La comunidad artística está en estado de shock por la aparición de nuevos sistemas de inteligencia artificial que generan imágenes a partir de indicaciones de texto. Lo que parecía un juego se está convirtiendo en una disrupción en toda regla
Aplicaciones informáticas que parecían un juego inocente están poniendo patas arriba el mundo del arte. Son los convertidores de texto a imagen. Escribes unas breves indicaciones y el programa te propone una o varias imágenes. El primero fue DALL-E, pero le han seguido otros. Google prepara Imagen; Microsoft, Nuwia; una comunidad abierta radicada en Francia, BLOOM; en China, Ernie VLG… Últimamente, los que más impacto popular están consiguiendo son MidJourney y Stable Diffusion, abiertos, accesibles y con una calidad más que aceptable.
Cada día aparece en la red una cantidad ingente de “obra nueva” generada con estos programas. La plataforma Open Art ya reúne más de 10 millones de creaciones artificiales y siguen aumentado cada día. Los bancos de imágenes online como Getty o Shutterstock están tratando de impedir que se les cuelen imágenes creadas por automatismos. En cambio, revistas de prestigio publican ilustraciones creadas por sistemas automatizados. Cosmopolitan diseñó la portada de su edición de junio con DALL-E, The Atlantic ilustró un artículo con MidJourney en agosto. Una obra supuestamente creada por IA ganó hace unas semanas un concurso de arte en Colorado (aunque hay constancia de que fue bastante retocada por un humano). Y así cada día.
La comunidad artística está en estado de shock. Los diseñadores gráficos temen por su trabajo, al mercado del arte le preocupa la llegada de un alud de creaciones artificiales, muchas de ellas basadas en la imitación del estilo de autores reconocidos, los juristas dudan sobre qué tratamiento dar a los derechos de autor de estas imágenes y la sociedad en general teme que se abra la puerta definitiva a la creación masiva de falsificaciones e imágenes engañosas, cada vez más fáciles de producir y más difíciles de identificar.
En un plano más conceptual, artistas y críticos de arte debaten si las creaciones generadas por inteligencia artificial pueden ser consideradas realmente expresiones artísticas. Unos las consideran nuevas herramientas que simplifican el trabajo y amplían las posibilidades de expresión. Argumentan que lo que en su día significaron el pincel, el lienzo, la cámara fotográfica o Photoshop lo son ahora DALL-E y sus réplicas. Otros, sin embargo, se oponen radicalmente a la aceptación de los automatismos porque pervierten el sentido profundamente humano de la creación artística. Algunas comunidades de arte online comienzan a prohibir las imágenes generadas por IA.
Es pronto para saber las consecuencias. La tecnología basada en inteligencia artificial puede ser un factor estimulante para la creatividad humana. Puede ayudar al escritor que se bloquea, abrir nuevos horizontes musicales a un compositor estancado o ampliar los materiales de los que parte un artista gráfico. Pero también puede reducir el rol del artista y convertirlo en un curador de contenidos, alguien que depura y orienta lo que propone una máquina.
Para entender el alcance de estos sistemas hay que comprender las diferencias sustanciales que aportan, algunas de las cuales superan con creces las utilidades de una simple herramienta. Su opacidad, por ejemplo. Las redes neuronales que los alimentan acostumbran a ser cajas negras de difícil interpretación. Al usarlos, el artista se encuentra a merced de unos procesos incomprensibles.
O la aleatoriedad. Cada vez que le pides que ilustre un objeto, un animal o un paisaje, el sistema te presenta siempre una propuesta distinta. Con las herramientas habituales, el artista tiene el control. Decide cuánta pintura poner en el pincel, qué combinación de colores usar, que apertura del objetivo de la cámara es el adecuado… La inteligencia artificial, en cambio, pone estas decisiones en manos de la máquina.
La herramienta puede convertirse ahora en un agente creativo y, en contrapartida, el artista, en un agente subsidiario que elige el tema, da indicaciones a la máquina y, en el mejor de los casos, retoca lo que ésta le propone. El proceso creativo se altera. El arte se desvincula de la voluntad humana.
Demasiado fáciles, demasiado rápidos, demasiados buenos
La ebullición masiva y creciente que vive la comunidad artística por la aparición de estos programas de arte generativo indica que estamos ante un cambio trascendente al que va ser muy difícil resistirse. Son demasiado golosos como para desdeñarlos, demasiado fáciles para un mundo que rechaza la complejidad, demasiado rápidos para seguir respetando los ritmos apacibles de la creatividad.
La aceleración del proceso creativo será un factor determinante de su éxito. Con herramientas de este tipo cualquier artista gráfico puede acortar los tiempos y, por lo tanto, producir más. Karen X. Cheng, la ilustradora que utilizó IA para la portada de Cosmopolitan, dice haber tardado 20 segundos.
Además, la inteligencia artificial permite que cualquiera de nosotros pueda dibujar, pintar o diseñar aunque no tenga ninguna habilidad para ello. De la noche a la mañana, analfabetos gráficos como yo mismo, incapaces incluso de dibujarle un perro o un caballo a un niño de dos años, puede componer un cuadro, una ilustración, un logotipo o una portada de revista.
Internet nos ha posibilitado leer un artículo en coreano aunque no sepamos coreano, nos permite orientarnos sin tener un mapa a mano, reunirnos con quien sea no importa donde esté, comprar sin salir de casa, … Ahora nos permite pintar o dibujar aunque no sepamos hacerlo. Será difícil resistirse al arte sin fricción.
Una disrupción de calado
No parece que estemos ante una moda pasajera sinó más bien ante un cambio trascendente en el que la tecnología amplía sus límites de actuación y penetra masivamente en el terreno de la creatividad humana.
Como toda disrupción, y estamos ante una de gran calado, se presentan muchas dudas sobre sus efectos. Los que afectan al trabajo de los creativos, a la propiedad de las imágenes, a los sesgos que incorporan por defecto los procesos basados en procesamiento de datos, a la multiplicación de las falsedades ahora convertidas en imágenes… Pero habrá que analizar también si estamos entrando en una etapa de explosividad creativa aumentada por la inteligencia artificial o ante el inicio de la degradación del arte tal como lo hemos entendido hasta ahora.
La Real Academia Española de la Lengua propone varias acepciones para la palabra arte. Dos de ellas son especialmente relevantes.
1) Capacidad, habilidad para hacer algo.
2) Manifestación de la actividad humana mediante la cual se interpreta lo real o se plasma lo imaginado con recursos plásticos, lingüísticos o sonoros.
Si nos limitamos a la primera de ellas, los fabricantes de tecnología tienen razón. La tecnología es mucho más hábil y capaz. Pero si apostamos por la segunda, la que liga el arte a la interpretación humana de la realidad o la imaginación, la comunidad artística y la sociedad en general se enfrentan a un serio problema: el riesgo de abandonar el arte a un proceso de degradación que desvirtúe el vínculo entre autor y público simplemente porque el autor deje de ser unos de nosotros, la originalidad se convierta en un remix de imágenes pre existentes y toda nueva creación pase a estar bajo sospecha.
4 comments
NVIDIA lo está haciendo en 3D ya: https://nv-tlabs.github.io/GET3D/
Algunos comentarios más:
– No entiendo exactamente la dimensión del ‘problema’ o ‘shock’. No creo que estas herramientas invaliden el arte, o lo desconecten del ser humano. Para nosotros, ‘arte’ también supone muchas veces mezclar lo que ya hemos visto, e.g. componiendo una canción o coreografía (música pop). Y ver ‘arte’ creado por una máquina para mi no tiene mucha gracia más allá de estudiar el modelo neuronal que lo genera; la gracia es que lo haya creado un ser humano, así como aprender y demostrar una habilidad.
– Herramientas de creación procedural existen desde hace tiempo y complementan más que causan shock. Por ejemplo, en la creación de un videojuego, puedo utilizar un programa para generar terreno 3D y luego ajustar los detalles manualmente. O al revés: especificar un mapa en general y pedirle al programa que genere los detalles. En cualquier caso, hacer este proceso completamente a mano es un horror. Aquí la tecnología nos complementa más que nos limita.
– No creo que elimine a los disenyadores. Si algún día llego a publicar un libro, yo seré el primero que usaré StableDiffusion para intentar generar una portada. Pero lo más probable es que acabe contratando a un disenyador, porque:
– La limitación principal de sistemas como StableDiffusion es la entrada por texto (o por voz, etc). Por muy avanzado que llegue a ser el generador (por ejemplo, pasar de 2d a 3d como hace NVIDIA), especificar algo en forma de lenguaje natural tiene limitaciones. De hecho, hace poco contraté a un profesional para hacer un modelo 3d; gran parte del trabajo es darle una especificación vaga e incompleta y esperar que ellos hagan una interpretación que a ti te guste, luego iterar (cambia esto, cambia lo otro) hasta llegar a una solución. Si interactuar con una máquina para obtener el mismo resultado se parece en algo a hablar con un chatbot, no creo que la máquina de momento tenga mucho para competir. Pero qué se yo, tampoco soy ningún visionario. Quizás Joan Rosés nos ha mentido y ha generado este artículo con GPT-3.
Gracias Marc por tus comentarios. Ha,ha, ha… de momento no uso GPT3, pero quién sabe. Todo se andará.
Puede ser que algunos de estos temores sean exagerados, pero vistas las reacciones que se han publicado en medios solventes está claro que la preocupación y el debate existen.
El quid de la cuestión es identificar la línea que separa el uso de sistemas de inteligencia artificial como herramientas que facilitan la creatividad humana de su uso como agentes creativos principales que delegan el artista humano a un rol subsidiario.
Otro asunto es el de copyright:
https://waxy.org/2022/09/ai-data-laundering-how-academic-and-nonprofit-researchers-shield-tech-companies-from-accountability/
Las corporaciones obtienen las imágenes y videos para entrenar los sistemas de sitios públicos como Youtube o Shuttershock. En muchos casos estos archivos suelen tener algún tipo de licencia como CC que requiere atribución, pero el dataset se publica a través de otro canal estripado completamente de licencias. A priori esto no es legal, pero como los modelos se desarrollan en universidades y non-profits, la base legal para tomar acción se disminuye porque pueden agarrarse al “Fair Use” (la misma ley que, por ejemplo, te permite copiar un párrafo de un libro sin ingringir el copyright.) Excepto que esos proyectos de universidad/non-profits los financian las corporaciones, y de esta manera consiguen violar el copyright sin que a prior sea ilegal, o al menos todavía no se ha cuestionado el método en una corte. (He resumido todo esto del blog post anterior.)
Todo 100% ético.