En 1997, quizás el mejor ajedrecista de la historia, Gary Kasparov, perdió contra una máquina: una supercomputadora de IBM llamada Deep Blue. Para muchos, esa derrota histórica marcó el inicio de una nueva era en la que la inteligencia artificial supera al intelecto humano.
Avancemos dos décadas: el algoritmo de ajedrez que usaba Deep Blue puede correr sin problemas en segundo plano en tu smartphone, mientras juegas con un escáner LIDAR y haces una videollamada con tus amigos.
Eres un artista, usas la tecnología para crear arte y expresarte. El conocimiento de Kasparov fue superado por una máquina, pero una máquina nunca podrá crear arte, ¿verdad?
Ilustraciones infantiles de Sasha Kru creadas con Dall-E
La portada de este artículo del blog fue generada con Dreamstudio, y las ilustraciones de arriba y abajo con Dall-E.
Por lo tanto, la pregunta no es si las máquinas pueden crear arte del calibre de Gustav Klimt (ya pueden hacerlo), sino si pronto podrán hacerlo más rápido, de forma más eficiente y más barata que los artistas humanos.
¿Qué es la IA generativa y por qué es diferente?
La idea de que las computadoras podrían ayudarnos a expresarnos creativamente no es nueva. El arte generado por computadora existe desde principios de la década de 1950. Pero hasta hace poco, las máquinas no tenían ninguna posibilidad de superar a los humanos en ningún esfuerzo creativo.
Las máquinas son buenas para analizar los enormes conjuntos de datos con los que se las alimenta, encontrar patrones en ellos y ofrecerte respuestas o predicciones (por ejemplo, la hora estimada de entrega de tu pizza). Sin embargo, la nueva categoría llamada "IA generativa" sacudió al mundo del arte y a las industrias creativas, ya que está en camino de volverse más rápida, más barata y, en algunos casos, mejor que lo que los humanos pueden crear a mano.
La IA generativa es una IA entrenada con enormes cantidades de datos. Imita sus patrones y crea algo nuevo. Entonces, en lugar de recibir instrucciones sobre cómo crear un resultado específico (pintar un cuadro de un perro), la máquina recibe datos de un millón de pinturas de perros y genera una nueva pintura de perro basada en todos los datos que se le proporcionaron.
Según un artículo escrito por Sonya Huang, Pat Grady y GPT-3 (sí, el modelo de lenguaje de aprendizaje profundo que produce texto similar al humano), toda industria que requiere que los humanos creen trabajo original está lista para reinventarse, y es probable que "ciertas funciones laborales puedan ser completamente reemplazadas por la IA generativa, mientras que otras probablemente prosperen gracias a un ciclo iterativo estrecho entre el humano y la máquina".
Esto aplica a todo, desde las artes y el entretenimiento hasta la manufactura y la salud. En lo que respecta a la IA, nuestras industrias creativas ahora son su nuevo patio de juegos.
Excepto que no es así: la IA generativa es solo la más reciente herramienta de una caja de herramientas, y cualquiera tendrá acceso a ella.
Para transformar, no para reemplazar
Así como Garry Kasparov perdió contra Deep Blue en 1997, de manera similar, en el verano de 2022, los artistas que participaron en el concurso de arte de la feria estatal de Colorado tuvieron la desafortunada experiencia de perder también contra la inteligencia artificial.
Jason Allen, diseñador de videojuegos, había participado en el concurso con una obra creada mediante Midjourney, un programa de inteligencia artificial que convierte indicaciones de texto en imágenes. Después de revelar cómo se creó la obra, el trabajo de Allen se volvió viral y desató una fuerte reacción negativa de otros artistas.
Allen declaró que le tomó "muchas semanas de ajustes" y "cientos de imágenes distintas" lograr el resultado deseado, lo que se tradujo en aproximadamente 80 horas de trabajo. Después de leer estas cifras, uno no debería pensar que la inteligencia artificial está aquí para reemplazar.
¿Cambiar el proceso creativo de un artista? Definitivamente.
Reinterpretación del concepto de The Golden Square Theory (2018) de Andrey Adno
La realidad es que el arte generado por IA no reemplazará a los artistas. La investigadora Anne Ploin, del Oxford Internet Institute, sostiene que la toma de decisiones creativas, algo fundamental en el arte, no será reemplazada por la tecnología de IA.
En sus palabras: "Los modelos de IA pueden extrapolar de maneras inesperadas, llamar la atención sobre un factor completamente desconocido en cierto estilo de pintura [tras haber sido entrenados con cientos de obras de arte]. Pero los modelos de aprendizaje automático no son autónomos".
Los modelos de aprendizaje automático no son autónomos. Requieren de la intervención humana para producir resultados. Por lo tanto, depende del artista decidir cómo y para qué usarlos.
La IA generativa es capaz de producir resultados asombrosos en cuestión de segundos, pero ¿terminará reemplazando a los artistas?
No, pero podría ser el catalizador que ayude a los artistas a adoptar estilos nuevos, emocionantes y diversos.
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(Respuesta generada con un programa de IA de escritura)
