Автор: Зив Эпштейн (MIT), Аарон Херцманн (Adobe Research), The Investigators Of Human Creativity (Adobe)
Источник: Наука.
Источник изображения: сгенерировано инструментом Unbounded AI
Понимание трансформации творческой работы поможет определить влияние ИИ на медиа-экосистему.
Генеративный искусственный интеллект (ИИ) — горячо обсуждаемая тема. На сегодняшний день важным применением является производство высококачественных художественных материалов для изобразительного искусства, концепт-арта, музыки и литературы, а также видео и анимации. Например, диффузионные модели могут синтезировать высококачественные изображения (1), а большие языковые модели (LLM) могут создавать правдоподобно звучащую, впечатляющую прозу и поэзию в широком диапазоне контекстов (2). Генерационные возможности этих инструментов могут коренным образом изменить творческий процесс, с помощью которого создатели формируют идеи и воплощают их в жизнь. По мере переосмысления творчества многие сферы общества также могут быть переосмыслены. Понимание влияния генеративного ИИ и принятие политических решений на его основе потребует новых междисциплинарных научных исследований в области культуры, экономики, права, алгоритмов и взаимодействия технологий и творчества.
Моменты перемен не знаменовали собой «конец искусства», а имели более сложные последствия, изменяя роли и практики создателей и изменяя эстетику современных медиа (3). Например, некоторые художники 19 века видели в появлении фотографии угрозу живописи. Однако фотография не заменила живопись, но в конечном итоге освободила ее от реализма, породив импрессионизм и современное искусство. Портретная фотография, напротив, в значительной степени заменила портретную живопись. Точно так же оцифровка музыкального производства (например, цифровое сэмплирование и синтез звука) была осуждена как «конец музыки». Но на самом деле это изменило то, как люди создают и слушают музыку, и помогло породить новые жанры, включая хип-хоп и бас-барабан. Подобно этим историческим параллелям, генеративный ИИ — не предвестник смерти искусства, а новая среда со своими уникальными возможностями. Как набор инструментов, используемых людьми-творцами, генеративный ИИ способен разрушить многие области творческой индустрии и угрожать существующим моделям работы и труда в краткосрочной перспективе, в конечном итоге создавая новые модели творческого труда и реконфигурируя систему медиа-экосистемы.
Однако, в отличие от прошлых потрясений, генеративный ИИ опирается на обучающие данные, которые делают люди. Эти модели «изучают» генеративное искусство, извлекая статистические закономерности из существующих художественных медиа. И эта зависимость поднимает новые вопросы, например, откуда берутся данные, как они влияют на результат и как определяется авторство. Используя существующую работу для автоматизации творческого процесса, генеративный ИИ бросает вызов традиционным определениям авторства, права собственности, творческого вдохновения, выборки и создания ремиксов, тем самым усложняя существующие представления о медиапроизводстве. Поэтому важно учитывать эстетическое и культурное влияние генеративного ИИ, правовые вопросы собственности и кредита, будущее творчества и последствия для современных медиа-экосистем. Среди этих тем есть некоторые ключевые исследовательские вопросы, которые могут дать информацию для разработки политики и полезного использования этой технологии (4).
Об «искусственном интеллекте»
Чтобы правильно изучить эти темы, сначала необходимо понять, как язык, используемый для описания ИИ, влияет на восприятие технологии. Термин «искусственный интеллект» может вводить в заблуждение, предполагая, что эти системы демонстрируют человеческие намерения, свободу действий и даже самосознание. Интерфейсы на основе естественного языка для генеративных моделей ИИ, включая интерфейсы чата, в которых используется «я», могут дать пользователям ощущение человеческого взаимодействия с ними. Такое восприятие может подорвать доверие к создателям, чей труд лежит в основе продукции систем (5), и переложить ответственность с разработчиков и политиков, когда эти системы причиняют вред (6). Дальнейшая работа необходима, чтобы понять, как восприятие генеративных процессов влияет на отношение к результатам и авторам. Это поможет в разработке систем, раскрывающих процесс генерации и позволяющих избежать вводящих в заблуждение интерпретаций.
Генеративный ИИ и эстетика
Особые возможности генеративного ИИ, в свою очередь, создают новую эстетику, которая может иметь долгосрочные последствия для искусства и культуры. По мере того, как эти инструменты распространяются и их использование становится повсеместным (как это было с фотографией столетие назад), остается открытым вопрос, как создаваемая ими эстетика повлияет на художественный результат. Низкий порог входа для генеративного ИИ может увеличить общее разнообразие художественной продукции за счет расширения пула создателей, вовлеченных в художественную практику. В то же время эстетические и культурные нормы и предубеждения, заложенные в обучающих данных, могут быть зафиксированы, отражены и даже усилены, тем самым уменьшая разнообразие (7). Контент, созданный ИИ, также может послужить основой для будущих моделей, создав эстетический маховик с самореференцией, который увековечивает культурные нормы, управляемые ИИ. Будущие исследования должны изучить способы количественной оценки и увеличения разнообразия продукции, а также изучить, как генеративные инструменты искусственного интеллекта влияют на эстетику и эстетическое разнообразие.
Непрозрачные, максимизирующие вовлечение алгоритмы рекомендаций платформ социальных сетей могут дополнительно обеспечивать соблюдение эстетических норм посредством обратной связи (8), создавая сенсационный контент, которым можно поделиться. Это может еще больше гомогенизировать контент, поскольку алгоритмы и создатели контента пытаются максимизировать взаимодействие. Тем не менее, некоторые предварительные эксперименты (9) показывают, что включение показателей вовлеченности при курировании контента, созданного ИИ, может в некоторых случаях разнообразить контент. Остается открытым вопрос о том, какие стили усиливаются рекомендательными алгоритмами и как эта расстановка приоритетов влияет на типы контента, который создатели создают и распространяют. Будущая работа должна исследовать сложные динамические системы, образованные взаимодействием между генеративными моделями, алгоритмами рекомендаций и платформами социальных сетей, и их влияние на эстетическое и концептуальное разнообразие.
Генеративный ИИ и авторское право
Зависимость генеративного ИИ от обучающих данных для автоматизации создания также создает юридические и этические проблемы, которые требуют технических исследований природы этих систем. Закон об авторском праве должен уравновешивать интересы создателей, пользователей генеративных инструментов ИИ и общества в целом. Закон может рассматривать использование обучающих данных как не нарушающее авторских прав, если охраняемая работа не была скопирована напрямую; как добросовестное использование, если обучение включает существенное преобразование исходных данных; и только если создатель дает прямое разрешение на использование; или , если создатель получает компенсацию, установленную законом обязательную лицензию, которая позволяет использовать данные для обучения. Большая часть законов об авторском праве опирается на судебное толкование, поэтому неясно, будет ли сбор сторонних данных для обучения или имитация стиля артиста нарушением авторских прав. Запутаны юридические и технические вопросы: модель напрямую воспроизводит элементы обучающих данных или создает что-то совершенно новое? Даже если модель не воспроизводит напрямую существующие работы, неясно, следует ли защищать личный стиль художника и каким образом. Какие механизмы защитят и компенсируют художников, чья работа использовалась для обучения, или даже позволят им отказаться, но при этом позволят вносить новый вклад в культуру с помощью генеративных моделей ИИ? Чтобы ответить на эти вопросы и определить, как закон об авторском праве должен относиться к обучающим данным, потребуются серьезные технические исследования для разработки и понимания систем ИИ, исследования в области социальных наук для понимания восприятия сходства и юридические исследования для применения существующих прецедентов к новым технологиям. Конечно, эти взгляды представляют собой только юридические взгляды Соединенных Штатов.
Очевидный юридический вопрос заключается в том, кто может претендовать на право собственности на результат модели. Ответ на этот вопрос требует понимания творческого вклада пользователей системы и других заинтересованных сторон, таких как разработчики системы и создатели обучающих данных. Разработчики ИИ могут претендовать на право собственности на результат в соответствии с условиями использования. Напротив, пользователи системы могут считаться владельцами авторских прав по умолчанию, если они участвуют в осмысленном творческом процессе (например, процесс не полностью автоматизирован или конкретная работа не пародируется). Но в какой степени творческое влияние пользователя оправдывает право собственности? Эти вопросы включают изучение творческого процесса с использованием инструментов на основе ИИ, которые могут стать более сложными, если пользователям будет предоставлен более прямой контроль.
Генеративный ИИ и творческая карьера
Независимо от юридического результата, инструменты генеративного ИИ могут изменить творческую работу и занятость. Популярная экономическая теория [т. е. технологические изменения, основанные на навыках (SBTC)] постулирует, что познавательные и творческие работники сталкиваются с меньшими трудовыми потрясениями из-за автоматизации, потому что креативность нелегко систематизировать в виде конкретных правил (например, парадокс Польского Ни) (10). Тем не менее, новые инструменты вызвали обеспокоенность по поводу трудоустройства таких творческих профессий, как композиторы, графические дизайнеры и писатели. Этот конфликт возникает из-за того, что SBTC не может отличить познавательную деятельность, такую как аналитическая работа, от творческого мышления. Нам нужна новая структура для описания конкретных этапов творческого процесса, на какие из этих этапов могут влиять инструменты генеративного ИИ, а также требования к рабочему месту и деятельность различных когнитивных профессий (11).
Хотя эти инструменты могут угрожать некоторым профессиям, они могут повысить производительность других и, возможно, создать новые. Например, технология автоматизации музыки исторически позволяла большему количеству музыкантов творить, даже при неравномерном распределении доходов (12). Генеративные системы искусственного интеллекта могут создавать сотни результатов в минуту, потенциально ускоряя творческий процесс благодаря быстрому генерированию идей. Однако это ускорение также может нарушить некоторые аспекты творчества, поскольку исключает период проектирования, связанный с формированием первоначального прототипа с нуля. В любом случае время производства и затраты, вероятно, снизятся. Производство творческих продуктов может стать более эффективным, достигая той же производительности с меньшими трудозатратами. В свою очередь, спрос на творческую работу может увеличиться. Кроме того, многие профессии, в которых используются традиционные инструменты, такие как иллюстрация или фотография, могут быть вытеснены. Некоторые исторические примеры подтверждают это. В частности, промышленная революция позволила массово производить традиционные ремесла, такие как производство керамики, текстиля и стали, неремесленным трудом; изделия ручной работы стали исключительными предметами. Точно так же фотография заменила портретную живопись. Оцифровка музыки снимает ограничения, связанные с обучением физическому управлению инструментом, позволяя большему количеству участников создавать более сложные аранжировки. Эти инструменты могут изменить то, кто может быть художником, и в этом случае занятость художников может возрасти даже при снижении средней заработной платы.
Генеративный ИИ и медиаэкология
Поскольку эти инструменты влияют на творческий труд, они также могут нанести вред более широкой медиа-экосистеме. По мере того, как стоимость и время производства медиа в масштабе уменьшаются, медиа-экосистема может стать уязвимой для дезинформации, генерируемой ИИ, за счет создания синтетических медиа, особенно медиа, которые предоставляют доказательства утверждений (13). Эти новые возможности для создания реалистичных синтетических медиа могут подорвать доверие к правдивым медиа из-за так называемого «дивиденда лжеца» (ложный контент приносит пользу лжецам, подрывая доверие к истине) (14) и увеличивает мошенничество и угрозы сексуальных изображений без согласия. . Это поднимает важные исследовательские вопросы: какова роль вмешательств платформы, таких как отслеживание происхождения и обнаружение нижестоящих синтетических носителей, с точки зрения управления и укрепления доверия (15)? И как распространение синтетических медиа, таких как неотредактированные новостные фотографии, влияет на доверие к реальным медиа? По мере увеличения производства контента коллективное внимание может снижаться (16). Взрыв контента, создаваемого ИИ, в свою очередь, может ограничить способность общества коллективно обсуждать и действовать в таких важных областях, как климат и демократия.
Каждое художественное средство отражает и комментирует проблемы своего времени, и дебаты вокруг современного искусства, созданного искусственным интеллектом, отражают текущие проблемы, связанные с автоматизацией, корпоративным контролем и экономикой внимания. В конечном счете, мы выражаем нашу человечность через искусство, поэтому понимание и формирование влияния ИИ на творческое самовыражение имеет центральное значение для более широких вопросов о его влиянии на общество. Новые исследования в области генеративного ИИ должны информировать о политике и полезном использовании технологии, при этом привлекая ключевые заинтересованные стороны, особенно самих художников и творческих работников, многие из которых находятся в авангарде активного участия в решении сложных проблем для социальных изменений.
Примечание переводчика: в тексте 16 аннотаций, для прочтения по теме обращайтесь к исходному тексту
Посмотреть Оригинал
Содержание носит исключительно справочный характер и не является предложением или офертой. Консультации по инвестициям, налогообложению или юридическим вопросам не предоставляются. Более подробную информацию о рисках см. в разделе «Дисклеймер».
Журнал «Наука»: Изменения — это не «конец искусства», генеративный ИИ изменит эстетику современных медиа
Автор: Зив Эпштейн (MIT), Аарон Херцманн (Adobe Research), The Investigators Of Human Creativity (Adobe)
Источник: Наука.
Генеративный искусственный интеллект (ИИ) — горячо обсуждаемая тема. На сегодняшний день важным применением является производство высококачественных художественных материалов для изобразительного искусства, концепт-арта, музыки и литературы, а также видео и анимации. Например, диффузионные модели могут синтезировать высококачественные изображения (1), а большие языковые модели (LLM) могут создавать правдоподобно звучащую, впечатляющую прозу и поэзию в широком диапазоне контекстов (2). Генерационные возможности этих инструментов могут коренным образом изменить творческий процесс, с помощью которого создатели формируют идеи и воплощают их в жизнь. По мере переосмысления творчества многие сферы общества также могут быть переосмыслены. Понимание влияния генеративного ИИ и принятие политических решений на его основе потребует новых междисциплинарных научных исследований в области культуры, экономики, права, алгоритмов и взаимодействия технологий и творчества.
Моменты перемен не знаменовали собой «конец искусства», а имели более сложные последствия, изменяя роли и практики создателей и изменяя эстетику современных медиа (3). Например, некоторые художники 19 века видели в появлении фотографии угрозу живописи. Однако фотография не заменила живопись, но в конечном итоге освободила ее от реализма, породив импрессионизм и современное искусство. Портретная фотография, напротив, в значительной степени заменила портретную живопись. Точно так же оцифровка музыкального производства (например, цифровое сэмплирование и синтез звука) была осуждена как «конец музыки». Но на самом деле это изменило то, как люди создают и слушают музыку, и помогло породить новые жанры, включая хип-хоп и бас-барабан. Подобно этим историческим параллелям, генеративный ИИ — не предвестник смерти искусства, а новая среда со своими уникальными возможностями. Как набор инструментов, используемых людьми-творцами, генеративный ИИ способен разрушить многие области творческой индустрии и угрожать существующим моделям работы и труда в краткосрочной перспективе, в конечном итоге создавая новые модели творческого труда и реконфигурируя систему медиа-экосистемы.
Однако, в отличие от прошлых потрясений, генеративный ИИ опирается на обучающие данные, которые делают люди. Эти модели «изучают» генеративное искусство, извлекая статистические закономерности из существующих художественных медиа. И эта зависимость поднимает новые вопросы, например, откуда берутся данные, как они влияют на результат и как определяется авторство. Используя существующую работу для автоматизации творческого процесса, генеративный ИИ бросает вызов традиционным определениям авторства, права собственности, творческого вдохновения, выборки и создания ремиксов, тем самым усложняя существующие представления о медиапроизводстве. Поэтому важно учитывать эстетическое и культурное влияние генеративного ИИ, правовые вопросы собственности и кредита, будущее творчества и последствия для современных медиа-экосистем. Среди этих тем есть некоторые ключевые исследовательские вопросы, которые могут дать информацию для разработки политики и полезного использования этой технологии (4).
Об «искусственном интеллекте»
Чтобы правильно изучить эти темы, сначала необходимо понять, как язык, используемый для описания ИИ, влияет на восприятие технологии. Термин «искусственный интеллект» может вводить в заблуждение, предполагая, что эти системы демонстрируют человеческие намерения, свободу действий и даже самосознание. Интерфейсы на основе естественного языка для генеративных моделей ИИ, включая интерфейсы чата, в которых используется «я», могут дать пользователям ощущение человеческого взаимодействия с ними. Такое восприятие может подорвать доверие к создателям, чей труд лежит в основе продукции систем (5), и переложить ответственность с разработчиков и политиков, когда эти системы причиняют вред (6). Дальнейшая работа необходима, чтобы понять, как восприятие генеративных процессов влияет на отношение к результатам и авторам. Это поможет в разработке систем, раскрывающих процесс генерации и позволяющих избежать вводящих в заблуждение интерпретаций.
Генеративный ИИ и эстетика
Особые возможности генеративного ИИ, в свою очередь, создают новую эстетику, которая может иметь долгосрочные последствия для искусства и культуры. По мере того, как эти инструменты распространяются и их использование становится повсеместным (как это было с фотографией столетие назад), остается открытым вопрос, как создаваемая ими эстетика повлияет на художественный результат. Низкий порог входа для генеративного ИИ может увеличить общее разнообразие художественной продукции за счет расширения пула создателей, вовлеченных в художественную практику. В то же время эстетические и культурные нормы и предубеждения, заложенные в обучающих данных, могут быть зафиксированы, отражены и даже усилены, тем самым уменьшая разнообразие (7). Контент, созданный ИИ, также может послужить основой для будущих моделей, создав эстетический маховик с самореференцией, который увековечивает культурные нормы, управляемые ИИ. Будущие исследования должны изучить способы количественной оценки и увеличения разнообразия продукции, а также изучить, как генеративные инструменты искусственного интеллекта влияют на эстетику и эстетическое разнообразие.
Непрозрачные, максимизирующие вовлечение алгоритмы рекомендаций платформ социальных сетей могут дополнительно обеспечивать соблюдение эстетических норм посредством обратной связи (8), создавая сенсационный контент, которым можно поделиться. Это может еще больше гомогенизировать контент, поскольку алгоритмы и создатели контента пытаются максимизировать взаимодействие. Тем не менее, некоторые предварительные эксперименты (9) показывают, что включение показателей вовлеченности при курировании контента, созданного ИИ, может в некоторых случаях разнообразить контент. Остается открытым вопрос о том, какие стили усиливаются рекомендательными алгоритмами и как эта расстановка приоритетов влияет на типы контента, который создатели создают и распространяют. Будущая работа должна исследовать сложные динамические системы, образованные взаимодействием между генеративными моделями, алгоритмами рекомендаций и платформами социальных сетей, и их влияние на эстетическое и концептуальное разнообразие.
Генеративный ИИ и авторское право
Зависимость генеративного ИИ от обучающих данных для автоматизации создания также создает юридические и этические проблемы, которые требуют технических исследований природы этих систем. Закон об авторском праве должен уравновешивать интересы создателей, пользователей генеративных инструментов ИИ и общества в целом. Закон может рассматривать использование обучающих данных как не нарушающее авторских прав, если охраняемая работа не была скопирована напрямую; как добросовестное использование, если обучение включает существенное преобразование исходных данных; и только если создатель дает прямое разрешение на использование; или , если создатель получает компенсацию, установленную законом обязательную лицензию, которая позволяет использовать данные для обучения. Большая часть законов об авторском праве опирается на судебное толкование, поэтому неясно, будет ли сбор сторонних данных для обучения или имитация стиля артиста нарушением авторских прав. Запутаны юридические и технические вопросы: модель напрямую воспроизводит элементы обучающих данных или создает что-то совершенно новое? Даже если модель не воспроизводит напрямую существующие работы, неясно, следует ли защищать личный стиль художника и каким образом. Какие механизмы защитят и компенсируют художников, чья работа использовалась для обучения, или даже позволят им отказаться, но при этом позволят вносить новый вклад в культуру с помощью генеративных моделей ИИ? Чтобы ответить на эти вопросы и определить, как закон об авторском праве должен относиться к обучающим данным, потребуются серьезные технические исследования для разработки и понимания систем ИИ, исследования в области социальных наук для понимания восприятия сходства и юридические исследования для применения существующих прецедентов к новым технологиям. Конечно, эти взгляды представляют собой только юридические взгляды Соединенных Штатов.
Очевидный юридический вопрос заключается в том, кто может претендовать на право собственности на результат модели. Ответ на этот вопрос требует понимания творческого вклада пользователей системы и других заинтересованных сторон, таких как разработчики системы и создатели обучающих данных. Разработчики ИИ могут претендовать на право собственности на результат в соответствии с условиями использования. Напротив, пользователи системы могут считаться владельцами авторских прав по умолчанию, если они участвуют в осмысленном творческом процессе (например, процесс не полностью автоматизирован или конкретная работа не пародируется). Но в какой степени творческое влияние пользователя оправдывает право собственности? Эти вопросы включают изучение творческого процесса с использованием инструментов на основе ИИ, которые могут стать более сложными, если пользователям будет предоставлен более прямой контроль.
Генеративный ИИ и творческая карьера
Независимо от юридического результата, инструменты генеративного ИИ могут изменить творческую работу и занятость. Популярная экономическая теория [т. е. технологические изменения, основанные на навыках (SBTC)] постулирует, что познавательные и творческие работники сталкиваются с меньшими трудовыми потрясениями из-за автоматизации, потому что креативность нелегко систематизировать в виде конкретных правил (например, парадокс Польского Ни) (10). Тем не менее, новые инструменты вызвали обеспокоенность по поводу трудоустройства таких творческих профессий, как композиторы, графические дизайнеры и писатели. Этот конфликт возникает из-за того, что SBTC не может отличить познавательную деятельность, такую как аналитическая работа, от творческого мышления. Нам нужна новая структура для описания конкретных этапов творческого процесса, на какие из этих этапов могут влиять инструменты генеративного ИИ, а также требования к рабочему месту и деятельность различных когнитивных профессий (11).
Хотя эти инструменты могут угрожать некоторым профессиям, они могут повысить производительность других и, возможно, создать новые. Например, технология автоматизации музыки исторически позволяла большему количеству музыкантов творить, даже при неравномерном распределении доходов (12). Генеративные системы искусственного интеллекта могут создавать сотни результатов в минуту, потенциально ускоряя творческий процесс благодаря быстрому генерированию идей. Однако это ускорение также может нарушить некоторые аспекты творчества, поскольку исключает период проектирования, связанный с формированием первоначального прототипа с нуля. В любом случае время производства и затраты, вероятно, снизятся. Производство творческих продуктов может стать более эффективным, достигая той же производительности с меньшими трудозатратами. В свою очередь, спрос на творческую работу может увеличиться. Кроме того, многие профессии, в которых используются традиционные инструменты, такие как иллюстрация или фотография, могут быть вытеснены. Некоторые исторические примеры подтверждают это. В частности, промышленная революция позволила массово производить традиционные ремесла, такие как производство керамики, текстиля и стали, неремесленным трудом; изделия ручной работы стали исключительными предметами. Точно так же фотография заменила портретную живопись. Оцифровка музыки снимает ограничения, связанные с обучением физическому управлению инструментом, позволяя большему количеству участников создавать более сложные аранжировки. Эти инструменты могут изменить то, кто может быть художником, и в этом случае занятость художников может возрасти даже при снижении средней заработной платы.
Генеративный ИИ и медиаэкология
Поскольку эти инструменты влияют на творческий труд, они также могут нанести вред более широкой медиа-экосистеме. По мере того, как стоимость и время производства медиа в масштабе уменьшаются, медиа-экосистема может стать уязвимой для дезинформации, генерируемой ИИ, за счет создания синтетических медиа, особенно медиа, которые предоставляют доказательства утверждений (13). Эти новые возможности для создания реалистичных синтетических медиа могут подорвать доверие к правдивым медиа из-за так называемого «дивиденда лжеца» (ложный контент приносит пользу лжецам, подрывая доверие к истине) (14) и увеличивает мошенничество и угрозы сексуальных изображений без согласия. . Это поднимает важные исследовательские вопросы: какова роль вмешательств платформы, таких как отслеживание происхождения и обнаружение нижестоящих синтетических носителей, с точки зрения управления и укрепления доверия (15)? И как распространение синтетических медиа, таких как неотредактированные новостные фотографии, влияет на доверие к реальным медиа? По мере увеличения производства контента коллективное внимание может снижаться (16). Взрыв контента, создаваемого ИИ, в свою очередь, может ограничить способность общества коллективно обсуждать и действовать в таких важных областях, как климат и демократия.
Каждое художественное средство отражает и комментирует проблемы своего времени, и дебаты вокруг современного искусства, созданного искусственным интеллектом, отражают текущие проблемы, связанные с автоматизацией, корпоративным контролем и экономикой внимания. В конечном счете, мы выражаем нашу человечность через искусство, поэтому понимание и формирование влияния ИИ на творческое самовыражение имеет центральное значение для более широких вопросов о его влиянии на общество. Новые исследования в области генеративного ИИ должны информировать о политике и полезном использовании технологии, при этом привлекая ключевые заинтересованные стороны, особенно самих художников и творческих работников, многие из которых находятся в авангарде активного участия в решении сложных проблем для социальных изменений.
Примечание переводчика: в тексте 16 аннотаций, для прочтения по теме обращайтесь к исходному тексту