Media artificiali

Il 30 novembre OpenAI ha messo gratuitamente sul web un assistente AI, ChatGPT, che in soli 5 giorni ha ottenuto più di un milione di utenti , alimentati dalla curiosità di entrare in contatto con le sue straordinarie capacità conversazionali. Tra i molti difetti che abbiamo trovato in esso - errori fattuali, fabbricazione di dati, eccessiva sicurezza o mancanza di "voce" -, tutti abbiamo dovuto riconoscere che non avevamo mai visto niente del genere . È possibile entrare in dialogo con l'assistente, parlare della più ampia gamma di argomenti e generare momenti di profonda condivisione empatica costruiti dall'autoillusione basata sulla naturalezza, l'eloquenza e la comprensione discorsiva dell'assistente.

Ma non è stata solo la conversazione a essere presa d'assalto. Mesi prima, il 12 luglio, era stato rilasciato un altro assistente, Midjourney; poi, il 22 agosto, è stato rilasciato anche Stable Diffusion dell'Università di Monaco, e il 28 settembre OpenAI ha messo a disposizione di tutti Dall-E 2. Questi tre assistenti AI condividono le stesse capacità di disegno di immagini, con la particolarità di presentare risultati originali e allo stesso tempo molto umani come se fossero stati creati da esseri umani.

La conversazione e il disegno sono attività molto vicine e profondamente creative. Proprio come improvvisiamo con una matita su carta, così improvvisiamo nella creazione di risposte, in tempo reale, alle interazioni con gli altri. Quindi, è importante capire cosa ha dato origine a queste nuove capacità delle macchine, considerando che l'IA esiste da quasi 70 anni.

Fino a qualche anno fa l'IA veniva costruita a partire da semplici algoritmi, come se stessimo scolpendo un modello di pensiero, sperando di arrivare a qualcosa in grado di riconoscere il mondo e se stesso. Ma gli sviluppi dell'IA iniziarono a cambiare con Deep Blue, che per battere Garry Gasparov nel 1997 studiò in anticipo migliaia di mosse di scacchi. Da allora l'approccio si è focalizzato sull'apprendimento, l'insegnamento e l'autoapprendimento di sistemi di intelligenza artificiale, Machine Learning (ML), a cui Internet ha contribuito con l'accesso a database sempre più grandi. Il processo di addestramento dell'IA è stato trasformativo, non solo perché ha permesso agli assistenti di trovare modelli simili e scoprire così la chiave della semantica attraverso un semplice confronto, ma soprattutto perché in questo processo si sviluppano le cosiddette reti neurali artificiali,

Semplificando, quando guardiamo una penna, non possiamo stabilire più di 4 o 6 parametri per definirla — es. colore: blu; effetto: metallico; bagliore: dorato; lunghezza: 7cm; larghezza: 0,5 cm. Un assistente, invece, armato di un set di algoritmi ML, può, attraverso confronti stabiliti all'interno di questi enormi database, trovare e definire non solo poche decine ma anche centinaia di parametri che definiscono la stessa penna (vedi Figura 1). Parametri che noi umani potremmo non essere consapevolmente in grado di vedere, ascoltare, sentire o persino comprendere. Ma sono questi parametri che consentono l'accesso a una realtà immensamente sottile, probabilmente inaccessibile al cervello umano, e consentono all'assistente di prevedere le migliori parole da scrivere, una dopo l'altra, nonché il miglior colore, tratto, ombra, volume , scala da assumere quando si disegna un'immagine.

Questo processo di apprendimento da grandi database creati da esseri umani presenta grossi problemi, che vanno dai pregiudizi incorporati al copyright dei suoi contenuti. Se nella forma testuale i pregiudizi possono diventare rapidamente chiari, con gli assistenti che rigurgitano molti dei pregiudizi morali che pervadono Internet, è nelle immagini che sono sorti la maggior parte dei problemi. Gli assistenti utilizzano database di immagini, come LAION , creati per scopi di ricerca scientifica. Poiché l'obiettivo era costruire gli assistenti più avanzati possibili e quindi contribuire all'innovazione umana, a questi database è stato permesso di catalogare quasi tutto ciò che potevano trovare in rete.

Sono state così catalogate centinaia di milioni di immagini appartenenti a tutti, dalla foto scattata dal più comune cittadino e postata su Flickr, alle elaborate foto di fotografi, fino a dettagliatissime illustrazioni o dipinti di artisti — che si potevano trovare in giornali, riviste, musei, come nei portafogli online DeviantArt, ArtStation, Behance, ecc. Quindi, se chiediamo a uno di questi assistenti di darci un'immagine seguendo lo stile di Gustave Doré, Sebastião Salgado o Loish, non ha problemi a soddisfare il nostro desiderio , come si può vedere in figura 2.

Se questa capacità creativa di AI è notevole, alla base di essa si pongono due domande inevitabili: 1) chi ha dato il permesso di utilizzare le immagini di questi autori?; 2) chi ha dato loro il permesso di copiare e creare versioni di queste immagini? Le risposte che abbiamo alla fine del 2022 non sono buone. Nel caso di Stable Diffusion, nonostante il professor Björn Ommer abbia affermato “non siamo passati attraverso Internet e abbiamo trovato le immagini da soli”, in realtà stanno usando LAION. In MidJourney, David Holz presume che abbiano usato immagini prese da Internet senza alcun consenso e non hanno idea di chi siano le immagini che hanno usato.

Nonostante questi problemi, che porteranno molte discussioni nei prossimi anni e probabilmente nuove normative, possiamo dire che in campo creativo siamo arrivati ​​a un punto di non ritorno. Si noti che la creatività è definita dalla capacità dell'essere umano di "creare combinazioni non familiari di idee familiari" [2], che è esattamente ciò che questi sistemi di intelligenza artificiale ci offrono, come possiamo vedere nella figura 3. Ma questo punto di non ritorno non accadere solo nel dominio del testo e delle immagini, da questo "semplice" processo computazionale l'intero mondo della creazione dei media viene trasformato in un mondo artificiale completamente nuovo. Oggi chiunque può, attraverso semplici suggerimenti, chiedere agli assistenti AI di creare storie, notizie, disegni, titoli, dipinti, fotografie, grafica, musica, voci o animazioni. Questo nuovo media artificiale (vedi Figura 4) può persino vincere festival e concorsi [3]. Proprio adesso,

In questo nuovo mondo artificiale, gli esseri umani saranno sempre meno gli attori. Il computer può fare, creare, mescolare e ripetere dozzine o centinaia di volte all'ora finché non ci offre ciò che stiamo cercando. L'umano quindi non dovrà più preoccuparsi degli aspetti pratici dell'arte, così come delle complessità materiali di ogni mezzo. Chiunque sarà in grado di creare qualsiasi cosa, il che essendo vero non si tradurrà in nessuno in grado di creare ciò che molti di noi vorranno sperimentare. Ma abbiamo già avuto questa stessa conversazione sul Web 2.0 (es. 4, 5). In questo nuovo mondo, creato dai media artificiali, l'umano sarà un direttore artistico e della comunicazione, per il quale avrà bisogno non di meno, ma di più, di molta più alfabetizzazione sulle arti mediali che sta usando.

Appunti:

[1] Brown, TB, Mann, B., Ryder, N., Subbiah, M., et al. (2020). I modelli linguistici sono studenti di pochi colpi. arXiv:2005.14165 .https://arxiv.org/pdf/2005.14165.pdf.

[2] Boden, M. (2007). La creatività in poche parole. Pensa, 5 (15), 83-96. doi:10.1017/S147717560000230X.

[3] Glenn Marshall ha vinto il miglior cortometraggio al Festival del cortometraggio di Cannes con " The Crow " (2022), mentre Jason Allen, ha vinto un concorso di fotografia digitale con " Théâtre D'opéra Spatial ".

[4] Keen, A. (2007). Il culto del dilettante: come i blog, MySpace, YouTube e il resto dei media generati dagli utenti di oggi stanno uccidendo la nostra cultura e la nostra economia . Hachette Regno Unito.

[5] Anderson, C. (2006). La coda lunga: perché il futuro del business sta vendendo di meno o di più , Hyperion NY.

Pubblicato in portoghese in Virtual Illusion .