The problem of bias in the evaluation of pop culture works created with artificial intelligence : a comparative analysis of the Eurovision Song Contest and AI Song Contest (2020-2022)

Nieaktywne DOI: 10.51480/compress.2022.6-1.532. Bibliogr. s. 114-117

Autorka artykułu bada sposoby minimalizowania stronniczości w ocenie piosenek stworzonych przy użyciu sztucznej inteligencji na przykładzie AI Song Contest. Porównuje procedury głosowania w AI Song Contest i Konkursem Piosenki Eurowizji oraz formułuje hipotezę, że oba konkursy mają podobne mechanizmy głosowania oraz wprowadzają mechanizmy ograniczające stronniczość. Jednak rozwiązania, które stosują organizatorzy AI Song Contest, dążąc do zmniejszenia wpływu stronniczych zachowań na wynik głosowania, są efektywniejsze. Wynika to z zastosowania bardziej zaawansowanych barier technologicznych. Badanie zostało przeprowadzone za pomocą metod: process tracing oraz jakościowej analizy treści i obejmowało trzy pierwsze edycje AI Song Contest w latach 2020-2022. W procesie badawczym postawiono następujące pytania badawcze: 1) jakie podobieństwa w zakresie organizowania procedury wyłaniającej zwycięzców, a jakie różnice występują pomiędzy AI Song Contest a Konkursem Piosenki Eurowizji? 2) w jaki sposób organizatorzy AI Song Contest dążą do ograniczenia wpływu zachowań stronniczych w procedurze głosowania? W oparciu o te pytania przeprowadzono proces badawczy, który pozytywnie zweryfikował hipotezę. Badania porównawcze dostarczają wiedzy, w jaki sposób zwiększyć bezstronność w ocenie utworów muzycznych poprzez zastosowanie rozwiązań technologicznych.

The author of this article examines ways to minimize bias in the evaluation of songs created using artificial intelligence using the AI Song Contest as an example. She compares the voting procedures between the AI Song Contest and the Eurovision Song Contest and formulates a hypothesis that both contests have similar voting mechanisms and introduce mechanisms to reduce bias. However, the solutions used by AI Song Contest organizers seeking to reduce the impact of bias on the voting outcome are more effective. This is due to the use of more advanced technological barriers. The study was conducted using process tracing and qualitative content analysis methods and covered the first three editions of the AI Song Contest from 2020 to 2022. The research process asked the following research questions: 1) What similarities, in terms of organizing the winner selection procedure, and what differences exist between the AI Song Contest and the Eurovision Song Contest? 2) How do the organizers of the AI Song Contest seek to reduce the impact of biased behavior in the voting procedure? Based on these questions, a research process was conducted that positively verified the hypothesis. Comparative research provides insights into how to increase impartiality in the evaluation of musical works, through the use of technological solutions.