Yapay zekâ üretimi ve insan üretimi resimleri ayırt etme becerisinin incelenmesi
Examining the ability to distinguish between artificial intelligence-generated and human-generated images
- Tez No: 945106
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ELVAN ARIKAN İYİLİKCİ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Fizyoloji, Psikoloji, Physiology, Psychology
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Ege Üniversitesi
- Enstitü: Sağlık Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Sinir Bilimi Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 125
Özet
Bu tez çalışmasında, yapay zekâ tarafından üretilen görseller ile insan eliyle yapılmış orijinal sanat eserlerinin ayırt edilebilme becerisi; sanat eğitimi durumu, resim kategorisi (manzara/portre) ve resim tekniği/stili (realizm, empresyonizm, karakalem) değişkenleri doğrultusunda incelenmiştir. Ege Üniversitesi'nden lisans ve yüksek lisans düzeyinde öğrenim gören, sanat eğitimi almış ve almamış toplam 58 katılımcının yer aldığı araştırmada, hem öznel değerlendirmeler hem de göz izleme teknolojisi kullanılmıştır. Göz izleme verileri, katılımcıların dikkat dağılımı ve karar stratejilerini anlamaya yönelik olarak ortalama fiksasyon sayısı ve ilgi alanlarına (Area of Interest, AOI) yönelimler çerçevesinde analiz edilmiştir. Bulgular, genel olarak katılımcıların yapay zekâ ve insan üretimi görselleri ayırt etme becerisinin sınırlı olduğunu göstermiştir. Portre resimler manzara resimlerinden daha iyi ayırt edilirken, realist resimler genel olarak empresyonist ve karakalem resimlerden daha iyi ayırt edilmiştir. Estetik puanlara ilişkin bulgularda katılımcıların yapay zeka olduğunu düşündükleri resimlere karşı daha düşük puan verdikleri görülmüştür. Göz izleme analizleri, sanat grubunda yer alan katılımcıların resimlere kontrol grubuna kıyasla daha fazla fiksasyon yaptığını göstermiştir. Ancak, resimlerin kaynağına (yapay zekâ/insan) göre toplam fiksasyon sayısında anlamlı bir farklılık olmadığı görülmüştür. Katılımcıların yapay zekâ okuryazarlığı düzeyleri, yapay zekâ tarafından üretilen görselleri ayırt etme becerisini anlamlı düzeyde yordarken; sanat eğitimi değişkeninin bu beceri üzerinde belirleyici bir etkisi gözlenmemiştir. Hipotez sonuçlarına göre, sanat eğitimiyle ilgili H1, H4 ve H5 desteklenmemiş; resim kategorisine ilişkin H2 desteklenmiş, resim tekniği/stili (H3) ve estetik karşılaştırmaya dair H6 ise kısmen desteklenmiştir. Literatürdeki sınırlılıklar göz önüne alındığında kontrollü laboratuvar ortamında yürütülen bir deneye dayanan bu tez, literatüre kıyasla daha fazla görsel ve değişken kullanması, göz izleme ve STK analizleriyle nesnel veriler sunması ve güncel yapay zekâ algoritmalarıyla alanyazına katkı sağlaması açısından önem taşımaktadır.
Özet (Çeviri)
This thesis examines the ability to distinguish between AI-generated images and original human-made artworks, considering variables such as art education background, image category (landscape/portrait), and painting technique/style (realism, impressionism, charcoal). The study involved 58 undergraduate and graduate students from Ege University, both with and without art education, employing both subjective evaluations and eye-tracking technology. Eye-tracking data were analyzed in terms of fixation numbers and areas of interest (AOI) to understand participants' attention distribution and decision-making strategies. Findings indicate that participants generally had limited ability to distinguish between AI-generated and human-made images. Portraits were better identified than landscapes, and realistic paintings were generally distinguished more accurately than impressionist or charcoal works. Aesthetic evaluations showed that participants gave lower scores to images they believed were AI-generated. Eye-tracking analyses revealed that participants with art education had more fixations on the images compared to the control group, though there was no significant difference in total fixation counts based on image origin (AI/human). The AI literacy level significantly predicted the ability to identify AI-generated images, while art education did not have a predictive value. The results showed that H1, H4, and H5 (related to art education) were not supported, while H2 (image category) was supported. H3 (technique/style) and H6 (aesthetic comparison) received partial support. Considering the limitations in the literature, this thesis, which is based on an experiment conducted in a controlled laboratory environment, is significant in that it uses more visuals and variables than the literature, provides objective data through eye tracking and STK analysis, and contributes to the literature with current artificial intelligence algorithms.
Benzer Tezler
- Words as art materials: Generating paintings with sequential generative adversarial networks
Sanat materyali olarak kelimeler: Seri üretici çekişmeli ağlar ̇ile sanatsal resim üretimi
AZMİ CAN ÖZGEN
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HAZIM KEMAL EKENEL
- Fetter: Facial emotion and texture transfer with efficient representations
Fetter: Etkili temsiller ile insan yüz görüntüleri arasında duygu ve doku aktarımı
AHMET YAYLALIOĞLU
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİzmir Ekonomi ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MEHMET TÜRKAN
- Posthümanist mimarlık üzerine kuramsal bir okuma: İnsan ve insan dışı varlıklar arasında mekânsal ontolojiler ve ilişkisel ekolojiler
A theoretical reading on posthumanist architecture: Spatial ontologies and relational ecologies between human and non-human entities
AZİZE YAVAŞİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
AntropolojiMimar Sinan Güzel Sanatlar ÜniversitesiMimarlık Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. TOLGA SAYIN
- Yapay zeka algoritmaları ile sanatsal yaratım ve yeniden üretim potansiyellerinin 'FISPIS' tekniği üzerinden değerlendirilmesi
Evaluating the creative and reproductive potentials of artificial intelligence algorithms through the 'FISPIS' technique
GÜZİN GİZEM RENKLİDAĞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilim ve TeknolojiMimar Sinan Güzel Sanatlar ÜniversitesiEnformatik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BÜLENT ONUR TURAN
- Sorgulama biçimi olarak kavramsal sanat ve geleneksel sanat işbirliği
The collaboration of conceptual art and traditional art collaboration as a form of inquiry
PERİNCAN YALNIZCIK KURT
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Güzel Sanatlarİstanbul Aydın ÜniversitesiGrafik Tasarımı Ana Sanat Dalı
PROF. SEFA ÇELİKSAP