¿La Inteligencia Artificial acabará con el Arte?
¿Cómo funcionan las inteligencias artificiales que generan arte? ¿Cuáles son las implicaciones sociales y éticas de crear arte con IA?

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Guión: Tonatiuh Moreno y Erick Blackmer (Revisado por Cuauhtémoc Moreno)
Ilustraciones: 
Generadas por Cuauhtémoc Moreno a través de Midjourney y Stable Difussion

Voz: Javier Lacroix https://twitter.com/javierlacroix
Música: Miguel Solís, Mary Camarena y Jorge Verdín
Animación:
Sofía Espinosa https://www.instagram.com/miss_sofyjones/
Edición: Erick Blackmer https://www.imdb.com/name/nm8710137/
 Esta no es una obra de arte pintada por una mano humana. Y esta fotografía no la capturó la cámara de una persona. Y, de hecho, las personas y cosas que aparecen ahí no existen. Son imágenes generadas por inteligencias artificiales y ya son capaces de producir cualquier escena, imaginable o inimaginable, en un sinnúmero de estilos y simulando cualquier técnica con tan sólo darles una instrucción. ¿Cómo funcionan? ¿Son capaces de pensar? Y, más importante, ¿la inteligencia artificial acabará con el arte? En computadora quiero una pintura de mí mismo en pose heroica, montando a caballo y conquistando el mundo. Mejor dibújame en el estilo de Rufino Tamayo. No, creo que quedaría mejor como anime japonés. O como si lo hubiera pintado Remedios Varo. La verdad es que esto de la inteligencia artificial da un poco de miedo, porque, como habrás notado, no se trata de que hagan copy-paste de imágenes que se encuentran por ahí. ¿Cómo lo hacen? ¿Son mágicas? ¿Ya son seres conscientes? ¿O son matemáticas? La inteligencia artificial no es algo nuevo, ya lleva años existiendo. De hecho, desde hace tiempo se ha usado esta tecnología para identificar lo que representan las imágenes, algo que para nosotros es muy sencillo, para una computadora es muy complicado. Lo que para un ser humano es, por ejemplo, un perrito jugando pelota, para la computadora es sólo una colección de valores numéricos. Por eso los programadores inventaron algo llamado redes neuronales, sistemas computacionales que son capaces de aprender. Se pueden entrenar para un montón de cosas, desde jugar videojuegos hasta hacer diagnósticos de salud o análisis del clima. Tenemos un video sobre ellas si quieres ahondar más en el tema. Para reconocer imágenes, las redes neuronales se entrenan dándoles imágenes que intentan adivinar usando un método llamado redes generativas adversarias. Una red genera intentos y la otra los califica. Cada intento se premia o se castiga, por decirlo así, usando un algoritmo llamado descenso de gradiente, que califica los intentos más acertados con un costo bajo y los más alejados con un costo alto. Los intentos que se acercan más tienen otra oportunidad y se reproducen introduciendo variaciones. El proceso se repite muchas, muchas, muchas veces hasta que tenemos un sistema capaz de identificar lo que hay en la imagen. Bueno pues recientemente un grupo de expertos dijo ¿y qué tal si lo aplicamos a la inversa? En vez de que la imagen produzca un texto, hacemos que el texto produzca una imagen. Pero no sólo que encuentre una imagen, sino que genere algo completamente nuevo. Actualmente hay varios modelos, como el de Mid Journey, el de DAL-E o Stable Diffusion, que tienen características diferentes, pero simplificando y generalizando mucho, el proceso es el siguiente. Primero se recopila un conjunto de datos lo más grande posible que contenga imágenes y sus descripciones. Estas se obtienen de todos los rincones de internet, donde las imágenes suelen tener texto alternativo, esa breve descripción que aparece cuando la foto no carga, y del texto que rodea las imágenes. Durante ese proceso la imagen se reinterpreta, reduciendo su información al mínimo de manera que pesa sólo unos cuantos bytes. Con esa enorme base de datos se entrena la red neuronal para que identifique qué contiene cada imagen, y la información resultante genera algo llamado espacio latente. ¿Qué es eso? Es un espacio de muchas dimensiones. ¡Órale! ¿Cómo es eso? Imagina que quieres distinguir esta imagen de una rana de la de un libro. Una dimensión o variable que puedes medir es la verdosidad. Pero ¿y si el libro es verde? Entonces para distinguirlos puedes añadir otra dimensión, digamos la rectangularidad. Ya tenemos un espacio de dos dimensiones. Oye, pero esta imagen también tiene una rana y no es verde. Entonces, para decir que es una rana necesitamos otras características, por ejemplo, tener ojos. Una dimensión más. Este animal tiene ojos pero no es una rana. Necesitaríamos muchísimas dimensiones para describir imágenes. Y exactamente así es el espacio latente. Tiene cientos de dimensiones, y la mayoría de ellas ni siquiera las podemos describir con lenguaje coloquial. En este espacio hay regiones donde se concentran colores, formas o incluso estilos visuales y escuelas artísticas. Y cada punto dentro de este espacio es un punto de partida potencial para generar imágenes posibles. Y así llegamos a la tercera parte, la generación. Partiendo de los prompts o sugerencias que introduce el usuario, el modelo elige un punto del espacio latente y entra a un proceso que se llama difusión estable. Primero crea una imagen a partir de ruido aleatorio. Como es aleatorio, nunca se obtienen dos imágenes exactamente iguales. La red neuronal le busca forma a las imágenes de ruido, como cuando nosotros le buscamos forma a las nubes, y elige aquella que se parece más a lo que se le pidió, aunque en este momento no se parezca a nada. Conservando los pixeles que sirven y cambiando los que no, genera muchas variantes que a su vez también son calificadas y filtradas. Esta, por ejemplo, ya tiene más características en común con aquel punto específico en el espacio latente. El proceso se repite una cantidad enorme de veces. La imagen se va convirtiendo poco a poco en algo reconocible y hasta increíblemente detallado. Y ahí la tienes, una fotografía, dibujo o pintura que no existía antes, creada únicamente con el poder de las matemáticas. Una obra de arte sin la mano de un artista. Esto lo cambia todo. Esta nueva tecnología tiene tremendas implicaciones éticas, algunas que ya te habrás dado cuenta y otras que seguro ni te imaginabas. Para empezar, ¿esto hará que los dibujantes, pintores y fotógrafos se queden sin trabajo? Para contestar esto hay que decir que desde hace 200 años, con la revolución industrial, las innovaciones tecnológicas siempre han precarizado las ocupaciones de la gente. Los telares mecánicos dejaron sin trabajo a las tejedoras manuales, la automatización de las fábricas dejó sin empleo a muchísimos obreros. Sin embargo, hay casos interesantes. Se temía que la invención de la fotografía eliminara a los pintores y no ocurrió así. Más bien los artistas encontraron nuevas formas de expresión. Más adelante el arte digital no destruyó la profesión de quienes pintan y dibujan con papel, lápiz y pintura. Lo que ha pasado es que se han diversificado las formas de expresión. Lo análogo convive con lo digital y ahora convivirá con la inteligencia artificial. Pero sí cambiarán las cosas. Simplemente las empresas que venden imágenes de stock empezarán a incluir imágenes generadas. Artistas digitales usarán las IA's como fuente de inspiración o materia prima. Y seguramente aparecerán nuevas profesiones como ingeniero de prompts, personas expertas en escribir textos para que las computadoras produzcan exactamente las imágenes que necesitan. Otra consideración ética tiene que ver con la autoría de las imágenes que se usan para entrenar a las IA. Si bien no copian y pegan las imágenes directamente, es evidente que toman e interpretan esas obras para generarlas nuevas. ¿No debería darse crédito y compensarse económicamente a sus creadores? Algunas empresas ya están limitando las fuentes de inspiración a artistas que fallecieron hace ya mucho tiempo. Pero hay sitios que compilan muchísimas obras de arte que están vendiendo las colecciones sin necesariamente pedirle permiso a las autoras y autores. Lo mismo aplica a los modelos. Si alguien tomó una foto tuya, esta podría usarse sin tu consentimiento para alimentar a las IA's o incluso para generar imágenes falsas para inculparte o ridiculizarte. También está el problema de los sesgos. La manera en que se alimentan las bases de datos suele reproducir las mismas tendencias sexistas o racistas que hay en la sociedad. Generar imágenes de hombres guapos suele producir imágenes de hombres caucásicos. O poner nurse, enfermero o enfermera, genera imágenes de solo mujeres. Actualmente ya hay grupos y organizaciones preocupados por estas consideraciones éticas trabajando porque se corrijan estos sesgos y problemáticas. Sin embargo, la tecnología parece avanzar demasiado rápido. Las IA's ya están generando videos. Empiezan a componer música. Quizá antes de 10 años ya estén escribiendo novelas, diseñando edificios y produciendo hasta películas completas. ¿Será que superarán a los humanos en la creatividad? ¿Lo único en lo que nos creíamos especiales? Aún si así fuera, creemos que las inteligencias artificiales nunca podrán sustituirnos. Porque el arte es más que un producto, es ante todo una manera en la que nos expresamos y en la que escuchamos a los demás. Es la manera que tenemos de compartir y aprender de la profundidad de la experiencia humana y conocernos unos a otros. ¡Curiosamente! ¿Ya te suscribiste a nuestro canal? ¡Ah, qué bueno! Si te gustó el video, danos un like y déjanos un comentario. Recuerda que también puedes apoyarnos en patreon.com diagonal curiosamente o a través del botón unirse, y así puedes proponer temas para los videos y participar en votaciones. 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A\u00fan si as\u00ed fuera, creemos que las inteligencias"}, {"start": 577.62, "end": 584.86, "text": " artificiales nunca podr\u00e1n sustituirnos. Porque el arte es m\u00e1s que un producto, es ante todo"}, {"start": 584.86, "end": 590.54, "text": " una manera en la que nos expresamos y en la que escuchamos a los dem\u00e1s. Es la manera"}, {"start": 590.54, "end": 597.18, "text": " que tenemos de compartir y aprender de la profundidad de la experiencia humana y conocernos"}, {"start": 597.18, "end": 602.66, "text": " unos a otros. \u00a1Curiosamente! \u00bfYa te suscribiste a nuestro canal? \u00a1Ah,"}, {"start": 602.66, "end": 607.22, "text": " qu\u00e9 bueno! Si te gust\u00f3 el video, danos un like y d\u00e9janos un comentario. 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