Confusi¨®n de corrientes y sesgos raciales: los ¨¢ngulos muertos del arte creado con inteligencia artificial

Desde hace unos a?os, es posible pintar un cuadro de C¨¦zanne con el estilo de uno de Van Gogh. O, m¨¢s que pintarlo, generarlo utilizando sistemas de inteligencia artificial como GoArt. Tambi¨¦n podemos convertir nuestros selfis en retratos renacentistas. Y hay quien se ha propuesto crear una obra p¨®stuma de Rembrandt. La aplicaci¨®n de la inteligencia artificial al arte abre debates parecidos a los que ya cuestionan su uso en otros sectores: ?hasta qu¨¦ punto puede una m¨¢quina reemplazar el ingenio del artista? ?De verdad es posible reducir la Historia del Arte a un conjunto de datos que sirvan para entrenar a un algoritmo? ?Cu¨¢les son los riesgos de usar estas herramientas sin tener en cuenta sus limitaciones?

En 2018, un grupo de investigadores del Massachusetts Institute of Technology (MIT) present¨® AI Portraits, una especie de FaceApp renacentista que promet¨ªa transformar tus selfies en obras de arte. La web, que ya no est¨¢ disponible, cumpl¨ªa con lo prometido gracias a un modelo de redes neuronales adversariales entrenado con 45.000 retratos pintados principalmente por artistas europeos del siglo XV. Pero ten¨ªa sus limitaciones: en los resultados no aparec¨ªan sonrisas de las que dejan los dientes al descubierto porque este gesto no era com¨²n en las obras de la ¨¦poca, tampoco sal¨ªan bien representados sujetos no cauc¨¢sicos ni se empleaban estilos de otros continentes. ¡°Entrenar nuestro modelo con un conjunto de datos con un sesgo tan fuerte nos lleva a reflexionar sobre la importancia de la justicia en inteligencia artificial¡±, explicaban los autores.

Esta demostraci¨®n llev¨® a Ramya Srinivasan y Kanji Uchino, investigadores de los Laboratorios Fujitsu de Am¨¦rica, a hacerse una pregunta: ?hay otros tipos de sesgos en el cada vez m¨¢s frecuente arte generado mediante el uso de estos sistemas? La respuesta corta es que s¨ª. La larga es el estudio que acaban de publicar analizando diferentes herramientas de creaci¨®n y las implicaciones de sus ¨¢ngulos muertos. ¡°Los sesgos m¨¢s frecuentes son los relacionados con la raza, el g¨¦nero y otros atributos sensibles¡±, adelanta Srinivasan. En la mayor¨ªa de los casos no se trata, como con AIPortraits, de sesgos introducidos de forma intencional, sino de limitaciones ocultas cuyo alcance se desconoce.

Los riesgos

Adem¨¢s de discriminar por motivos raciales o de g¨¦nero, estos sistemas pueden representar eventos hist¨®ricos y personajes de forma contraria a los tiempos originales, explica Srinivasan, ¡°y contribuir a crear sesgos en la comprensi¨®n de la historia e interferir en la preservaci¨®n de la herencia cultural¡±. Por otra parte, esperar que una m¨¢quina refleje el estilo de un artista en toda su profundidad y complejidad es quiz¨¢s pedir peras al olmo. ¡°Los algoritmos pueden estereotipar a los artistas y no reflejar sus verdaderas habilidades cognitivas. Esto puede hacer que se pasen por alto aspectos como su intenci¨®n y emociones¡±, se?ala la investigadora. El resultado de esto es, por ejemplo, reducir el estilo de Van Gogh a sus pinceladas de Noche estrellada.

Herramientas como DeepArt prometen la capacidad de transferir el estilo de una obra a otra imagen. Srinivasan y Uchino pusieron a prueba esta plataforma con una obra del cubista Fernand L¨¦ger que deb¨ªa traducirse seg¨²n el estilo del futurista Gino Severini. ¡°Los patrones de movimiento que son una caracter¨ªstica distintiva del futurismo est¨¢n ausentes en la imagen traducida¡±, concluyen. La plataforma tambi¨¦n se queda corta al intentar transferir el estilo del impresionista Ernst Ludwig Kirchner al realismo de Mary Cassat. ¡°La versi¨®n traducida es exactamente como la original, salvo por algunos cambios de color¡±, concluyen los autores del estudio. Lo mismo ocurre con GoArt, un sistema de caracter¨ªsticas similares. Para reforzar su tesis, citan a Arist¨®teles: ¡°El objetivo del arte no es representar la apariencia externa de las cosas, sino su significado interior¡±.

Arte zombi

Independientemente de a qu¨¦ lado nos situemos en el debate de si una m¨¢quina puede crear arte, las piezas creadas por estos ingenios artificiales ya forman parte del mercado en el que antes solo participaban humanos. Ya en 2018, la popular casa de subastas Christie¡¯s adjudic¨® por 435.000 d¨®lares la pieza Retrato de Edmond Belamy, creada con inteligencia artificial. Los investigadores Tsila Hassine y Ziv Neeman bautizaron este ejemplo y los que salen de plataformas como DeepArt como la zombificaci¨®n de la Historia del Arte. ¡°Estas im¨¢genes zombis est¨¢n al mismo tiempo vivas y muertas. Aunque ciertamente puede considerarse un logro crear una nueva categor¨ªa art¨ªstica como el arte zombie generado con inteligencia artificial, cuestionamos su significancia art¨ªstica y su inter¨¦s. ?No son deepfakes? O, en t¨¦rminos m¨¢s simples, ?no son solo falsificaciones hechas a m¨¢quina?¡±, escriben.

Para ellos el mismo proceso por el que se crean estos sistemas desvirt¨²a la labor de los artistas. Ponen como ejemplo el proyecto Next Rembrandt, que analiz¨® el estilo del pintor holand¨¦s en una gran muestra de obras para producir un nuevo retrato que tomaba en cuenta incluso el aspecto bidimensional de las pinceladas del autor. ¡°La generaci¨®n de nuevas pinturas de Rembrandt basada en la datificaci¨®n de sus obras originales enfatiza las dimensiones repetitivas de su creatividad¡±.

La complejidad de los sistemas implicados en estas creaciones dificulta adem¨¢s que en su dise?o se contemple la posibilidad de limitar el alcance de distintos sesgos. ¡°Los desarrolladores pueden ser ingenieros que usan herramientas prefabricadas para construirlos. As¨ª que pueden no ser conscientes de sus entresijos¡±, se?ala Ramya. Cuanto mayor es la distancia entre el creador del sistema y el que usa su sistema para crear, m¨¢s dif¨ªcil es rectificar la situaci¨®n. Sin acceso a los datos de entrenamiento o a los detalles del funcionamiento de cada plataforma, no queda m¨¢s remedio que creerse lo prometido. ¡°La gente tiende a confiar en los resultados de sistemas automatizados, puesto que los consideran objetivos y a no tomar en cuenta las pruebas hist¨®ricas, incluso aunque estas ¨²ltimas sean ciertas. Por eso el riesgo se vuelve incluso mayor¡±.

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