Texto trabajado en este teórico:
● Manovich, L. & Arielli, E. (2024) – Chapter 8 – From Tools to Authors en Artificial Aesthetics: Generative AI, Art and Visual Media.

En este teórico analizamos diversos usos de la inteligencia artificial en la creación de un producto cultural. Una cuestión que presenta muchos matices, pero que permite pensar la existencia futura de sistemas autónomos, donde la IA podría idear, ejecutar y criticar sus propias obras.

¿Cómo cambia todo esto nuestras preguntas sobre la creación y las formas de autoría desde una mirada que ensambla (y repiensa) lo humano con lo tecnológico? 

Un punto de partida

Estas reflexiones están en diálogo de manera manifiesta con tres textos. En primer lugar, el de Arielli (2024) “De herramientas a autores”, que nos convoca en esta clase. En segundo lugar, el de Crawford (2023) Atlas de inteligencia artificial, que nos permite pensar en los sistemas de clasificación del conocimiento que están implícitos en los modelos de IA, y que esta autora plantea como un gran mapa de pretensión universal. Por último, el clásico artículo de Ong (1982) “Cómo la escritura reestructura la conciencia” que plantea a las tecnologías como externalización del pensamiento, abriendo un campo de exploración de la intersección entre lo humano y lo artificial.  

Algunas conceptualizaciones de base: 

• Al hablar de IA nos referimos a modelos que fueron “entrenados” con grandes sets de datos o colecciones de distintos lenguajes (sonoro, visual, textual). A partir de esa información que se le proporciona, el modelo “aprende” o reconoce diferentes patrones o categorías. 
• Estos patrones se configuran a partir de las propiedades que imprime la materialidad de cada lenguaje. En el caso de Spotify, por ejemplo, algunas de esas propiedades son: la acústica, la «bailabilidad» (danceability), la energía, las voces, el habla, la valencia (vinculada a la positividad de una canción), y los valores se mueven entre 0.0 y 1.0. Es decir que estos valores, en base a los cuales los modelos “aprenden”, no son accesibles directamente a la experiencia humana, que en cambio los percibe como un todo.
• Hay una sintaxis de las interacciones. Al usar un modelo de lenguaje se estandarizan las conversaciones en base a una estructura de prompts que constan de: un perfil ficticio, una tarea que se le asigna, un contexto que se le indica y un formato pedido. 

Roles de la IA: empujando los límites

El trabajo de Arielli propone una tipología de usos de la IA, en la que ésta va teniendo mayor autonomía para decidir en distintos momentos del proceso creativo, desde la concepción a la ejecución y a la posproducción. Identifica cinco niveles. Los tres primeros no cuestionan el “hardcore” de lo humano, pero en los siguientes la autonomía creciente de los modelos (en detrimento del control humano) implica repensar algunas nociones de base. 

En los primeros niveles, la IA interviene como:

Herramienta: la IA automatiza tareas secundarias, manteniendo el control humano. Un ejemplo es el ajuste automático de cámara de los celulares que utilizan el historial del usuario para configurar parámetros personalizados. Es interesante el caso de la campaña de Nikon Inteligencia natural: imagine prompt ::, que construye una imagen de marca reivindicando la creatividad y al oficio del fotógrafo frente a la estandarización de la IA, aunque su trabajo implica también el uso de una tecnología.

Consejera: la IA tiene un rol sustancial, pero está sujeto al pedido del artista o del productor. Encontramos este uso en herramientas para composición que ofrece Spotify, que clasifican emociones vinculadas a la escucha de música, y que puedan asistir a los músicos en la composición. 

Colaboradora: la IA es capaz de hacer cosas para las que el humano no está equipado, pero el humano mantiene el control sobre la obra final. Por ejemplo, Midjourney, Dall-E o Suno. Este último ofrece el control de todo el proceso creativo al usuario, y le permite escribir letras originales “sin esfuerzo”, lo que resulta curioso en este debate ya que el esfuerzo es uno de los aspectos distintivos e intrínsecos a la autoría. Sin embargo, podríamos pensar que la sprezzatura de lo artificial se caracteriza por mostrar como algo sencillo lo que en realidad es complejo (D’Angelo, 2018).

En los dos últimos niveles, hay propiedades emergentes en el sistema creado con la IA y ésta empieza a tener más capacidad de agencia:

Experta: escenario con dominancia de la IA, y el humano conserva un rol de director o curador de arte. Citamos como ejemplo un modelo de lenguaje, Poe, que entrenamos para ser un asistente de investigación, al proporcionarle una base de conocimiento de otras investigaciones. Si bien la iteración con la herramienta mostró respuestas bastante redundantes, el caso citado muestra la participación de la IA en el proceso de ideación y de diseño de la investigación, actividades de mayor elaboración cognitiva.

Agente: en este nivel la IA podría tener autonomía completa, al poder concebir, ejecutar y criticar sus propias obras. Un caso de referencia en este sentido es la obra de Refik Anadol Biome Lumina, que es una enciclopedia de lo viviente. Este es un modelo de IA de código abierto entrenado con el conjunto de datos más extensos que existe, provenientes de la cooperación del Instituto Smithsoniano, el Museo de Historia Natural de Londres y el Laboratorio de Ornitología de Cornell. Biome Lumina es una colección de 1000 pinturas vivientes únicas en blockchain, que forma parte del proyecto Dataland. 

Lo post-artificial

Este escenario especulativo nos empuja a discutir categorías vinculadas a la discontinuidad de lo humano vs. máquina, y a preguntarnos por otros escenarios posibles de hibridación. 

Por un lado, una posición más centrada en lo humano sostiene que debe existir cierta “implicación” humana en el proceso creativo para poder hablar de derecho de autor. En la normativa de la UE se distinguen las etapas de la concepción, la ejecución y la redacción. Los humanos pueden no controlar la ejecución, pero sí deben controlar la concepción o la redacción (o postproducción) para reclamar su copyright. Esta postura entiende que lo humano puede asumir una figura más cercana al curador o al ingeniero de prompts. 

Por otro lado, podría plantearse que obras generadas por IA puedan tener un nuevo tipo de de autoría, que se caracteriza por la “remezcla”, resultado del ensamble de fuentes, textos y materiales con los que los modelos han sido entrenados. Esta posición estaría cercana a la “cultural del remix, donde la creación implica recontextualizar, citar y reutilizar obras existentes (…) por lo tanto, los productos de estos sistemas pueden ser vistos como manifestación de una autoría colectiva, filtrada y transformada por el sistema artificial” (Arielli, 2024, 17). 

Una tercera posición se pregunta en qué contextos la autoría y la intencionalidad autoral siguen siendo relevantes, y parece trasladar esta preocupación a lo que la obra genera en el público más que centrarse en el origen de la misma (si fue creada por una IA o un humano). De este modo, actualiza el postulado postestructuralista de la muerte del autor, reelaborado más recientemente en la tesis del Paréntesis de Gutenberg (Piscitelli, 2010). Esta postura, que podría denominarse post artificial, implica una reconcepción sobre el propio proceso creativo humano, reconociendo que en este también hay elementos “mecánicos” o artificiales.

Un debate abierto y por demás desafiante

Dejamos la presentación que compartimos en clase: Proyectos creativos con IA de Caro Gruffat.