Crear arte con IA de forma responsable: una guía de campo para artistas

Contenido principal del artículo

Claire Leibowicz
Emily Saltz
Lia Coleman

Resumen

Las herramientas de aprendizaje automático utiliza­das para generar medios de comunicación sintéticos permiten la expresión creativa, pero también pueden generar contenidos que inducen a error y causan daño. La Guía de campo para el arte con IA responsable (Res­ponsible AI Art Field Guide) ofrece un punto de partida para que diseñadores, artistas y otros creadores pue­dan utilizar las técnicas de inteligencia artificial (IA) de forma responsable y cuidadosa. Sugerimos a los artis­tas y diseñadores que utilizan la IA que sitúen su tra­bajo en el contexto más amplio de la IA responsable, prestando atención a las consecuencias perjudiciales que potencial e involuntariamente podría conllevar su trabajo, tal como se entiende en los ámbitos de la seguridad de la información, la desinformación, el medio ambiente, los derechos de autor y los sesgos en los medios sintéticos apropiativos. En primer lu­gar, describimos las dinámicas más generales de los medios generativos para subrayar que los artistas y diseñadores que utilizan la IA operan al interior de un campo con características sociales complejas. A continuación, describimos nuestro proyecto, una guía centrada en cuatro puntos clave para controlar el ciclo de vida de la creación con IA: (1) el conjunto de datos, (2) el código del modelo, (3) los recursos de entrenamiento y (4) la publicación y la atribución. Por último, destaca­mos la importancia que tienen estas instancias de control para los artistas y diseñadores que utilizan la IA, ya que ofrecen puntos de partida o provocaciones para construir un campo de IA creativo y a la vez atento a las repercusiones sociales de sus trabajos.


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Cómo citar
Leibowicz, C., Saltz, E., & Coleman, L. (2021). Crear arte con IA de forma responsable: una guía de campo para artistas. Diseña, (19), Article.5. https://doi.org/10.7764/disena.19.Article.5
Sección
Proyectos
Biografía del autor/a

Claire Leibowicz, Partnership on AI

Licenciada en Psicología e Informática, Harvard University. Máster en Ciencias Sociales de Internet, University of Oxford (como becaria Clarendon). Es directora del programa de Inteligencia Artificial e Inte­gridad de los Medios de Partnership on AI, una organización global sin fines de lucro dedicada a la IA responsable. Bajo su dirección, el equipo de IA e Integridad de los Medios investiga el impacto de las tecnologías emergentes de IA en los medios digitales y la información en línea. Es becaria 2021 de periodismo en Tablet Magazine, donde explora asuntos que se sitúan en la intersección de la tecnología, la sociedad y la cultura digital, y candidata entrante al doctorado en el Oxford Internet Institute. Algunas de sus últimas publicaciones son “Encounters with Visual Misinformation and Labels Across Plat­forms: An Interview and Diary Study to Inform Ecosystem Approaches to Misinformation In­terventions” (con E. Saltz y C. Wardle; Extended Abstracts of the 2021 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems, n° 340) y “The Deepfake Detection Dilemma: A Multistake­holder Exploration of Adversarial Dynamics in Synthetic Media” (con A. Ovadya y S. McGregor; Proceedings of the 2021 ACM Conference on Artificial Intelligence, Ethics, and Society).

Emily Saltz, The New York Times

Máster en Human-computer Interaction, Carnegie Mellon University. Investigadora de UX, estudia los medios de co­municación y la desinformación, trabajando con organizaciones como Partnership on AI y First Draft. Dirigió la UX para The News Provenance Project en The New York Times, donde trabaja como investigadora de UX. Entre sus trabajos se cuentan una colaboración con Oobah Butler en un artículo de opinión generada por IA sobre ser capturado por la IA (The Independent, 2021); exploraciones con softwares de predicción de texto como “Human-Human Autocompletion” (presentada en WordHack en Babycastles, 2020) y “Super Sad Googles” (presentada en Eyeo 2019); y “Filter Bubble Roulette”, una experiencia de realidad virtual móvil para habitar los feeds de redes sociales específicos de usuario (presentado en The Tech Interactive, San Jose, 2018).

Lia Coleman, Rhode Island School of Design

Licenciada en Informática, Massachusetts Institute of Technology. Artista, investigadora de IA y educadora, es profesora ad­junta en la Rhode Island School of Design, donde enseña a crear obras de arte con aprendizaje automático. Es autora de “Machines Have Eyes” (con A. Raina, M. Binnette, Y. Hu, D. Huang, Z. Davey y Q. Li; en Big Data. Big Design: Why Designers Should Care About Machine Learning; Princeton Architectural Press, 2021), “‘Artʼificial” (con E. Lee; Neocha Magazine, 2020), y “Flesh & Machine” (con E. Lee; Neocha Magazine, 2020). Entre sus talleres y charlas recientes destacan “How to Play Nice with Artificial Intelligence: Artist and AI Co-creation” (presentada en la Universidad de Arte y Diseño Burg Giebichens­tein, 2021); “A Field Guide to Making AI Art Responsibly” (presentada en Art Machines: In­ternational Symposium on ML and Art), y “How to Use AI for Your Art Responsibly” (presentada en Mozilla Festival, 2020 y Gray Area, 2020).

Citas

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