¿Cuándo es una imagen de IA verdaderamente arte?

Las imágenes generadas por IA ahora se están filtrando en la publicidad, redes socialesentretenimiento, y más, gracias a modelos como Intermediario y Dall-e. Pero crear arte visible con IA en realidad knowledge de décadas.

Christiane Paul curar arte digital en el Museo de Arte Americano de Whitney, en Ciudad de Nueva York. El año pasado, Paul curó una exhibición sobre el artista británico Harold Cohen y su programa de computadora Aaron, el primer programa de IA para la creación de arte. A diferencia de los modelos estadísticos de hoy, Aaron fue creado en la década de 1970 como un sistema expertoemulando la toma de decisiones de un artista humano.

IEEE Spectrum Habló con Paul sobre el icónico programa AI de Cohen, la curación de arte digital y la relación entre el arte y la tecnología.

¿Cómo se cura el arte digital?

Christiane Paul: Currar el arte digital no es tan diferente de cualquier otra forma de arte. Ya sea pintando, fotografía o impresión, todos observamos la sofisticación de un concepto y cómo se traduce en un medio. Por lo tanto, mis elecciones curatoriales no están impulsadas por la tecnología. Si eres un curador de pintura, la selección de un trabajo para una exposición no sería impulsada por una pintura o técnica específica para un cepillo ataque.

En 2001, Harold Cohen produjo a Aaron Kcat como parte de sus experimentos en la producción de figuras con el modelo AI. Cohen enseñó al modelo cómo manejar objetos superpuestos en una composición, lo que hizo al hacer que el modelo llenara los objetos desde el primer plano hasta el fondo.Museo de Arte Americano de Whitney

Dicho esto, por supuesto, ha habido espectáculos sobre el puntillismo como una técnica específica en la pintura. Y, podría haber una exposición centrada en las tecnologías de IA como un medio artístico. Pero los criterios generales seguirían siendo la sofisticación del concepto y su implementación.

¿Colaboras con los ingenieros como parte de tu trabajo?

Pablo: Sí, claro. Muchos artistas también tienen experiencia en ingeniería, particularmente cuando se trata de la generación anterior de artistas digitales. Cuando no había programas o escuelas de arte digital, los artistas digitales a menudo tendrían un Antecedentes en ingeniería o programación. Entonces trabajas con desarrolladores y ingenieros de software programy muchos artistas son programadores O codificadores mismos, diría que la mayoría de los artistas con los que estoy trabajando. A veces tienen que externalizar, solo debido a la cantidad de trabajo, pero la mayoría de ellos también están muy profundamente en las malas hierbas.

¿Cuáles son los desafíos de coleccionar y preservar el arte digital?

Pablo: Para las instituciones de arte o coleccionistas, es importante tener estándares y mejores prácticas para archivar y realizar un seguimiento de las tecnologías, porque las computadoras y los sistemas cambian a un ritmo tan rápido. En los años 90, la gente comenzó a prestar más atención a la implementación conservación enfoques, y hay varias estrategias. Uno de ellos es el almacenamiento y la conservación del {hardware}. Esto se usa para piezas que dependen conceptualmente del {hardware}. Y luego está la migración, la emulación y la recreación.

No hay bala de plata. Uno tiene que mirar la obra de arte particular person para ver qué enfoque puede ser el mejor. En la exposición Harold Cohen, por ejemplo, básicamente recreamos una de las piezas anteriores desde cero en función de los cuadernos de Cohen e imprimimos el código que encontramos, y su hijo realmente lo recodificó en Pitón. Reconstruimos el básico unique, pero luego también se recodificamos en Python.

¿Qué inspiró la exhibición de Cohen?

Pablo: Conocí a Harold Cohen por bastante tiempo. Trabajamos juntos en una exposición en 2007, y Aaron es un trabajo icónico. Todos los que estudian arte digital conocen esto como una de las piezas fundamentales.

Habíamos traído algunas de sus obras a la colección del Museo de Whitney, por lo que exhibir eso fue un punto. Pero también pensé que sería particularmente interesante volver a visitar el primer software program AI para la creación de arte a la luz de los modelos actuales de texto a imagen. Sus procesos son radicalmente diferentes, y la autoría y la colaboración se desarrollan de una manera muy diferente.

Aaron aprendió a generar imágenes de plantas, como se ve en Aaron Gijon de 2007, utilizando reglas que Harold Cohen proporcionó sobre su tamaño y patrones que rigen su ramificación y formación de hojas.Museo de Arte Americano de Whitney

Harold Cohen escribió Aaron desde cero. Estaba completamente a cargo de construir ese software program, que evolucionó en cinco idiomas diferentes durante su vida, por lo que la composición de una imagen estaba completamente bajo su management. Se movió de formas evocadoras, a una fase figurada, a una fase a base de plantas, y luego regresó a la abstracción. Más adelante en la vida, enseñó la composición del colour del software program y también construyó los dispositivos de dibujo que ejecutarían el trabajo de Aaron. Realmente consideraba a Aaron un colaborador, y Aaron encapsuló la sensibilidad y la estética de Cohen.

El software program de IA de hoy se basa esencialmente en estadística, y gran parte de la autoría y la agencia ocurren en la caja negra corporativa. El artista no tiene management sobre eso, incluso si los artistas entrenan y modifican sus propios modelos. Los artistas que trabajan con IA están muy interesados ​​en manipular el software program y trabajar con él, pero siempre hay un componente creado por corporaciones sobre las que no tienen management.

¿Pueden las imágenes generadas por IA ser arte?

Pablo: No todas las imágenes creadas por modelos de texto a imagen son arte. Es maravilloso que la gente pueda Use AI para generar imágenes Y jugar con él, pero no llamaría a ese arte closing de resultados.

Arte de IA usos inteligencia synthetic Como herramienta y medio de una manera conceptual y práctica, se involucra críticamente con esas tecnologías y cuestionándolas, ya sea de un ético o perspectiva estética. La mayoría de los artistas de IA de hoy se comprometen con estas tecnologías de una manera muy profunda. Están reuniendo sus propios conjuntos de datos de entrenamiento. Entrenan las modelos. Cuestionan los prejuicios incrustados en la IA. Por lo tanto, es un proceso bastante complicado e involucrado, y no es simplemente un indicador de texto que genera una imagen.

Este artículo aparece en el número de mayo de 2025 como “5 preguntas para Christiane Pablo”.