El futuro que nos alcanzó: Inteligencia Artificial ¿Creativa?

Más allá de las discusiones, el auge de estas tecnologías parece imparable. Hoy, cualquiera puede hacer uso de diversas IAs, incluso sin conocimiento previo.

Los modelos de lenguaje (como GPT-3 o ChatGPT), por ejemplo, generan conjuntos de palabras basados en la probabilidad de que una preceda a la otra, según lo observado en los datos de entrenamiento.

Si diez años atrás hubiésemos tenido que adivinar los campos de aplicación de la Inteligencia Artificial (IA), probablemente todo lo relacionado al diseño y creatividad hubiese estado al final de la lista. Desde pequeños nos han enseñado que el arte, en cualquiera de sus formas, es el pináculo de nuestra condición humana. La capacidad de observar, imaginar, abstraer y plasmar la realidad en una pieza cargada de emociones no está al alcance ni de los animales más inteligentes.

La obra generada por la inteligencia artificial de Jason Allen, "Théâtre D'opéra Spatial", obtuvo el primer puesto en la categoría digital de la Feria Estatal de Colorado. Crédito: vía Jason Allen.

Algoritmos que ganan concursos

Sin embargo, en el último tiempo han surgido una serie de algoritmos capaces de crear imágenes, poemas o composiciones musicales con una calidad y flexibilidad nunca antes vistas. La sofisticación de los resultados ha llegado a alcanzar una calidad casi humana, es decir, muchos son comparables a obras creadas por los más experimentados artistas.

Evidencia de esto es lo ocurrido el 13 de septiembre de 2022, cuando una obra de arte realizada por una IA ganó el primer lugar en el concurso de bellas artes de la Feria Estatal de Colorado. Las respuestas fueron inmediatas: cientos de personas se quejaron, afirmando que esto era el inicio del ocaso del arte y, sobre todo, poniendo en duda la calidad de “artista” del ganador.

Jason Allen, creador de la obra, se apoyó por completo en Midjourney, un programa de IA capaz de transformar líneas de texto en gráficos hiperrealistas. Tras cientos de pruebas, a partir de diferentes entradas de texto, terminó por compenetrarse con la tecnología y presentar Théâtre D'opéra Spatial a la competencia.

"No podía creer lo que estaba viendo", dijo. "Sentí como si fuera de inspiración demoníaca - como si alguna fuerza de otro mundo estuviera involucrada". Jason Allen

Imagen contra la Inteligencia Artificial extraída de ArtStation.

Incertidumbre y cuestionamientos éticos

Recientemente, decenas de creadores de ArtStation, un importante sitio web de arte digital, se han manifestado en contra de la publicación de imágenes producidas con IA. Entre los principales argumentos, sostienen que la inundación de estas piezas pone en riesgo la visibilidad de los artistas y dificulta que las compañías encuentren talento humano. No obstante, las quejas van más allá y apuntan a la fundación de los modelos de IA: la legitimidad de los datos con los que fueron entrenados.

En concreto, las tecnologías más resonantes de los últimos años (GPT, Stable Diffusion, Midjourney, Codex, Whisper, etc) fueron construidas a partir de la recolección de miles de millones de activos digitales (textos, imágenes, sonidos, videos) publicados en Internet, entre ellos, imágenes alojadas en ArtStation. Por eso, muchos creadores de diversas industrias coinciden con Andrew Menjivar (artista conceptual de Blizzard Entertainment) en que "la tecnología funciona a base de robos, simple y llanamente. Los artistas no necesitan competir con la bazofia automatizada construida a costa de su duro trabajo”.

Sin embargo, a nivel legal hoy existen más vacíos que certezas: si se puede considerar que los activos generados por las IA son indirectamente una copia; si los programas deberían informar qué piezas utilizadas en el entrenamiento “inspiraron” el resultado y atribuirle ese mérito a los creadores; o quiénes deberían tener los derechos sobre una voz o imagen a la hora de ser reproducidas artificialmente.

Dada la versatilidad y flexibilidad de estos programas, inicialmente resulta difícil evidenciar unívocamente estos orígenes, al menos sin contar con más información por parte de las herramientas. Por el momento, compañías como Stability AI (desarrolladores del popular Stable Diffussion) están ofreciendo a los artistas y creadores remover sus piezas del set de datos de entrenamiento.

El inexorable avance de la IA

Más allá de las discusiones, el auge de estas tecnologías parece imparable. Antes, privilegio de científicos y programadores de grandes instituciones, hoy, filtros virales de Instagram o TikTok.

ChatGPT logró su primer millón de usuarios sólo una semana después de su lanzamiento, un récord que supera ampliamente el tiempo que les tomó a Netflix (25 semanas), Twitter (87 semanas), Instagram (8 semanas), o al mismo DALL-E (10 semanas) cumplir esa hazaña. Esta adopción no solo se puede atribuir al interés del público, sino también a interfaces cada vez más sencillas para producir lo que deseemos.

Hoy, cualquiera puede hacer uso de diversas IAs, incluso sin conocimiento previo. Prueba de ello es que, solo usando herramientas simples, y en tan solo cinco minutos, puedo lanzar una pieza de ¿arte?: el nuevo éxito musical Space Cat Dragon Rider. Bastó con describir en Stable Difussion la portada que quería generar; un reglón en ChatGPT para crear la letra del nuevo hit al estilo Eminem; y finalmente, subirla a Uberduck.ai para que la canción sea interpretada con la voz de Kanye West. Sumé una base de rap genérica, la publiqué en SoundCloud y listo, estamos al aire.

Canción generada únicamente utilizando AI (ChatGPT, Stable Difussion y Uberduck).

Permitido mirar de cerca, pero no tan cerca

A primera vista, las capacidades de estos programas dejan perplejo a cualquiera. Y no es para menos, cada vez se acercan más a lo que puede hacer un humano. Pero todavía existe una diferencia entre el parecer y el ser.

En primer lugar, hay una incapacidad fundamental y estructural en estos sistemas: la autonomía y propiocepción. Detrás de cada composición hecha con IA, hay un humano dando instrucciones, iterando y probando conceptos.

Esta práctica (de “hablar con las máquinas”) ha llegado a popularizarse al punto de consagrarse como una disciplina y ser bautizada como “prompt engineering”. Este nuevo campo, si bien está abriendo increíbles posibilidades de crear cosas nunca vistas, también evidencia limitaciones y dificultades en el proceso. Entre ellas, la incapacidad de ChatGPT para entender la semántica o cuestionar el contenido ofensivo, así como la dificultad de Stable Diffusion a la hora de hacer cambios específicos a la imagen sin alterar su estructura (por ejemplo, “amoblar la una casa vacía”) o mostrar un grupo de mujeres al pedirle generar una imagen con “desarrolladores de Python”.

Ejemplo de diferentes prompts de “how to create a cat” en Stable Difussion. Extraído de https://stablediffusionweb.com/prompts

Para obtener resultados de calidad (como la mayoría de los publicados en Internet y por divulgadores), generalmente se requiere invertir una gran cantidad de horas en tunear las respuestas, familiarizándose con las palabras que orientan a los sistemas a generar lo que queremos y jugando con algunos de los parámetros que ofrecen. Así y todo, descubriremos que la tecnología no está lo suficientemente madura para ciertas tareas.

Según nuestra experiencia en R/GA, estas herramientas son excelentes para la creación rápida de prototipos y la lluvia de ideas, pero posicionar a nuestro talento en el núcleo del proceso es crucial para alcanzar resultados excepcionales.

Más allá del reciente debate respecto a si ChatGPT puede reemplazar a Google, los modelos de IA completamente automatizados lanzados a producción (es decir, expuestos como un servicio de cara a los usuarios) son pocos. La versatilidad que ofrecen es un arma de doble filo: es difícil controlar los resultados y evitar terminar, aunque sea en pocos casos, exponiendo la reputación por un mensaje desafortunado.

Libertad creativa versus imitación abarcativa

Lejos de ser una crítica al desarrollo que cientos de científicos e ingenieros han plasmado en estas obras de arte tecnológicas, señalar las limitaciones es simplemente remitirse a los engranajes del, a veces ignorado, motor detrás de toda IA contemporánea: complejas funciones matemáticas “ecualizadas” tras semanas de entrenamiento y mucha estadística.

Los modelos de lenguaje (como GPT-3 o ChatGPT), por ejemplo, generan conjuntos de palabras basados en la probabilidad de que una preceda a la otra, según lo observado en los datos de entrenamiento. Algo parecido ocurre con Stable Diffusion o Midjourney, en los que obtener diversidad (cultural, de género o raza) en los resultados es todo un desafío dada la sobrerrepresentación de ciertos estereotipos en los activos ingestados para su entrenamiento y, por lo tanto, en la distribución probabilística subyacente al proceso generativo.

Si bien estos patrones suelen ser invisibles para nuestros ojos, pueden ser descubiertos por otras IA. En 2019 científicos de Harvard desarrollaron el Giant Language Model Test Room (GLMTR), un programa diseñado para detectar contenido creado por computadoras con un acierto del 72%. Específicamente, se basa en identificar cuán estadísticamente predecible es la concatenación de palabras, en tanto los textos humanos presentan mayor impredecibilidad a la hora de elegirlas. Haciendo una prueba rápida y conforme a lo esperado, según GLMTR, este artículo que usted está leyendo tiene un 55% de probabilidad de haber sido escrito por una computadora, presentando una heterogeneidad lingüística impropia de una IA.

Neoludismo: incredulidad, rechazo y sabotaje, ¿aceptación y adopción?

En el siglo XIX, con la aparición de las máquinas (telares industriales y máquinas de hilar), surgió el movimiento de los ludistas. La Revolución Industrial encontró resistencia en este grupo (principalmente compuesto por artesanos), que se opusieron a la amenaza de perder sus trabajos producto de la automatización. A pesar de sus esfuerzos, todos sabemos cómo terminó la historia.

Casi 200 años después, el debate respecto al lugar que las máquinas deben ocupar en un mundo gobernado por y para los humanos sigue más vigente que nunca. Los detractores sostienen que van a arrasar con sus puestos de trabajo, mientras que los impulsores aseguran que delegar tareas a las máquinas permitirá elevar la producción humana a actividades más trascendentales.

Desde un punto de vista madurativo, y tomando como referencia la Revolución Industrial, la democratización y accesibilidad a la IA nos ha permitido sortear la fase de incredulidad inicial, posicionándonos ante lo que sería el incipiente estadio de rechazo y sabotaje.

Esta tecnología está permeando en el núcleo de la vida humana como la conocemos (desde cómo trabajamos hasta cómo nos entretenemos, pasando por cómo nos vinculamos), y con ello despertando un arcoiris emocional.

Aquellos que trabajamos en tecnología, ya vivimos algo similar en 2021. Por aquel entonces, aparecieron Codex y Copilot, herramientas que muchos pensaron iban a hacer desaparecer a los programadores. Hoy, un año más tarde, casi no hay desarrollador o científico de datos en R/GA que no los aproveche ya sea para documentar el código, acelerar los tiempos de progamación o simplemente optimizar una función.

Sin embargo, su arremetida hacia el arte, el máximo bastión de la capacidad humana, parece desafiar algo más: nuestro ego y más profunda intimidad. No obstante, quizás es una oportunidad de resignificarlo o, al menos, pensarlo desde otro ángulo. en su definición más esencial, el arte debe tener un propósito. Esa es la clave: hasta ahora, sólo los humanos podemos engendrar y expresar una idea, emoción o un concepto de manera artística. A pesar de poder enseñarle a un elefante a agarrar un pincel y pintar o que una máquina pueda generar una imagen con una composición espectacular, ese acto es de otra naturaleza si lo comparamos con el sentido y la intención que se esconde detrás de la creatividad humana.

Analogando una gran pregunta filosófica: ¿Realmente puede existir el arte sin un humano que pueda apreciarlo o interpretarlo? Más allá de la respuesta, sólo cuestionarlo es la más visceral evidencia de lo lejos que la Inteligencia Artificial está llegando y la razón por la que nadie debería ser indiferente a ella.

Por lo pronto, podemos aliarnos con las máquinas, amplificando y escalando nuestra visión creativa a niveles exponenciales y/o convertirnos en resistencia y apostar a una regulación estricta. Sin embargo, si el progreso continúa en la dirección actual y se repite la historia, quienes sean early adopters de esta tecnología contarán con una ventaja difícil de alcanzar, lo que podría precipitar la “crónica de una muerte anunciada” para aquellos rezagados.

Data Science Associate Director R/GA SS LATAM.