En las conversaciones actuales sobre arte e inteligencia artificial generativa, es común que se coloque a estos dos términos como polos opuestos. Pero esta polaridad es limitante y necesitamos complejizar la conversación. Si en nuestro post anterior señalamos que restringir la IA generativa según los deseos de ciertas industrias de contenidos puede afectar severamente los derechos de las personas usuarias, en este hablaremos de cómo semejantes restricciones terminarían afectando prácticas artísticas emergentes que no son dañinas, y que por el contrario, representan nuevas exploraciones creativas que no se deberían censurar.
La idea de que hace falta restringir el uso de las herramientas de IA generativa para proteger los derechos de los artistas es quizás producto de una mala lectura de los “riesgos” que suponen estas herramientas para el trabajo artístico. Como dijimos en el primer post de esta serie, no es nuestro objetivo hablar de “riesgos” de la IA en general, ni de su aplicación en campos donde puede ser particularmente problemática (como la seguridad pública y la justicia). En el campo del arte y la creatividad, vemos más aspectos interesantes que peligros, pero existen formas sensacionalistas de hablar de este debate que alientan la falsa dicotomía “artista vs. IA” y que nos gustaría ayudar a desmitificar.
Mito 1: la IA va a volver obsoleta la creatividad humana
Un primer mito es el de la capacidad de la IA generativa de potencialmente “alcanzar” la creatividad humana y volverla obsoleta. Encierra la idea simplista y engañosa de que IA y artista son entidades comparables, y que por lo tanto, la IA es una seria competidora de los artistas. En primer lugar, entendemos la IA generativa como una herramienta que no “hace arte” sino que se puede hacer arte con ella. No es una entidad con capacidad creativa propia, y por lo tanto sus outputs no deberían quedar cubiertos por derechos de autor. A pesar de los titulares mediáticos que rezan “una inteligencia artificial crea una obra que se expone en importante museo”, “una inteligencia artificial gana concurso de arte”, etc., no hay en realidad actividad autoral de la inteligencia artificial, porque en sus productos estéticos no hay creación como tal. Eventualmente, cuando las y los artistas desarrollan su propia obra usando estas herramientas, son quienes crean cosas con inteligencia artificial.
En palabras del escritor de ciencia ficción Bruce Sterling en la conferencia AI for All, From the Dark Side to the Light, estas IAs “tienen cero sentido común… No tienen fotografías. No tienen cuadros. Tienen una relación estadística entre texto y grupos de píxeles. Y hay una belleza en ello. No es una belleza humana. Es una imagen sorprendente que ningún ser humano podría haber soñado jamás. Realmente tiene presencia, ¡es surrealista!”.
Esta posición a la vez escéptica y fascinada nos permite escapar de nociones estereotipadas y dicotomías engañosas, y nos lleva a preguntarnos qué cosas concretas están haciendo las y los artistas con inteligencia artificial generativa. Cómo trabajan a partir de esta “relación estadística entre textos y grupos de píxeles” que abre la puerta a la exploración creativa de una imaginería no humana y surreal. Qué procesos y procedimientos artísticos están emergiendo de esta exploración.
Desde siempre, los artistas se han encontrado con nuevas tecnologías y las han usado. Tanto de forma “correcta”, aprendiendo la técnica y siguiendo el canon, como de forma subversiva, desafiando la corriente dominante y hackeando las maneras usuales de hacer. No es diferente con la inteligencia artificial generativa. Para pensar las prácticas artísticas con IA, hay que analizar sus potencialidades y limitaciones, entendiendo que los artistas trabajan en ambos campos: en el de lo posible y en sus límites. Y que no solo toman los desarrollos de la tecnología tal cual vienen dados, sino que además modifican estos términos en sí mismos (qué es lo posible, cuáles son los límites, cuáles estrategias artísticas pueden resistir y desafiar el orden tecno-social).
Quizás para entenderlo mejor, es hora de traer el ejemplo de la práctica de una artista, Kira Xonorica, quien trabaja en base a la generación de imágenes que desafían nociones binarias de género y límites entre naturaleza, humanidad y tecnología, para crear visiones feministas futuristas y utópicas.
En una entrevista para expanded.art, Kira dice que la potencialidad de la IA generativa estaría, precisamente, en poder visualizar y explorar perspectivas del mundo a través de los datos, de una forma que quizás no sería posible sin estas herramientas informáticas, ya que la IA generativa se basa en el análisis de millones de imágenes, descripciones y etiquetas. Pero también existen limitaciones en el imaginario visual que estas tecnologías nos permiten explorar, debido a los sesgos introducidos en los modelos y datos de entrenamiento. Kira considera que “el sesgo inherente a los conjuntos de datos no es sorprendente. Al fin y al cabo, el banco de imágenes en el que se basan se nutre de siglos de historia del arte y otras disciplinas que producen y dan forma a nuestra imaginación visual colectiva”.
Las visiones alarmistas y prohibicionistas, que ignoran estos procesos de exploración de límites y posibilidades, son peligrosas porque censuran e inhiben búsquedas creativas. Los sesgos y otros problemas serios de estas herramientas no nos deberían llevar al pánico sino a un análisis crítico que tome en cuenta los contextos de creación y uso de las imágenes generadas con inteligencia artificial, incluyendo los conjuntos de datos de entrenamiento en que están basadas las distintas herramientas, así como las formas en que estas herramientas se diseñan y desarrollan. El análisis debe incorporar también los costos ambientales y las condiciones de trabajo en las empresas de IA, que no desarrollaremos en este post..
Mito 2: crear imágenes de personas reales es inherentemente peligroso
La generación de imágenes con personas reales reconocibles es una práctica que se considera como una de las más riesgosas, porque podrían usarse para ataques a la honra y la dignidad de esas personas. Sin embargo esta práctica también puede ser una forma de explorar imaginariamente historias alternativas, sin confundirse con una imagen de la realidad ni necesariamente causar daño a ninguna persona. Es el caso por ejemplo de @arteficialismo, quien realizó una serie que nos hace imaginar cómo se verían personas famosas que, después de perderlo todo, se van a vivir a una favela brasileña:
Mito 3: Las obras generadas con IA son siempre imitaciones
¿Pero qué podríamos decir sobre el uso de obras artísticas previamente existentes para crear obras nuevas con inteligencia artificial? Este es quizás uno de los mayores debates actuales. La cuestión se divide en dos dimensiones.
La primera pregunta es si una nueva creación a partir de IA generativa que se basa en obras o estilos preexistentes, puede infringir el derecho de los creadores de esas obras o referentes de esos estilos. Si bien estas infracciones pueden ocurrir, no se pueden asumir a priori; todo depende del caso concreto. Lo que debe quedar claro es que los estilos artísticos de por sí no tienen copyright, y que la gran mayoría de las obras generadas en cierto estilo o con ciertos creadores como referencia, no necesariamente son obras derivadas. Pueden serlo, o no, tal como puede ocurrir con muchas obras no generadas con inteligencia artificial. Creemos que, en buena medida, nuestro análisis de hace varios años sobre cultura del remix y la necesidad de distinguir para cada caso el concepto de plagio, obra derivada y usos transformativos, puede enmarcar bastante bien esta discusión.
La segunda dimensión es si la creación de herramientas de IA generativa infringe el copyright de las obras con derechos reservados que forman parte de las colecciones de datos de entrenamiento. Para responder esta pregunta, es importante saber que el entrenamiento de modelos de IA generativa no implica copiar los aspectos expresivos de las obras, sino analizar y sistematizar datos sobre esas obras, a partir de una enorme cantidad de parámetros que permitirán luego generar imágenes, textos u otros contenidos que serán nuevos. El modelo ni siquiera guarda copia alguna de las imágenes de entrenamiento, tal como lo explica el analista en políticas públicas de propiedad intelectual, Matthew Lane: “después de que cada imagen se incorpora al modelo es básicamente basura. No se almacena en el modelo, sólo los conceptos [se almacenan]. Y lo ideal sería que esos conceptos no estuvieran vinculados a una sola imagen”. En resumen, no se guarda, copia, redistribuye ni comunica la expresión autoral de las obras, sino que se las analiza en grandes cantidades para establecer conceptos a partir de los cuales generar imágenes.
Es por esto que no se puede asumir a priori que los modelos serán usados únicamente para generar imitaciones, sino que cada caso tendría que ser evaluado a posteriori y de forma concreta. No debería inhibirse, en todo caso, ni a quienes desarrollan la herramienta ni a quienes la usan, de basarse en referencias culturales y artísticas previas. De lo contrario, se estaría privatizando el patrimonio cultural y estético de una manera sin precedentes, atentando contra la libertad creativa actual y futura. Y ya que estamos, no debemos olvidar que muchas veces son los mismos artistas quienes trabajan con herramientas de IA, entrenando modelos con colecciones de datos específicas o incluso participando en el desarrollo y adaptación de herramientas de IA de código abierto.
Mito 4: no se puede crear genuinamente usando IA
Finalmente, si estamos hablando de libertad creativa, podríamos preguntarnos hasta qué punto los y las artistas están realmente creando algo nuevo con IA generativa. Dijimos previamente que la IA no tiene agencia ni capacidad creativa por sí misma. ¿Pero dónde se ubica el proceso creativo de las personas que usan estas herramientas? ¿En qué medida podemos jugar más allá de la generación automática de imágenes, para desarrollar algo que puede llamarse “obra” y a quien la realiza, “artista”? La respuesta, una vez más, depende del uso y contexto de creación, y de cómo defina su actividad cada persona que crea con IA generativa.
En otro trabajo compartido por @arteficialismo en Instagram, en el que retratos célebres de la historia del arte se representan como personas de carne y hueso, alguien pregunta: “¿cómo puedes considerarte un artista?”. A lo que @arteficialismo responde: “Nunca lo hice… toda mi vida hice dibujos, photoshop, etc… y la gente siempre intentó etiquetarme como artista y yo siempre rechacé este ‘título’. Ahora sólo hago estas imágenes de IA y la gente intenta decir que no soy un artista, como si eso significara algo para mí o me hiciera dejar de hacer las imágenes por alguna razón”.
Por su parte, Kira Xonorica, en la entrevista que ya citamos, decía: “Lo que me encanta de la IA es que implica un proceso de narración. Cuando creas, es como ver una película o escribir tu propia novela. Nunca sabes adónde te va a llevar, sólo tienes ideas generativas y las vas superponiendo, esa es la belleza del juego”.
En definitiva, crear a partir de métodos generativos abarca una variedad de procesos que no podemos determinar a priori como artísticos o no artísticos. A menudo estos procesos encierran largas horas de aprendizaje y experimentación con y a partir de los outputs generados con IA. Pero no son las horas ni el esfuerzo lo que le da sentido artístico a estos trabajos; sentido que tampoco puede ser aportado por una IA. En todo caso, sostenemos que se puede hacer arte con IA generativa, y que esto sigue dependiendo, como siempre, del contexto de creación personal y recepción cultural. El análisis frente a la masificación de la IA generativa debe ser crítico, matizado y situado, no debe estar modelado por las empresas que venden estas tecnologías, ni guiado por mensajes de pánico que solamente impedirán a los artistas participar del debate sobre su desarrollo y apropiarse creativamente de estas herramientas.
