Inteligencia artificial y frontera: imagen generativa e imaginarios simbólicos México-Estados Unidos
DOI:
https://doi.org/10.5294/pacla.2024.27.3.4Palabras clave:
Aparatos tecnoestéticos, frontera, imaginarios simbólicos, inteligencia artificial, México-Estados Unidos, sesgos ideológicos, visión poshumanaResumen
La presente investigación explora y analiza los imaginarios simbólicos visuales que generan cuatro programas de inteligencia artificial sobre la frontera México-Estados Unidos. La producción visual se realiza a partir de seis conceptos clave que emergen del tema general “Imaginarios simbólicos más relevantes sobre: muro, violencia, mujer, infancia, desigualdad y migración relacionados con la frontera México-Estados Unidos”. Los programas de inteligencia artificial utilizados para producir las imágenes son Midjourney, Leonardo.ai, Stable Diffusion, Dall-E 2. Se utiliza una metodología experimental para definir los conceptos clave y los imaginarios simbólicos en la frontera de Estados Unidos y México a través de ChatGPT 3.5. Las imágenes se han obtenido traduciendo los conceptos escritos en texto a imágenes utilizando los programas de inteligencia artificial. Los programas de imagen generativa se conceptualizan a la luz de la teoría del aparato estético y la teoría de la visión poshumana. Las imágenes se analizan según la teoría de los imaginarios sociales, culturales y simbólicos. El análisis revela los sesgos ideológicos y tendencias estéticas en los imaginarios simbólicos y regímenes retóricos que se sintetizan visualmente sobre la frontera México-Estados Unidos a través de programas de producción de imágenes generativas; y construye una perspectiva sociopolítica crítica sobre tres aspectos principales: una conceptualización de los programas de imagen generativa como aparatos tecnoestéticos; una reflexión sobre los procesos creativos de construcción de discursos visuales producidos por dispositivos de inteligencia artificial; y un análisis de los sesgos ideológicos y estéticos de las imágenes, entendidas como objetos tecnoestéticos obtenidos a partir de esta tecnología de producción visual.
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Citas
Bach, S. H., Sanh, V., Yong, Z. X., Webson, A., Raffel, C., ... y Rush, A. M. (2022). Promptsource: An integrated development environment and repository for natural language prompts. En Proceedings of the 60th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics: System Demonstrations. Association for Computational Linguistics. https://doi.org/10.18653/v1/2022.acl-demo.9
Bajohr, H. (2023). Dumb meaning: Machine learning and artificial semantics. Image, 18.
Bañuelos, J. (2022). Evolución del Deepfake: campos semánticos y géneros discursivos 2017-2021. Icono 14, 20(1). https://doi.org/10.7195/ri14.v20i1.1773
Burns, A. (2002). Extensions of vision: The representation of non-human points of view. Papers on Language and Literature, 38(4), 339.
Castoriadis, C. (1975). La institución imaginaria de la sociedad II. Tusquets.
Castoriadis, C. (1997). El imaginario social instituyente. Zona Erógena, 35.
Cassirer, E. (1923). The philosophy of symbolic forms. Vol. 1: Language. Yale University Press.
Celis, C. (2021). Imagen y poder en la era de la visión artificial: una interpretación a partir de Gilbert Simondon y Gilles Deleuze. Atenea, 523, 193-211. https://doi.org/10.29393/AtAt523-417CCIP10417
Celis, C. (2020). La allagmática en cuanto disciplina poshumanista: nuevas metodologías para el estudio de las imágenes en el contexto de las máquinas de visión algorítmica. Revista 180, 46, 26-37. https://doi.org/10.32995/rev180.Num-46.(2020).art-692
Celis, C. (2019). Notas sobre el estatuto político de la imagen en la era de la visión artificial. Barda, 5(8). https://www.cefc.org.ar/assets/files/barda8_celis.pdf
Conte, D. (2022). Contra el muro: representaciones e imaginarios en la frontera México-Estados Unidos. En Sobre el límite: frontera, migración e identidad en la literatura y el arte actuales (pp. 9-28). Dykinson. https://doi.org/10.2307/j.ctv36k5bsj.4
Déotte, J. L. (2012). ¿Qué es un aparato estético? Metales Pesados.
Dobson, J. E. (2023). The birth of computer vision. University of Minnesota Press.
Durand, G. (1984). L’imagination symbolique. Presses Universitaires de France.
Ervik, A. (2023). Generative AI and the collective imaginary: The technology-guided social imagination in AI-Imagenesis. Image, 37(1), 42. https://image-journal.de/category/ausgaben/image-37-2023/
Flusser, V. (2006 [1983]). Towards a philosophy of photography. Reaktion Books.
Flusser, V. (2011 [1985]). Into the universe of technical images. University of Minnesota Press.
Giménez, G. (2007). La frontera norte como representación y referente cultural en México. Cultura y Representaciones Sociales, 2(3), 17-34.
Han, B. C. (2022). Infocracia: La digitalización y la crisis de la democracia. Taurus.
Harari, Y. N. (2018). Why technology favors tyranny. The Atlantic, 322(3), 64-73.
Heaton, J. (2018). Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, and Aaron Courville: Deep learning. [Reseña] Genetic Programming and Evolvable Machines, 19(1-2), 305-307. https://doi.org/10.1007/s10710-017-9314-z
Hernández, A. y Delgado, A. C. (2023). Migración y movilidad en las Américas. Siglo XXI.
Leonardo AI (2023). Prompts: Consejos y trucos. Intercom.help. https://intercom.help/leonardo-ai/es/articles/8067671-prompts-consejos-y-trucos#h_9fa6bfe353
Lian, L., Li, B., Yala, A. y Darrell, T. (2023). LLM-grounded diffusion: Enhancing prompt understanding of text-to-image diffusion models with large language models. arXiv preprint arXiv:2305.13655.
Lou, R., Zhang, K. y Yin, W. (2023). Is prompt all you need? No. A comprehensive and broader view of instruction learning. arXiv preprint arXiv:2303.10475.
Manovich, L. (2001). The language of new media. MIT Press.
Miller, A. I. (2019). The artist in the machine: The world of AI-powered creativity. Mit Press.
Meneses, G. A. (2013). El desierto de los sueños rotos: detenciones y muertes de migrantes en la frontera México-Estados Unidos, 1993-2013. El Colegio de la Frontera Norte.
Mitchell, W. T. (2019). La ciencia de la imagen: iconología, cultura visual y estética de los medios. Akal.
Morin, E. (1972). El cine o el hombre imaginario. Paidós.
Nilsson, N. J. (2010). The quest for artificial intelligence: A history of ideas and achievement. Cambridge University Press.
Offert, F. (2022). Ten years of image synthesis. [Blog] Zentralwerkstatt, 10 de noviembre. https://zentralwerkstatt.org/blog/ten-years-of-image-synthesis
OpenAI (2023a). ChatGPT. Sept. 21version. [Large language model]. https://chat.openai.com/chat
OpenAI. (2023b). Generative models, 20 de julio. https://openai.com/research/generative-models
Panofsky, E. (1972). Estudios sobre iconología. Alianza.
Peirce, C. S. (1932). Collected papers. Charles Hartshorne y Paul Weiss (eds.). Harvard University Press.
Prado, I. M. S. (2022). México, Estados Unidos y la era post-global. Latin American Literatures in the World Literaturas Latinoamericanas en el Mundo, 259. https://doi.org/10.1515/9783110762143-016
Sudmann, A. (2018). Szenarien des Postdigitalen. Deep Learning als Medien Revolution. Machine Learing. Medien, Infrastrukturen und Technologien der künstlichen Intelligenz (pp. 55-74). Digitale Gesellschaft.
Rancière, J. (2009). El reparto de lo sensible: estética y política. LOM.
Ré, A. A., Costa, F. G., Celis, C. y Berti, A. F. (2020). Escrituras algorítmicas e imágenes invisibles: tecnoestética y política. Pensando, 11(23). https://revistas.ufpi.br/index.php/pensando/article/view/11120
Roberge, J. y Castelle, M. (eds.) (2021). The cultural life of machine learning: an incursion into critical AI studies. Palgrave Macmillan.
Sauer, A., Lorenz, D., Blattmann, A. y Rombach, R. (2023). Adversarial diffusion distillation. arXiv preprint arXiv:2311.17042.
Singh, V. y Rath, S. (2023). Introduction to diffusion models for image generation. A comprehensive guide. LearnOpenCV. https://learnopencv.com/image-generation-using-diffusion-models/
Wilde, L. R. (2023). Generative imagery as media form and research field: Introduction to a new paradigm. Image, 37(1), 6. https://image journal.de/category/ausgaben/image-37-2023/
Virilio, P. (1994). The vision machine. Indiana University Press.
Yang, L., Zhang, Z., Song, Y., Hong, S., Xu, R., ... y Yang, M. H. (2022). Diffusion models: A comprehensive survey of methods and applications. arXiv preprint arXiv:2209.00796. https://arxiv.org/abs/2209.00796
Yuval Noah Harari (2023). AI and the future of humanity. Yuval Noah Harari at the Frontiers Forum. [Canal YouTube], 14 de mayo. https://www.youtube.com/watch?v=LWiM-LuRe6w
Wu, Z., Pan, S., Chen, F., Long, G., Zhang, C. y Philip, S. Y. (2020). A comprehensive survey on graph neural networks. IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, 32(1), 4-24. https://doi.org/10.1109/TNNLS.2020.2978386
Zuboff, S. (2020). Capitalismo de la vigilancia. [Reseña] Política Exterior, 34(194), 7-12.
Zylinska, J. (2020). AI art: machine visions and warped dreams. Open Humanities Press.
Zylinska, J. (2017). Nonhuman photography. MIT Press.
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