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: Psikoloji, Fizyoloji, Psychology, Physiology
- Anahtar Kelimeler: Algısal karar verme, Modern resim sanatı, İnsan-yapay zeka etkileşimi, Perceptual decision making, Modern painting art, Human-artificial intelligence interaction
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Ege Üniversitesi
- Enstitü: Sağlık Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Sinir Bilimi Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
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
- Manisa yöresinde domateste anlaşmalı tarım ve karşılaşılan sorunlar
Başlık çevirisi yok
OSMAN MURAT KOÇTÜRK
Yüksek Lisans
Türkçe
1985
Gıda MühendisliğiEge ÜniversitesiTarım Ekonomisi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. METİN TALİM
- Bir pamuk iplikhanesinde fiili çalışma metodlarının incelenmesi ve mevcut işlemlerin standart sürelerinin saptanması
Başlık çevirisi yok
MÜRŞİDE KESEROĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
1985
İşletmeEge ÜniversitesiTekstil Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MUSTAFA NAZMİ ERCAN
- Barajların hacim-verim ilişkisi üzerine bir araştırma
Başlık çevirisi yok
MEHMET KILIÇARSLAN
Yüksek Lisans
Türkçe
1987
İnşaat MühendisliğiÇukurova Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. TEFARUK HAKTANIR
- Çiğit ve ayçiçek yağlarının doğal antioksidan içerikleri ile bu yağların stabilitelerinin arttırılmaları üzerinde araştırmalar
Başlık çevirisi yok
ALİ KEMAL YALNIZ
Doktora
Türkçe
1985
Gıda MühendisliğiEge ÜniversitesiGıda Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MAHİR ÇOLAKO¦LU
- Computer aided design of lumped and distributed broadband matching and filtering networks
Başlık çevirisi yok
ADNAN KÖKSAL
Yüksek Lisans
İngilizce
1987
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. NEVZAT YILDIRIM