Em 1997, talvez o maior enxadrista da história, Garry Kasparov, perdeu para uma máquina – um supercomputador da IBM chamado Deep Blue. Para muitos, essa derrota histórica marcou o início de uma nova era, na qual a inteligência artificial supera o intelecto humano.
Avançando duas décadas, o algoritmo de xadrez usado pelo Deep Blue hoje roda tranquilamente em segundo plano no seu smartphone, enquanto você brinca com um scanner LIDAR e faz uma chamada de vídeo com os amigos.
Você é um artista, usa a tecnologia para criar arte e se expressar. O conhecimento de Kasparov foi ameaçado por uma máquina, mas uma máquina nunca vai conseguir criar arte, certo?
Ilustrações infantis de Sasha Kru criadas usando o Dall-E
A capa deste post foi gerada usando o Dreamstudio, e as ilustrações acima e abaixo usando o Dall-E.
Portanto, a questão não é se as máquinas conseguem criar arte no nível de Gustav Klimt (elas já conseguem), mas se em breve serão capazes de fazer isso mais rápido, com mais eficiência e por um custo menor do que os artistas humanos.
O que é IA Generativa, e por que ela é diferente?
A ideia de que os computadores poderiam nos ajudar a nos expressar criativamente não é nova. A arte gerada por computador existe desde o início da década de 1950. Mas, até recentemente, as máquinas não tinham nenhuma chance de superar os humanos em qualquer atividade criativa.
As máquinas são boas em analisar os enormes conjuntos de dados que recebem, encontrar padrões neles e fornecer respostas ou previsões (o horário estimado de entrega da sua pizza, por exemplo). No entanto, a nova categoria chamada "IA Generativa" abalou o mundo da arte e as indústrias criativas, pois está a caminho de se tornar mais rápida, mais barata e, em alguns casos, melhor do que aquilo que os humanos conseguem criar manualmente.
IA Generativa é uma IA treinada com uma quantidade massiva de dados. Ela imita os padrões desses dados e cria algo novo. Assim, em vez de receber instruções sobre como criar um resultado específico (pintar um quadro de um cachorro), a máquina recebe dados de um milhão de pinturas de cachorros e gera uma nova pintura de cachorro com base em todos os dados que recebeu.
Segundo um artigo escrito por Sonya Huang, Pat Grady e o GPT-3 (sim, o modelo de linguagem de deep learning que produz textos parecidos com os humanos), toda indústria que exige que humanos criem trabalhos originais está sujeita à reinvenção, e é provável que "certas funções de trabalho possam ser completamente substituídas pela IA generativa, enquanto outras têm mais chances de prosperar a partir de um ciclo iterativo estreito entre humano e máquina".
Isso vale para tudo, desde artes e entretenimento até manufatura e saúde. No que diz respeito à IA, nossas indústrias criativas agora são seu novo playground.
Só que não é bem assim - a IA generativa é apenas a mais nova ferramenta em uma caixa de ferramentas, e qualquer pessoa terá acesso a ela.
Para perturbar, não para substituir
Assim como Garry Kasparov perdeu para o Deep Blue em 1997, de forma semelhante, no verão de 2022, artistas que participaram da competição de arte da feira estadual do Colorado tiveram a infeliz experiência de perder também para a inteligência artificial.
Jason Allen, designer de video games, participou do concurso com uma obra criada usando o Midjourney, um programa de inteligência artificial que transforma prompts de texto em imagens. Depois de revelar como a obra foi criada, o trabalho de Allen viralizou e gerou uma enorme reação negativa de outros artistas.
Allen afirmou que levou "muitas semanas de ajustes finos" e "centenas de imagens diferentes" para chegar ao resultado desejado, totalizando aproximadamente 80 horas de trabalho. Depois de ler esses números, não dá para pensar que a inteligência artificial veio para substituir.
Mudar o processo criativo de um artista – com certeza.
Reinterpretação conceitual de The Golden Square Theory (2018), de Andrey Adno
A realidade é que a arte feita por IA não vai substituir os artistas. A pesquisadora Anne Ploin, do Oxford Internet Institute, argumenta que a parte de tomada de decisão criativa, essencial na arte, não será substituída pela tecnologia de IA.
Em suas palavras: "os modelos de IA podem extrapolar de maneiras inesperadas, chamar atenção para um fator totalmente não reconhecido em um determinado estilo de pintura [por terem sido treinados com centenas de obras de arte]. Mas os modelos de machine learning não são autônomos."
Os modelos de machine learning não são autônomos. Eles precisam da ação humana para produzir resultados. Portanto, cabe ao artista escolher como e para que finalidade usá-los.
A IA generativa é capaz de produzir resultados impressionantes em questão de segundos, mas será que ela vai acabar substituindo os artistas?
Não, mas ela pode ser o catalisador que ajuda os artistas a abraçar estilos novos, empolgantes e diversos.
▋
(Resposta gerada usando um programa de IA de escrita)
