Medios artificiales

El 30 de noviembre OpenAI puso en la web de forma gratuita un asistente de IA, ChatGPT, que en tan solo 5 días consiguió más de un millón de usuarios , alimentados por la curiosidad de ponerse en contacto con sus extraordinarias capacidades conversacionales. En medio de las muchas fallas que encontramos en él —errores de hecho, fabricación de datos, exceso de confianza o falta de “voz”—, todos tuvimos que reconocer que nunca habíamos visto algo así . Es posible entablar un diálogo con el asistente, hablar sobre la más amplia gama de temas y generar momentos de profundo compartir empático construidos a partir del autoengaño basado en la naturalidad, elocuencia y comprensión discursiva del asistente.

Pero no fue solo la conversación lo que tomó por asalto. Meses antes, el 12 de julio, fue liberado otro asistente, Midjourney; luego, el 22 de agosto, también se lanzó Stable Diffusion de la Universidad de Munich, y el 28 de septiembre, OpenAI puso a disposición de todos Dall-E 2. Estos tres asistentes de IA comparten las mismas habilidades de dibujo de imágenes, con la particularidad de presentar resultados originales y al mismo tiempo muy humanos como si hubieran sido creados por seres humanos.

La conversación y el dibujo son actividades muy cercanas y profundamente creativas. Así como improvisamos con un lápiz sobre papel, improvisamos en la creación de respuestas, en tiempo real, a las interacciones con los demás. Por lo tanto, es importante comprender qué dio lugar a estas nuevas capacidades de las máquinas, considerando que la IA existe desde hace casi 70 años.

Hasta hace unos años, la IA se construía a partir de meros algoritmos, como si estuviéramos esculpiendo un modelo de pensamiento, con la esperanza de llegar a algo capaz de reconocer el mundo y a sí mismo. Pero los desarrollos de la IA comenzaron a cambiar con Deep Blue, que para vencer a Garry Gasparov en 1997 estudió miles de movimientos de ajedrez de antemano. Desde entonces, el enfoque se ha centrado en el aprendizaje, la enseñanza y los sistemas de IA de autoaprendizaje, Machine Learning (ML), al que Internet ha contribuido con el acceso a bases de datos cada vez más grandes. El proceso de entrenamiento de la IA fue transformador, no solo porque permitió a los asistentes encontrar patrones similares y así descubrir la clave de la semántica por mera comparación, sino principalmente porque en este proceso se desarrollan las llamadas redes neuronales artificiales,

De manera simplista, cuando miramos un bolígrafo, no podemos establecer más de 4 a 6 parámetros para definirlo, por ejemplo, color: azul; efecto: metálico; resplandor: dorado; longitud: 7 cm; ancho: 0,5 cm. Un asistente, por otro lado, armado con un conjunto de algoritmos ML, puede, a través de comparaciones establecidas dentro de estas enormes bases de datos, encontrar y definir no solo unas pocas docenas sino incluso cientos de parámetros que definen la misma pluma (ver Figura 1). Parámetros que nosotros, los humanos, quizás no seamos capaces de ver, oír, sentir o incluso entender conscientemente. Pero son estos parámetros los que permiten acceder a una realidad inmensamente fina, probablemente inaccesible para el cerebro humano, y permiten al asistente predecir las mejores palabras para escribir, una tras otra, así como el mejor color, trazo, sombra, volumen. , escala a asumir al dibujar una imagen.

Este proceso de aprendizaje de grandes bases de datos creadas por humanos presenta problemas importantes, que van desde sesgos incrustados hasta los derechos de autor de sus contenidos. Si en forma de texto, el sesgo puede volverse claro rápidamente, con los asistentes regurgitando muchos de los sesgos morales que impregnan Internet, es en las imágenes donde han surgido la mayoría de los problemas. Los asistentes utilizan bases de datos de imágenes, como LAION , creadas con fines de investigación científica. Dado que el objetivo era construir los asistentes más avanzados posibles y así contribuir a la innovación humana, estas bases de datos podían catalogar casi todo lo que podían encontrar en la red.

Así, se han catalogado cientos de millones de fotografías pertenecientes a todos, desde la foto tomada por el ciudadano más común y colgada en Flickr, hasta elaboradas fotografías de fotógrafos, pasando por ilustraciones o pinturas de artistas muy detalladas —que se podían encontrar en periódicos, revistas, museos, como en los portfolios online de DeviantArt, ArtStation, Behance, etc. Así que si le pedimos a uno de estos asistentes que nos regale una imagen al estilo de Gustave Doré, Sebastião Salgado o Loish, no tiene problema en cumplir nuestro deseo. , como se puede ver en la figura 2.

Si esta capacidad creativa de la IA es notable, detrás de ella surgen dos preguntas inevitables: 1) ¿quién dio permiso para usar las imágenes de estos autores?; 2) ¿Quién les dio permiso para copiar y crear versiones de estas imágenes? Las respuestas que tenemos a finales de 2022 no son buenas. En el caso de Stable Diffusion, a pesar de que el profesor Björn Ommer dijo "no buscamos las imágenes en Internet", en realidad están usando LAION. En MidJourney, David Holz asume que usaron imágenes tomadas de Internet sin ningún consentimiento, y no tienen idea de quiénes son las imágenes que usaron.

A pesar de estos problemas, que darán mucho que hablar en los próximos años y probablemente nueva legislación, podemos decir que en el campo creativo hemos llegado a un punto de no retorno. Nótese que la creatividad se define por la capacidad del ser humano de “hacer combinaciones desconocidas de ideas familiares” [2], que es exactamente lo que nos ofrecen estos sistemas de IA, como podemos ver en la figura 3. Pero este punto de no retorno no sucede solo en el dominio de texto e imágenes, a partir de este proceso computacional "simple" todo el mundo de la creación de medios se está transformando en un mundo artificial completamente nuevo. Cualquiera puede hoy, a través de indicaciones simples, pedir a los asistentes de IA que creen historias, noticias, dibujos, títulos, pinturas, fotografías, gráficos, música, voces o animaciones. Este nuevo Medio Artificial (ver Figura 4) puede incluso ganar festivales y concursos [3]. Ahora,

En este nuevo mundo artificial, los seres humanos serán cada vez menos los hacedores. El ordenador puede hacer, crear, mezclar y repetir decenas o cientos de veces por hora hasta ofrecernos lo que buscamos. El ser humano ya no tendrá que preocuparse por los aspectos prácticos del arte, así como por las complejidades materiales de cada medio. Cualquiera podrá crear cualquier cosa, lo que siendo cierto no se traducirá en que nadie sea capaz de crear lo que muchos de nosotros querremos experimentar. Pero ya hemos tenido esta misma conversación sobre la Web 2.0 (por ejemplo, 4, 5). En este nuevo mundo, creado por los Medios Artificiales, el ser humano será un director de arte y comunicación, para lo cual necesitará, no menos, sino más, mucha más alfabetización sobre las artes mediáticas que está utilizando.

Notas:

[1] Brown, TB, Mann, B., Ryder, N., Subbiah, M., et al. (2020). Los modelos de lenguaje son aprendices de pocas oportunidades. arXiv:2005.14165 .https://arxiv.org/pdf/2005.14165.pdf.

[2] Boden, M. (2007). La creatividad en pocas palabras. Piensa, 5 (15), 83–96. doi:10.1017/S147717560000230X.

[3] Glenn Marshall ganó Mejor Cortometraje en el Festival de Cortometrajes de Cannes con “ The Crow ” (2022), mientras que Jason Allen, ganó un concurso de fotografía digital con “ Théâtre D'opéra Spatial ”.

[4] Keen, A. (2007). El culto del aficionado: cómo los blogs, MySpace, YouTube y el resto de los medios generados por los usuarios actuales están acabando con nuestra cultura y economía . Hachette Reino Unido.

[5] Anderson, C. (2006). La cola larga: por qué el futuro de los negocios es vender menos de más , Hyperion NY.

Publicado en portugués en Virtual Illusion .