AI e lavori creativi: opportunità o minaccia?


Sempre più strumenti di Intelligenza Artificiale e Deep Learning a disposizione dei creativi. Se in molti iniziano a sfruttare le nuove opportunità, altri temono una competizione impari.

di Leonardo Galasso

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intelligenza artificiale

Le nuove tecnologie di automazione hanno preso piede in vari settori del lavoro creativo, come nella produzione di testi, tracce audio, video o immagini. Grazie ai progressi nel campo dell’Intelligenza Artificiale e del Machine Learning sono stati implementati software sempre più performanti, in grado di costruire testi verbali, sonori o visuali difficilmente distinguibili dalle produzioni umane. Queste tecnologie permettono di ottenere un “prodotto artistico” a partire da indicazioni testuali, per questo potrebbero rivoluzionare le tempistiche e gli sforzi dedicati a un progetto, ampliare le possibilità creative e rendere più accessibili modalità espressive complesse.

Una delle prime applicazioni dell’Intelligenza Artificiale in ambito creativo, risale a circa due anni fa, quando il software GPT-3 fu in grado di costruire un testo di senso compiuto, a partire da un breve input iniziale, praticamente indistinguibile da una produzione umana. GPT-3 è la terza generazione del Generative Pretrained Transformer di OpenAI, una rete neurale in grado di generare sequenze di parole o codice. 
La tecnica fu introdotta da Google nel 2017 e si basa sulla previsione statistica di sequenze di parole. Se il primo GPT del 2018 usava 110 milioni di parametri di apprendimento, nel 2020 la terza generazione è arrivata a utilizzarne 175 miliardi.

Cosa sono e come funzionano i generatori di immagini

Oggi sono stati raggiunti risultati ancora più impressionanti, in particolare nel campo della produzione visuale: una macchina è in grado di creare un’immagine a partire da una breve indicazione testuale. I generatori di immagini si basano su reti generative avversarie, GAN (Generative Adversarial Networks), architetture in cui due reti si sfidano in una sorta di gioco a somma zero. 
I sistemi più evoluti di text to image, come quelli di OpenAI e Imagen di Google, usano dei diffusion model; entrambi partono da un modello – chiamato prior – in grado di comprendere delle frasi complesse, questo viene trasferito su un’altra rete – basata su un Decoder Diffusion model – che comincia a disegnare l’idea. Un processo creativo simile a quello umano, ma estremamente più rapido. Questi risultati sono stati raggiunti addestrando gli algoritmi attraverso enormi volumi di testi – tratti da romanzi o da internet – e immagini.
 

 

Potenzialità e limiti dell’IA in campo creativo

Tra i più recenti algoritmi di IA utilizzati nella produzione di immagini bisogna citare Dall-E, progetto di ricerca di OpenAI arrivato alla sua seconda versione rilasciata ad aprile 2022, Imagen e Parti, due progetti di ricerca del Brain Team di Google Research annunciati tra maggio e giugno, ma non ancora aperti al pubblico, e Midjourney – laboratorio indipendente fondato da David Holz – che sta incuriosendo soprattutto il mondo dell’arte e dell’architettura.

David Holz spiega che con Midjourney: “Ci concentriamo sull'esplorazione dell'essenza dell'immaginazione. L'immaginazione viene usata per molte cose, a volte per l'arte, ma più spesso semplicemente per riflettere e giocare. Non definiremo le cose che realizziamo come arte AI, perché l'AI non crea nulla da sola. Non ha volontà, né capacità di agire".
Molte delle persone che stanno usando il servizio sono artisti, come Mario Coppola, architetto fondatore di Ecosistema Studio e autore del progetto Villa Postumana presentato alla scorsa Biennale di Venezia. Coppola elogia le “evocazioni e suggestioni architetturali” create attraverso Midjourney, ricordando quanto sia complessa l’elaborazione del concept all’interno di qualsiasi processo creativo. 
Grazie ad applicazioni dell’IA come questa, per un designer è possibile ottenere spunti e suggerimenti che richiederebbero il lavoro di un intero studio – spiega Niccolò Casas, architetto e ricercatore alla Bartlett University College of London.

Il comando testuale determina una minima parte di quello che sarà il risultato finale, frutto di una serie di iterazioni utili ad ampliare lo spettro delle possibili varianti, fino a raggiungere risultati complessi, paesaggi ibridi, visioni astratte, quasi allucinazioni visive
Per ora è difficile indirizzare le qualità dell’IA verso un progetto specifico, le iterazioni degli algoritmi spesso sono molto radicali e sarebbe difficile inserire questo tipo di prodotti all’interno di cataloghi professionali, ma è solo una questione di tempo: le macchine che supportano il lavoro di artisti e designer sono in grado di imparare, saranno capaci di selezionare risultati sempre più vicini alle esigenze rispondenti ai bisogni degli utilizzatori.

Coppola sottolinea l’aspetto innovativo dell’Intelligenza Artificiale nella possibilità di ibridare tutti gli elementi processati, al di fuori di una netta influenza culturale: “Funziona un po’ come le rocce sedimentarie: tutto ciò che incontra diventa parte della stratificazione”. 
L’automazione riesce a produrre immagini verosimili o astratte, può svincolarsi da sistemi culturali impostati (anche se rischia di assorbirne valori negativi e pregiudizi, cosa che dipende da chi “addestra” la macchina) condensando il lavoro di un intero studio di creativi in pochi minuti. 

 

 

Nuovi vecchi timori, come cambierà il mondo del lavoro?

In base a questi presupposti è inevitabile pensare a una ripercussione sul mondo del lavoro, tra professioni creative e IA esiste un rapporto conflittuale, un misto di entusiasmo e timore, ma questa situazione ricorda la discussione avviata nei primi del Novecento: dopo l’introduzione delle tecnologie fotografiche e cinematografiche, il mondo dell’arte fu costretto a ripensare il proprio statuto. La questione venne affrontata con grande intelligenza da Walter Benjamin nel suo saggio “L'opera d'arte nell'epoca della sua riproducibilità tecnica”.

Se l’innovazione alimenta alcuni timori, bisogna ricordare che apre scenari sempre più democratici, si pensi all’accessibilità promossa prima dalle tecniche fotografiche e cinematografiche, poi da internet e oggi dall’IA: nessuna di queste tecniche ha soppiantato il lavoro di artisti e creativi, ma ne ha cambiato drasticamente le dinamiche.
Fotografia e cinema, prima di rientrare nel novero delle arti, influenzarono il mondo creativo tra la fine dell’Ottocento e l’inizio del Novecento e, in generale, la tecnologia ha sempre rinnovato il rapporto tra arte e società
molte delle avanguardie storiche si sono mosse di pari passo con le innovazioni, con modalità differenti e intenzioni discordanti - si pensi all’esaltazione della macchina e delle tecnologie promossa da Marinetti e dai futuristi, o l’estetica di suprematisti e costruttivisti russi, senza dimenticare la realtà del Bauhaus. 

Dalla fine degli anni Novanta, con la diffusione di internet, le possibilità espressive hanno raggiunto nuovi orizzonti, dalla Net Art che creava opere fruibili soltanto online, fino alla Digital Art e la Crypto Art degli NFT. Oggi l’Intelligenza Artificiale reimposta quelli che fino a poco tempo fa erano considerati limiti, aprendo a nuovi scenari difficili da immaginare.
Il lavoro creativo assorbe tutti gli stimoli provenienti dal mondo, per elaborarli e restituire idee e prodotti, intenzioni che rinnovano la realtà, alimentandosi reciprocamente. I fotografi non hanno soppiantato i ritrattisti, i cineasti non hanno sostituito il teatro, l’IA molto probabilmente non prenderà il posto dei creativi, ma ne diventerà un collaboratore fondamentale.

Fonti:

https://www.domusweb.it/it/architettura/2022/07/26/la-intelligenza-artificiale-e-architetto-del-futuro.html 

https://www.wired.it/article/intelligenza-artificiale-minaccia-lavori-creativi-dall-e/ 

https://vincos.it/2022/07/09/creare-immagini-da-un-testo-con-lintelligenza-artificiale/ 

https://vincos.it/2020/07/28/gpt-3-lintelligenza-artificiale-che-scrive-testi-e-codice/ 


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