erfahrung der Teilnehmenden, sowie die Länge der vervollständigten Anfangsmelodie (zwei Probe Positionen) kontrolliert. Als Hauptergebnis wurden die Kompositionen der KIs für alle vier Bewertungs-Items schlechter als die menschlichen Lösungen bewertet (große Effekte). Musikalische Erfahrung, sowie die Länge der Anfangsmelodie hatten keinen Einfluss auf die Bewertung. Wir schlussfolgern, dass die kompositorischen Fähigkeiten musikalischer KIs noch deutlich hinter menschlichen Fähigkeiten liegen. Allerdings sind zukünftig rasante Entwicklungen im Bereich der generativen musikalischen KI-Systeme zu erwarten.",
    "Many generative artificial intelligence (AI) systems have been developed over the last decade. Some systems are more of a generic character, and some are specialized in music composition. However, whether these AI systems are serious competitors for human composers remains unclear. Despite increased public interest, there is currently little empirical foundation for a conceivably equivalent performance for creative AI when compared to human experts in a controlled task. Thus, we conducted an online experiment to evaluate the subjectively perceived quality of AI compositions with human-made products (by music students) in a standardized task. Based on a melody continuation paradigm, creative products using AI were generated by the AI agents ChatGPT (Version 3.5) and Google Magenta Studio (Version 2.0). The human creative performances were realized by 57 melodic continuations, composed by music students. In the online evaluation study, listeners (N = 71, mainly musicians) rated the aesthetic quality of the outcomes of the various systems. Additionally, the raters’ musical experience level was controlled as well as the length of the given melody completion task (two probe positions). As a main result, the overall quality of the AI compositions was rated significantly lower on all four target items compared to the human-made products (large effect sizes). Musical experience and the length of the melody did not influence the ratings. We conclude that the current capabilities of AI in the domain of musical creativity determined by a standardized composition task are far below human capabilities. However, we assume rapid progress will be made in the domain of generative music-specific AI systems."
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  "format": [
    "application/pdf",
    "text/html",
    "text/xml"
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  "identifier": [
    "https://jbdgm.psychopen.eu/index.php/JBDGM/article/view/195",
    "10.5964/jbdgm.195"
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  "language": [
    "eng"
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  "publisher": [
    "PsychOpen GOLD / Leibniz Institut for Psychology (ZPID)"
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  "relation": [
    "https://jbdgm.psychopen.eu/index.php/JBDGM/article/view/195/195.pdf",
    "https://jbdgm.psychopen.eu/index.php/JBDGM/article/view/195/195.html",
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  "rights": [
    "Copyright (c) 2024 Reinhard Kopiez, Anton Schreiber, Kilian Sander, Raphael Thöne",
    "https://creativecommons.org/licenses/by/4.0"
  ],
  "source": [
    "Jahrbuch Musikpsychologie; Band 32 (2023/2024); 1-14",
    "Yearbook of Music Psychology; Volume 32 (2023/2024); 1-14",
    "2569-5665",
    "2511-8277",
    "10.5964/jbdgm.v32"
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  "subject": [
    "Künstliche Intelligenz",
    "KI",
    "Komposition",
    "generative KI",
    "empirische Ästhetik",
    "Kreativität",
    "artifical intelligence",
    "AI",
    "composition",
    "generative AI",
    "empirical aesthetics",
    "creativity"
  ],
  "title": [
    "Die Leistungen der Künstlichen Intelligenzen ChatGPT und Google Magenta im Vergleich mit Musikstudierenden bei einer standardisierten Melodie-Fortsetzungsaufgabe",
    "The Creative Performance of the AI Agents ChatGPT and Google Magenta Compared to Human-Based Solutions in a Standardized Melody Continuation Task"
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  "type": [
    "info:eu-repo/semantics/article",
    "info:eu-repo/semantics/publishedVersion",
    "Begutachteter Artikel",
    "Peer Reviewed Paper"
  ]
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