Este artista multimedios y diseñador turco-estadounidense es un pionero de la estética de los datos y la inteligencia artificial. En su búsqueda de la creatividad donde confluyen el ser humano y la máquina, utiliza algoritmos de aprendizaje automático basados en datos para digitalizar recuerdos y crear arte ambiental abstracto y colorista. Su obra se ha expuesto en el Museo de Arte Moderno de Nueva York, el Centro Pompidou-Metz, la Galería Nacional de Victoria en Australia y la Bienal de Arquitectura de Venecia.
Anadol habla con la Revista de la OMPI sobre la convergencia del arte, la ciencia y la tecnología, el potencial de la inteligencia artificial generativa y cómo reconstruye la naturaleza utilizando imágenes de fauna y flora.
¿Cómo describiría su trabajo?
En primer lugar, soy artista multimedios y director. Empecé programando computadoras y descubrí que cuando creas programas informáticos y los utilizas para expandir tu imaginación, puedes hacer visible lo invisible. Los elementos que utilizan las máquinas para comunicarse entre sí pueden convertirse en pigmentos digitales para crear una obra de arte.
Me encantan las computadoras. Empecé con los juegos de computadora y desde el instituto fui desarrollando una práctica artística utilizando máquinas.
En 2008 comencé a utilizar mi propio software para crear arte. Acuñé la expresión “pintura de datos” cuando empecé a imaginar la pigmentación de los datos que nos rodean: el sonido, la visión, la Internet. Creo que cualquier cosa en la vida que sea cuantificable puede convertirse en una obra de arte. Los datos no son sólo números; son una forma de memoria y pueden adoptar cualquier forma.
“¿Qué ocurriría si una máquina pudiera soñar y, en ese caso, quién definiría lo que es real y lo que no?”
Háblenos de su proceso creativo.
En general, los datos que nos rodean son la inspiración de mi trabajo. Mediante el uso de inteligencia artificial generativa, entrenamos algoritmos de aprendizaje automático aprovechando grandes conjuntos de datos seleccionados de dominio público para visualizar la naturaleza, la vida urbana y la cultura. Desde la pandemia de COVID-19, me he centrado en recopilar el mayor conjunto de datos posible para preservar artificialmente la naturaleza.
Hace tiempo que trabaja con la inteligencia artificial y la inteligencia artificial generativa...
Comencé mi andadura con la inteligencia artificial en 2016, cuando me convertí en artista residente en Google. Durante un año que nos sirvió de enorme inspiración, mi equipo y yo aprendimos a utilizar algoritmos. En nuestro primer proyecto, trabajamos con Salt, una biblioteca de código abierto de Türkiye, para crear el proyecto Archive Dreaming. Fue la primera obra de arte de IA en que se utilizaron datos públicos con un fin artístico.
La pregunta era: ¿qué ocurriría si una máquina pudiera soñar y, en ese caso, quién definiría lo que es real y lo que no? La idea de que las máquinas puedan soñar fue un punto de partida fundamental. En los últimos años, la potencia de cálculo ha mejorado mucho y nos ha dado una perspectiva totalmente nueva sobre cómo los conjuntos de datos que dejamos atrás pueden convertirse en nuevas experiencias.
“La IA todavía no tiene conciencia. Sin embargo, prevemos que adquirirá cierto nivel de conciencia en el futuro.”
Creamos una exposición de IA en directo titulada “Unsupervised” en el Museo de Arte Moderno (MoMA) de Nueva York, que estuvo abierta hasta finales de octubre de 2023. Permitía a los visitantes experimentar una IA infinita y en constante ensueño. El programa que creamos para la instalación utiliza datos relacionados con la visión, el sonido y el clima. Ha sido nuestra exposición más ambiciosa hasta la fecha y al desarrollarla creamos un cuadro u obra de arte viviente.
¿Tiene la IA capacidad para crear de forma independiente?
La IA todavía no tiene conciencia. La gente teme que la IA tenga el poder de tomar decisiones pero, de momento, solo puede predecir lo que puede ocurrir en el futuro basándose en tendencias pasadas. Sin embargo, prevemos que adquirirá cierto nivel de conciencia en el futuro. Esa es una de las razones por las que mostramos los nombres de la IA, el algoritmo y los datos que utilizamos en nuestras obras. En la exposición del MoMA, dedicamos una pantalla a las fuentes de datos y al modo en que la IA las utilizaba con el fin de que los visitantes pudiesen hacerse una mejor idea de los procesos que implicaban.
¿Cuál es el saldo entre la aportación humana y la IA generativa en sus obras?
Hay un equilibrio a partes iguales. Mis creaciones son verdaderas colaboraciones entre humanos y máquinas. Soy muy optimista al respecto de la IA generativa por su potencial para mejorar nuestros recuerdos. Como artistas, podemos utilizar ese potencial, por ejemplo, para representar la naturaleza en la era digital, de modo que quienes vean nuestras obras recuerden lo que se siente al estar inmerso en el mundo natural. La IA generativa puede entrenar algoritmos con datos de imágenes, sonidos, textos o incluso olores.
Crear una fantasía de IA no es tan sencillo como introducir algo en la máquina y sacar algo de ahí. En cada proyecto partimos de cero y tardamos meses en completar los procesos de recopilación de datos y entrenamiento. Primero, seleccionamos los datos y luego los utilizamos para entrenar la IA. A continuación, irónicamente, enseñamos a la IA a que no aprenda demasiado, sino a que sueñe intencionadamente para crear una fantasía única. No utilizamos modelos predeterminados. Se trata de una diferencia importante entre nuestro trabajo y otros trabajos realizados con IA. Imagínese una cámara en la mente de una máquina. Nosotros la programamos y, a medida que la IA aprende, almacena la información en un espacio de 10 a 24 dimensiones.
Llevamos trabajando desde 2014 en la programación para crear este “pincel“, que sumergimos en los datos. Yo lo denomino “pintura de datos con IA“. Tomamos la información de la ”mente” de la máquina y la transformamos en un lienzo digital, que podría adoptar la forma de una escultura tridimensional, como una escultura de datos de IA, o una sala inmersiva, o un edificio público.
Hay muchas cosas con las que experimentamos que no funcionan o que simplemente no nos convencen, con independencia de la intención artística que tuviéramos. Tenemos muchos más fracasos que éxitos, pero aprendemos constantemente a utilizar este medio para la expresión artística.
“Queremos encontrar nuevas formas de utilizar los datos para enriquecer nuestro patrimonio cultural.”
¿Qué otros proyectos destacaría en este sentido?
Cuando investigaba para el museo que inauguraremos en un futuro próximo en Los Ángeles, DATALAND, tuve la suerte de pasar un tiempo con los extraordinarios dirigentes del pueblo Yawanawà, que viven en la selva amazónica del estado de Acre, en el Brasil.
Me inspiró profundamente su forma de aprender y su conocimiento del mundo natural. Juntos desarrollamos un modelo de IA de código abierto para la selva tropical basado en una creación conjunta respetuosa y en la preservación de su lengua. Con este modelo, la IA generativa puede incluso “reconstruir“ fauna y flora ya extinguidas basándose en el conocimiento colectivo de la gente.
Ahora estamos estudiando nuevas formas más creativas de utilizar las fuentes de datos para preservar la memoria de la humanidad. Hoy en día se generan tantos datos que sería una verdadera lástima tirarlos a la basura. Queremos encontrar nuevas formas de utilizarlos para enriquecer nuestro patrimonio cultural.
¿Es aquí donde entra en juego su Gran Modelo de la Naturaleza de código abierto, que estuvo detrás de la exposición “Ecos de la Tierra, un archivo vivo” presentada en la Galería Serpentine de Londres?
Así es; estamos desarrollando un Gran Modelo de la Naturaleza, el primer modelo generativo de IA de código abierto centrado en imágenes y sonidos de la naturaleza. Para esta investigación, hemos aprovechado éticamente más de 500 millones de imágenes de datos de código abierto de organizaciones como el Instituto Smithsonian, National Geographic y el Museo de Historia Natural de Londres, así como de diversas selvas tropicales de todo el mundo.
“Nunca utilizamos datos personales de seres humanos en nuestras creaciones. Tenemos mucho cuidado con eso.”
Mi interés por la naturaleza dio un giro hará unos ocho años, cuando mi compañera y cofundadora del estudio, Efsun, me introdujo en la cultura amazónica. Fue entonces cuando comprendí lo increíble e importante que es la Amazonia. Esta revelación despertó en mí un interés permanante por la dinámica del movimiento natural. Llevo explorando el movimiento de la naturaleza desde 2010, creando simulaciones, o lo que yo denomino “pigmentaciones de datos”, basadas en datos relacionados con el agua, el viento y los fenómenos meteorológicos. La pandemia supuso un reto único. No podíamos salir a la naturaleza, así que la pregunta era: ¿podríamos traer la naturaleza a los espacios interiores? Empezamos a archivar datos de la naturaleza y hasta el momento hemos reunido más de cuatro mil millones de imágenes de fauna y flora.
Para esto habrá necesitado un equipo enorme...
Somos un equipo de 15 personas con formación diversa. Tenemos arquitectos, diseñadores, ingenieros de IA, científicos de datos, músicos, filósofos, neurocientíficos y mucho más. Nuestro sueño común es traducir el nuevo lenguaje de la humanidad, expresado por los datos, en formas artísticas.
¿Qué grado de control tiene sobre el proceso creativo?
Estoy totalmente involucrado. Participo en la definición de todos y cada uno de los parámetros. Así es cómo mantengo una conexión con mi trabajo y lo convierto en algo propio.
Uno de los grandes debates que se plantean actualmente es la procedencia de los datos que se utilizan para entrenar las IA generativas. ¿De dónde obtiene los datos originales que menciona?
Para algunas obras, colaboramos con instituciones como el Laboratorio de Propulsión a Chorro de la NASA o el MoMA y utilizamos sus increíbles conjuntos de datos. Zaha Hadid Architects y Casa Batlló también nos han facilitado sus datos. En otros casos, utilizamos datos públicos. Los archivos también son una gran fuente de inspiración. Pero la naturaleza es nuestra máxima inspiración.
Nunca utilizamos datos personales de seres humanos en nuestras creaciones. Más bien, nos centramos en cosas que atañen a la humanidad. Tenemos mucho cuidado con eso. Generalmente tomamos programas informáticos de código abierto y los desarrollamos y mejoramos. Luego los compartimos con neurocientíficos o botánicos. De este modo, también apoyamos su investigación. No solo se trata de píxeles brillantes.
¿Le molesta que otras personas compartan, copien o utilicen su trabajo sin autorización?
Aunque soy docente -doy clases en el Departamento de Diseño y Artes Audiovisuales de la UCLA- y transmito mis conocimientos para ayudar a otros a avanzar, me doy cuenta de que, al divulgarlos abiertamente, hay mucha más gente que copia mi trabajo sin hacer referencia a él, incluso críticos. Cuanta más gente utiliza mi obra sin permiso, más siento que tengo la responsabilidad de protegerla, sobre todo a medida que aumenta su valor entre los coleccionistas de todo el mundo. Sin protección, todo el mundo puede apropiarse de ella y nadie avanza.
Pasamos años trabajando en los proyectos, así que cuando veo que alguien imita una de mis ideas, me duele, porque echa por tierra completamente el tiempo y la energía que le hemos dedicado mi equipo y yo. Al igual que a los investigadores se les reconoce su trabajo científico, los artistas necesitan que se les reconozca su creatividad. Por eso son tan importantes los derechos de autor.
“Difundir los conocimientos y las mejores prácticas puede ayudarnos a todos a desenvolvernos en el mundo en constante evolución de la IA generativa, y a mantener la integridad y originalidad de nuestro arte.”
¿Tiene algún consejo para otros artistas que trabajen con IA generativa?
Es fundamental comprender y gestionar los datos que se introducen. Al seleccionar cuidadosamente los conjuntos de datos que utilizas, puedes asegurarte de que el resultado se ajusta a tu visión artística, respetando al mismo tiempo la propiedad intelectual de los demás. La transparencia y las consideraciones éticas también son fundamentales. Indico claramente las fuentes de mis datos y obtengo los permisos necesarios. Esta práctica no solo protege mi trabajo, sino que genera confianza entre mi público y mis colaboradores.
Por último, animo a los artistas a que colaboren con la comunidad en general. Difundir los conocimientos y las mejores prácticas puede ayudarnos a todos a desenvolvernos en el mundo en constante evolución de la IA generativa, y a mantener la integridad y originalidad de nuestro arte.
¿En qué proyectos está trabajando actualmente?
Dataland Los Ángeles es nuestra próxima parada y un hito importante que marcará el décimo aniversario de nuestro estudio. Reunirá a innovadores del mundo de la creación visual, la ciencia, la tecnología y el mundo académico bajo la dirección artística de Refik Anadol Studio. Se exhibirán obras de arte, pero también se hará hincapié en la investigación, la educación y la adopción de prácticas de código abierto, y servirá de ejemplo para las futuras generaciones que naveguen por la IA.
Para saber más sobre la inteligencia artificial (IA) y la propiedad intelectual (PI), puede empezar por aquí. La OMPI se interesa por el tema de la PI y las tecnologías de vanguardia, y organiza periódicamente el Diálogo de la OMPI con el fin de facilitar el debate sobre las repercusiones que tienen en la PI las tecnologías de vanguardia, incluida la inteligencia artificial. En cuanto a la innovación, en el último informe de la OMPI sobre la actividad de patentamiento en el ámbito de la IA generativa se ofrece un panorama exhaustivo de la tecnología y las tendencias de patentamiento.
