SINGAPUR: Desde su oficina central en Manila, Patrick Cabral ha construido una ciudad.
La metrópoli es tradicional; Las estructuras de colmena de los edificios y los techos de paja de palma nipa son similares a las casas bahay kubo de los indígenas filipinos. Pero también es moderno. Las imágenes fotorrealistas muestran las Filipinas precoloniales en un entorno contemporáneo, que Cabral creó en 2023 utilizando los softwares de inteligencia artificial Stable Diffusion y Midjourney.
Para el artista multidisciplinario, que originalmente se especializó en caligrafía, las últimas tecnologías en inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático han proporcionado un nuevo medio para sus ideas y también una plataforma para reimaginar la historia de su país.
«(Mis) experimentos pretenden responder a la pregunta sobre cómo habrían evolucionado la arquitectura y la moda si no hubiéramos sido colonizados», dijo a ACI Prensa, refiriéndose a la era de Filipinas bajo el dominio español de 1565 a 1898, y a varios períodos bajo la colonización estadounidense. y ocupación japonesa de 1898 a 1946.
En los últimos años, el potencial creativo de la IA en el Sudeste Asiático no sólo ha beneficiado a artistas como Cabral, sino que también se ha extendido más allá de las paredes de galerías y estudios. Se han utilizado herramientas de aprendizaje automático para mejorar los medios de vida, impulsar el progreso médico y explorar la identidad y el patrimonio.
Pero aun así, las preocupaciones en el mundo artístico sobre cuestiones como los derechos de autor y la sustitución humana han aumentado. Esto hizo que algunos se preguntaran si la carrera de la IA se está acelerando demasiado rápido.
EL INICIO DE LA CARRERA DE LA IA
Puede parecer un fenómeno moderno, pero el primer uso de la IA como herramienta artística fue en 1973, cuando el artista británico Harold Cohen presentó por primera vez su programa informático AARON, capaz de generar imágenes básicas en blanco y negro.
En 1979, el trabajo de AARON apareció en una exposición en el Museo de Arte Moderno de San Francisco (SFMOMA).
El algoritmo de AARON fue entrenado a través de líneas de código que Cohen diseñó y alimentó a un brazo robótico para enseñarle a imitar el proceso de dibujo.
Con el desarrollo del aprendizaje profundo a principios de la década de 2000, se desarrollaron tecnologías que podían no solo replicar fotografías, sino también generar las suyas propias, basándose en datos de entrenamiento. Estos se produjeron a alta velocidad y, a diferencia de AARON, sin necesidad de un brazo robótico para hacer el trabajo.
El primer programa de este tipo de conversión de texto a imagen, AlignDRAW, fue desarrollado por el informático Elman Mansimov, que entonces tenía 19 años, en 2015.
Durante la siguiente década, siguieron varios nuevos generadores de texto a imagen. A diferencia del algoritmo de AARON, los generadores de imágenes de IA modernos utilizan principalmente indicaciones de texto y entrenan sus algoritmos extrayendo datos de franjas de imágenes existentes en línea.
Por ejemplo, DALL-E, presentado en 2021, pudo combinar conceptos aprendidos para representar ideas abstractas, como una silla de aguacate. A partir de 2022, Midjourney utiliza IA para capturar y replicar estilos específicos de artistas.
Pero para muchos artistas del sudeste asiático, como Cabral, el uso de estos programas pronto planteó algunos desafíos culturales.
«Si solicitas (a un algoritmo de IA) ‘casa de bambú’, obtendrás casas de bambú que estadísticamente están en tendencia», dijo a CNA. «Pero no entienden conceptos regionales, como lo que quiero decir con casas de bambú de las Filipinas precoloniales».
Según Cabral, la falta de representaciones auténticas del Sudeste Asiático disponibles en Internet significaba que los generadores de IA no podían producir representaciones precisas de la ropa, la gente o la arquitectura regionales.
Su experimentación destacó la escasez de representación en las artes visuales y uno de los límites clave de estas herramientas de inteligencia artificial. Finalmente, pudo crear líneas de código que podía introducir directamente en los programas para entrenar su IA para recrear motivos y paisajes filipinos.
Espera que su trabajo pueda ayudar a cambiar la aguja de un ciclo que se perpetúa a sí mismo de obras de arte de IA formadas en fuentes centradas en Occidente y ayudar a los artistas regionales a recuperar sus narrativas.
“El avance tecnológico es particularmente prometedor para la escena artística regional, especialmente para aquellos de nosotros de países cuyas expresiones creativas aún no han obtenido reconocimiento global”, dijo.
El artista indonesio Rimbawan Gerilya está de acuerdo en que el potencial de las tecnologías de inteligencia artificial para explorar culturas poscoloniales podría ayudar a los artistas regionales a considerar y cuestionar sus propias historias y elevar su perfil.
«Pueden utilizar la IA generativa para reconstruir sus identidades, utilizando su herencia como referencia en lugar de tomar prestado de las culturas dominantes para llenar los vacíos», dijo a ACI Prensa.
