¿Podría un robot recrear el aura de una obra maestra de Leonardo da Vinci? Ya es el caso | noemí rea

Este mes, Internet se ha inundado con retratos de arte digital increíblemente etéreos, gracias al trabajo de la última aplicación asistida por IA que se volvió viral: Lensa. Los usuarios cargaban sus fotos en la aplicación y luego, por una pequeña tarifa, usaban IA para convertir sus fotos de perfil en, por ejemplo, una versión mágica de sí mismos, una princesa guerrera élfica, en un no-tiempo.

Este año ha sido testigo de un gran avance para los generadores de imágenes basados ​​en IA, que ahora son mejores que nunca en términos de calidad, velocidad y accesibilidad. Los modelos de IA están «entrenados» en millones de imágenes y datos de texto extraídos de contenido en línea disponible públicamente y, como en el caso de DALL-E respaldado por Microsoft, pueden transformar mensajes de texto breves como «Ronald McDonald realizando una cirugía a corazón abierto» en un solo imágenes

Ahora cualquiera puede producir imágenes de aspecto profesional adaptadas a sus gustos, sin tener experiencia en arte o diseño. Si eso te suena bien, es posible que no seas uno de los millones de humanos cuyo sustento depende de poder intercambiar esas habilidades por dinero.

Quienes trabajan en las industrias creativas más cognitivas han sentido durante mucho tiempo que no tenían nada que temer de la automatización. Después de todo, ¿cómo podría una computadora recrear el aura de una obra maestra de Leonardo da Vinci o poseer las habilidades únicas necesarias para diseñar una campaña de marketing visual convincente para una marca de lujo?

Las primeras imágenes generadas con estas herramientas estaban llenas de cuestiones que las marcaban como hechas a máquina. Pero a medida que los resultados se volvieron más convincentes, los creativos se preocuparon más. Al frente de este debate están los trabajadores de la construcción, como los diseñadores gráficos y los ilustradores comerciales, que aceptan encargos de arte según las especificaciones del cliente.

Cualquiera que se incline a descartar la idea de que la IA podría hacerse cargo de los trabajos creativos como alarmista debe saber: ya lo hace. Este invierno, el Ballet de San Francisco usó el laboratorio de investigación independiente Midjourney para crear la campaña visual para su producción de El cascanueces (aunque un representante de ballet dijo que, a pesar de usar IA, casi 30 diseñadores, productores y creativos humanos también se emplearon en la realización del Campaña).

Otra amenaza para el sustento de los artistas proviene de la capacidad de estas herramientas para crear imágenes «al estilo» de artistas específicos. Esta característica es divertida cuando se usa para evocar visiones extravagantes de cómo Van Gogh podría haber pintado a Rishi Sunak montando el número 10 en un unicornio, pero cuando se trata de artistas vivos que han pasado años desarrollando su propio estilo distintivo, la asombrosa habilidad de la IA imitar, sin crédito ni compensación, se vuelve problemático.

A principios de este año, el ilustrador de arte fantástico Greg Rutkowski descubrió que su nombre era uno de los invitados más populares en la plataforma AI ​​Stable Diffusion, más popular que Picasso o Leonardo. “Lo único que al menos podría dejar de alimentar el algoritmo es dejar de publicar tu trabajo en Internet, lo cual es imposible en nuestra industria”, dice Rutkowski.

El recurso legal para los artistas que creen que estas herramientas infringen sus derechos de autor es espinoso y poco claro. En la UE, los abogados cuestionan la legalidad del uso de imágenes con derechos de autor para entrenar modelos de IA, pero como el Reino Unido aspira a convertirse en un líder de la industria, ya ha propuesto un proyecto de ley que autoriza la formación de carta blanca en IA con fines comerciales. Mientras tanto, no está claro si los derechos de autor tradicionales se aplican aquí, ya que es difícil proteger un estilo visual.

Representación por Open AI de Representación por Open AI de «Una nutria marina al estilo de La joven de la perla de Vermeer». Fotografía: OpenAI/AFP/Getty Images

Aunque estos problemas atrajeron la atención general recientemente, hay facciones de artistas que lo predijeron cuando el campo aún estaba en pañales y trabajaron para desarrollar soluciones. Entre ellos se encuentran los artistas de Berlín Mat Dryhurst y Holly Herndon, quienes crearon una función de búsqueda que cualquiera puede usar para ver si su trabajo se extrajo de un conjunto de datos de 150 terabytes llamado LAION, que se usa para entrenar a la mayoría de los generadores de imágenes de IA. Su organización, Spawning, también está desarrollando otra herramienta que permitiría a los artistas establecer permisos sobre cómo los algoritmos pueden usar su estilo y semejanza, incluida la capacidad de optar por no participar por completo.

Stability AI, la organización detrás de Stable Diffusion, y LAION se han comprometido a asociarse con Spawning para cumplir con las solicitudes de consentimiento realizadas antes del próximo entrenamiento de Stable Diffusion, y una actualización reciente de la herramienta eliminó la capacidad de escribir indicaciones que especifican un artista por nombre.

Hay otras fallas en los grandes conjuntos de datos abiertos en los que se entrenan los modelos de IA, que limitan su potencial. Las brechas en la diversidad de datos, así como los sesgos de los humanos que originalmente etiquetaron las imágenes de las que aprenden, tienen patrones codificados sin darse cuenta con estereotipos y representaciones dañinos. Algunos usuarios encuentran que Lensa crea avatares femeninos excesivamente sexualizados, exagera los fenotipos raciales en sus lanzamientos y lucha por leer las características de raza mixta. Estos problemas podrían dar que pensar a cualquiera que esté considerando usar la tecnología comercialmente, al menos hasta que se mejoren los conjuntos de datos de entrenamiento.

Muchos artistas no se inmutan y creen que la tecnología podría abrirles la posibilidad de hacer un mejor trabajo, o al menos trabajar de manera más eficiente. Aunque todavía no la ha usado, la ilustradora radicada en el Reino Unido, Michelle Thompson, ve potencial en la idea de usar la IA tanto para desarrollar conceptos como para refinar producciones artísticas. «Lo veo menos como una amenaza y más como una oportunidad», dijo, y agregó: «Como todo lo demás, siempre habrá artistas que puedan usar mejor las herramientas».

Estas herramientas son tan buenas como los conjuntos de datos en los que están capacitadas. La imaginación humana, en cambio, no tiene límites. Para Dryhurst, los modelos de IA «podrían intentar hacer una versión pálida de algo que hicimos hace años», pero eso «no tiene en cuenta lo que podríamos hacer a continuación».

Para aquellos que miran de cerca, las salidas visuales de estas herramientas de IA ampliamente disponibles ya se están volviendo repetitivas, e incluso los ojos inexpertos pronto aprenderán a reconocer la mano de la máquina. Algunos de los trabajos más interesantes y conceptualmente ricos realizados con IA aún provienen de artistas como Mario Klingemann y Anna Ridler, quienes personalizan sus propios conjuntos de datos de entrenamiento y seleccionan los resultados de las máquinas de una manera única e imaginativa.

El tipo de inteligencia artificial que podríamos imaginar reemplazando a los artistas, un robot creativo completamente autónomo capaz de la imaginación y la expresión humanas, aún no existe, pero está por llegar. Y a medida que la IA se vuelva cada vez más omnipresente, los artistas, ilustradores y diseñadores se distinguirán en última instancia no por el hecho de que usan la tecnología, sino por la forma en que la usan.

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