IA generativa y conversaciones culturales
Explorando cómo la IA generativa puede reflejar diversas identidades culturales en el arte.
Rida Qadri, Piotr Mirowski, Aroussiak Gabriellan, Farbod Mehr, Huma Gupta, Pamela Karimi, Remi Denton
― 8 minilectura
Tabla de contenidos
- Repensando Métodos de Evaluación
- Mundos del Arte: Un Ecosistema Colaborativo
- El Enfoque del Diálogo Dual
- Enfoque Culturalmente Situado
- Estudio de Caso: Los Artistas del Golfo Pérsico
- Reclutamiento de Participantes
- Talleres: Conversaciones en Dos Partes
- Aprendiendo a Través del Diálogo
- Innovación mediante la Colaboración
- El Primer Diálogo: Conjuntos de Datos Descentralizados
- Perspectivas de los Artistas
- Control y Acceso
- El Segundo Diálogo: Posibilidades Representacionales
- Activismo Visual
- Desafíos de los Resultados Generativos
- Juntándolo Todo
- Cambiando Perspectivas sobre la IA en el Arte
- Conclusión: Un Futuro Colaborativo
- Fuente original
- Enlaces de referencia
La IA generativa es un tipo de inteligencia artificial que crea contenido nuevo, como imágenes, música o texto, basado en los datos con los que ha sido entrenada. Es un poco como darle una máquina de escribir a un mono: eventualmente, después de suficientes intentos, podrías conseguir un soneto de Shakespeare, o al menos una buena risa. En el mundo del arte, esta tecnología se está usando para ayudar a los artistas a explorar nuevas avenidas creativas. Pero, ¿cómo evaluamos la efectividad de estas herramientas de IA de una manera que respete las voces diversas de los artistas, especialmente de aquellos de culturas no occidentales?
Repensando Métodos de Evaluación
La mayoría de las evaluaciones tradicionales de la IA generativa se centran en cuán bien funciona la IA, lo que a menudo significa mirar números y estadísticas. Piensa en ello como darle una calificación a un estudiante basándose únicamente en sus puntuaciones de exámenes, sin considerar su creatividad o su forma única de aprender. En el arte, esto puede llevar a una comprensión limitada de cómo la IA puede realmente mejorar la creatividad. Así que la gran pregunta es: ¿cómo podemos construir un mejor sistema de evaluación que respete los antecedentes culturales de los artistas y la naturaleza colaborativa de la creación artística?
Mundos del Arte: Un Ecosistema Colaborativo
Cuando hablamos de "mundos del arte," no nos referimos a una galaxia lejana llena de Picassos extraterrestres. En cambio, estamos viendo la red de personas involucradas en hacer, estudiar y disfrutar el arte. Esto incluye críticos, curadores, proveedores y, por supuesto, los mismos artistas. Howard Becker, un sociólogo, señaló que el arte no proviene de un solo artista genio, sino de una comunidad de personas que trabajan juntas. En este espíritu, al evaluar el papel de la IA generativa en la creatividad, es esencial considerar cómo estos diversos actores interactúan y moldean el arte.
Diálogo Dual
El Enfoque delPara evaluar efectivamente las herramientas de IA generativa, se propone un enfoque de diálogo en dos partes. La primera parte implica que los artistas conversen con expertos culturales, como historiadores del arte y curadores. No se trata solo de una reunión elegante; es una forma de situar el trabajo artístico dentro de un Contexto Cultural más amplio. La segunda parte implica que los artistas experimenten activamente con herramientas de IA generativa mientras discuten sus experiencias. En esencia, son dos círculos que se unen para crear una visión más completa de cómo la IA está impactando el proceso creativo.
Enfoque Culturalmente Situado
Para que este enfoque sea significativo, debe considerar contextos culturales que podrían pasarse por alto en métodos tradicionales. Por ejemplo, ¿cómo utilizan los artistas de la región del Golfo Pérsico la IA generativa para expresar sus identidades? Al profundizar en estos antecedentes culturales únicos, podemos entender mejor cómo la IA generativa puede servir como una herramienta de expresión, en lugar de solo una novedad.
Estudio de Caso: Los Artistas del Golfo Pérsico
Se realizó un fascinante estudio de caso con artistas del Golfo Pérsico, quienes están explorando cómo la IA generativa puede representar sus contextos culturales. Este grupo incluía artistas que se especializan en varias formas de arte, como el arte gráfico, el video, la escultura y la arquitectura. Estos talentosos individuos fueron emparejados con comentaristas culturales para tener discusiones sobre sus procesos creativos y las implicaciones del uso de herramientas de IA.
Reclutamiento de Participantes
Los artistas y los comentaristas fueron elegidos a través de redes personales y conexiones profesionales. Fueron seleccionados específicamente por su experiencia en el contexto cultural del Golfo Pérsico para garantizar que las conversaciones fueran relevantes e informadas. Esto resultó en un diálogo rico lleno de perspectivas profundamente arraigadas en sus antecedentes culturales.
Talleres: Conversaciones en Dos Partes
Se llevaron a cabo dos talleres interactivos. El primer taller tuvo lugar antes de que los artistas experimentaran con la IA generativa. Durante este tiempo, los participantes compartieron sus ideas y discutieron el potencial de la IA en la creación artística. Después del período de experimentación, un segundo taller permitió a todos evaluar los procesos y resultados de los artistas en el contexto de sus antecedentes culturales.
Aprendiendo a Través del Diálogo
El proceso de diálogo en dos partes permitió a los artistas interactuar tanto con expertos culturales como con las herramientas de IA generativa activamente. Esto llevó a discusiones emocionantes sobre cómo estas tecnologías pueden reflejar significados culturales y representación política en el arte. Los artistas no solo estaban probando las herramientas; también estaban considerando las implicaciones sociales de su trabajo.
Innovación mediante la Colaboración
Durante estas discusiones, los artistas comenzaron a pensar en cómo podrían empujar los límites de la IA generativa. Al compartir sus ideas y experiencias con los comentarios de los expertos, se sintieron alentados a explorar formas nuevas e innovadoras de usar la tecnología. Este esfuerzo colaborativo ayudó a los artistas a desarrollar conceptos significativos que reflejan su verdad cultural.
El Primer Diálogo: Conjuntos de Datos Descentralizados
Una de las discusiones clave giró en torno a la idea de conjuntos de datos descentralizados. Este concepto sugiere crear bases de datos que reúnan material cultural de múltiples fuentes, en lugar de depender de una sola institución o entidad. De esta manera, se puede capturar una gama más amplia de representación cultural.
Perspectivas de los Artistas
Por ejemplo, un artista comentó cómo los conjuntos de datos existentes a menudo carecían de representación de las perspectivas femeninas iraníes. Para abordar este problema, el artista propuso crear múltiples modelos de IA. Estos modelos se basarían en diversas fuentes culturales, como redes sociales y archivos históricos, para crear una representación más matizada de las mujeres iraníes. La lluvia de ideas colectiva llevó a la idea de establecer bibliotecas colaborativas donde diferentes comunidades pudieran contribuir a los datos.
Control y Acceso
Curiosamente, no todas las discusiones favorecieron el acceso abierto a los datos. Un comentarista expresó incomodidad con la idea de que la IA tuviera acceso irrestricto a conocimientos culturales complejos. Esto generó un diálogo sobre la creación de conjuntos de datos descentralizados con acceso controlado, permitiendo a las comunidades proteger información cultural sensible mientras aún se permite la interacción con los datos.
El Segundo Diálogo: Posibilidades Representacionales
En otro diálogo emocionante, un artista exploró cómo la IA generativa podría remodelar la representación cultural. Al discutir el contexto histórico y la significación cultural de su trabajo con los comentaristas, el artista pudo reflexionar sobre las diferentes interpretaciones de la "persianidad."
Activismo Visual
El artista decidió incorporar lemas contemporáneos que significan resistencia en artefactos tradicionales, como alfombras y cerámicas. Esta mezcla de pasado y presente no solo reimaginó artefactos culturales, sino que también sirvió como una forma de activismo. Las conversaciones permitieron al artista desafiar definiciones fijas de identidad cultural, fomentando una comprensión más dinámica de lo que significa representar cultura en el arte.
Desafíos de los Resultados Generativos
A medida que el artista experimentaba con estas ideas, surgieron críticas sobre las limitaciones de las herramientas de IA generativa. Si bien los visuales eran impactantes, la IA luchaba con la generación de texto, a menudo produciendo textos absurdos. El diálogo subrayó la importancia de entender estas limitaciones dentro del contexto de la representación cultural para asegurar que los artistas puedan usar la tecnología de manera efectiva.
Juntándolo Todo
El enfoque tomado en este estudio de caso muestra el poder del diálogo en la evaluación del papel de la IA generativa en contextos culturales. Al permitir que los artistas hablen con expertos culturales y experimenten con herramientas de IA, podemos descubrir ideas cruciales sobre cómo la IA generativa puede ser aprovechada para una representación cultural significativa.
Cambiando Perspectivas sobre la IA en el Arte
Los conocimientos obtenidos de estas discusiones pueden ayudar a impulsar el desarrollo de herramientas de IA generativa más inclusivas. Subrayan la importancia de considerar diversas perspectivas culturales y reconocer la experiencia de aquellos que están inmersos en esas comunidades.
Conclusión: Un Futuro Colaborativo
En conclusión, el futuro de la IA generativa en el arte no se trata solo de mejores algoritmos o resultados más impresionantes. Se trata de crear una conversación entre artistas, expertos y la tecnología misma. Al hacer esto, podemos fomentar un ecosistema creativo más inclusivo y culturalmente relevante. Quizás, con un poco de humor y colaboración, podamos enseñarle a nuestro mono de IA no solo a escribir, sino también a crear arte que nos hable a todos—porque seamos sinceros, ¡incluso los monos pueden aprender a pintar mejor que algunos humanos!
Fuente original
Título: Dialogue with the Machine and Dialogue with the Art World: Evaluating Generative AI for Culturally-Situated Creativity
Resumen: This paper proposes dialogue as a method for evaluating generative AI tools for culturally-situated creative practice, that recognizes the socially situated nature of art. Drawing on sociologist Howard Becker's concept of Art Worlds, this method expands the scope of traditional AI and creativity evaluations beyond benchmarks, user studies with crowd-workers, or focus groups conducted with artists. Our method involves two mutually informed dialogues: 1) 'dialogues with art worlds' placing artists in conversation with experts such as art historians, curators, and archivists, and 2)'dialogues with the machine,' facilitated through structured artist- and critic-led experimentation with state-of-the-art generative AI tools. We demonstrate the value of this method through a case study with artists and experts steeped in non-western art worlds, specifically the Persian Gulf. We trace how these dialogues help create culturally rich and situated forms of evaluation for representational possibilities of generative AI that mimic the reception of generative artwork in the broader art ecosystem. Putting artists in conversation with commentators also allow artists to shift their use of the tools to respond to their cultural and creative context. Our study can provide generative AI researchers an understanding of the complex dynamics of technology, human creativity and the socio-politics of art worlds, to build more inclusive machines for diverse art worlds.
Autores: Rida Qadri, Piotr Mirowski, Aroussiak Gabriellan, Farbod Mehr, Huma Gupta, Pamela Karimi, Remi Denton
Última actualización: 2024-12-18 00:00:00
Idioma: English
Fuente URL: https://arxiv.org/abs/2412.14077
Fuente PDF: https://arxiv.org/pdf/2412.14077
Licencia: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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