Learning Landscapes

Con la aparición en los últimos años de herramientas de Machine Learning (ML) para generar imágenes y videos, estamos presenciando el nacimiento de un nuevo paradigma en la conceptualización y representación de ideas. Con tan solo unas pocas palabras organizadas, conocidas como «prompt», podemos lograr generaciones infinitas en un tiempo sin precedentes en comparación con las «antiguas» herramientas de ilustración y renderizado en 3D. Según Evolupedia, en menos de un año, se han generado más de 15 mil millones de imágenes mediante algoritmos de generación de imágenes a partir de texto, equivalente al número total de fotografías tomadas desde la primera captura en 1826 hasta alcanzar esta cifra en 1975.

Los cambios nunca vienen solos, y estas nuevas formas de generar contenido audiovisual encajan perfectamente en un contexto donde la sobre estimulación por exceso de información en las redes sociales –las principales plataformas para difundir estas creaciones– crea la simbiosis perfecta de esta era cinética. Además, a medida que los modelos de ML se alimentan de cantidades cada vez mayores de datos, su capacidad para generar imágenes supera en velocidad, volumen y precisión. Esta nueva realidad nos lleva a cuestionar todo lo que hemos dado por sentado en cuanto al diseño, especialmente en lo que respecta a sus procesos, plazos y la calidad de sus resultados.

En un mundo donde las máquinas aprenden cada vez más rápido, donde pronto serán «más inteligentes» que toda la humanidad... ¿Qué papel tenemos los humanos en dar forma a los lenguajes y formas del futuro? ¿Podemos garantizar resultados genuinos en procesos de trabajo cuyas complejidades nunca podremos comprender completamente? ¿Hay espacio para la innovación en un contexto donde las inteligencias artificiales tienden a perpetuar los lenguajes existentes?

Las respuestas son inciertas y las predicciones son conjeturas difíciles de prever. En un mundo de posibilidades infinitas, donde la velocidad de generar nuevos imaginarios crece cada vez más exponencialmente, la capacidad crítica individual puede y debe desempeñar un papel cada vez más importante. Como dice Gary Kasparov, pionero en la aplicación de IA al ajedrez y último humano en vencer a una máquina en este juego, en su ensayo Deep Thinking: «Es cierto que muchos animales usan objetos como herramientas, desde monos hasta cuervos y avispas, pero hay un gran salto desde recoger un objeto hasta usarlo como herramienta y visualizar el instrumento adecuado para una tarea y crearlo».

Aplicado a la creación de imágenes o videos con software de generación de ML, podríamos argumentar que no podemos aceptar cualquier resultado como válido, sin importar cuán estéticamente válido sea el resultado o cuánto se parezca a los lenguajes que ya conocemos. Como afirma Kasparov: «Si solo confiamos en nuestras máquinas para mostrarnos cómo ser buenos imitadores, nunca daremos el siguiente paso para convertirnos en innovadores creativos».

Pero como en todos los cambios de época, este nuevo mundo también abre oportunidades que pueden tener consecuencias positivas. La democratización del acceso a este tipo de software puede significar que personas con menos recursos puedan desarrollar ideas que antes solo los grandes estudios de arquitectura o diseño podían materializar.

Además, la creación colectiva que experimentamos en la escena global de desarrolladores de modelos de IA, como el ejemplo de Stable Diffusion y su extensa comunidad de creadores altruistas, supera muchas veces a la de la mayoría de las grandes empresas.

El valor de las ideas, su desarrollo crítico y su curación precisa son valores seguros en un contexto donde no podemos prever las consecuencias de los constantes cambios.

Mirando hacia el futuro, los impactos positivos de este cambio tecnológico son evidentes. Por ejemplo, los investigadores médicos están aprovechando visualizaciones de datos generadas por ML para identificar patrones en la progresión de enfermedades y respuestas al tratamiento, lo que conduce a avances en la medicina personalizada. Además, las iniciativas ambientales están utilizando imágenes generadas por IA para monitorear la deforestación o rastrear los impactos del cambio climático con una precisión sin precedentes.

 

Estos ejemplos ilustran cómo las herramientas de Machine Learning no solo redefinen los procesos creativos, sino que también empoderan a individuos y organizaciones para abordar eficazmente desafíos globales complejos. A medida que navegamos por esta era transformadora, fomentar la creatividad y el pensamiento crítico junto con los avances tecnológicos será fundamental para dar forma a un futuro donde la ingeniosidad humana prospere en armonía con las máquinas inteligentes.

Imagen principal: Learning Landscapes. Imagen © Ulises Studio, @ulises.studio