La irrupción de la inteligencia artificial generativa (IAG) en el ámbito artístico provoca una pregunta que está resonando especialmente en la actualidad: ¿Puede una máquina crear arte? Antes de responderla, conviene conocer los diferentes modelos, métodos o análisis a los que los expertos e historiadores recurren para analizar una obra de arte. Uno de los más conocidos es el método de Erwin Panofsky, quien propone un enfoque tripartito para analizar obras de arte: pre-iconográfico, iconográfico e iconológico. 

1. Análisis pre-iconográfico (tema primario o natural): En este nivel se observa la obra en su forma más básica, identificando formas, colores y composiciones. Las obras generadas por inteligencia artificial, como las creadas con Dalle-e, Midjourney o Stable Diffusion, a menudo presentan patrones visuales complejos y colores vibrantes, fruto del análisis de los miles de obras “raspadas” de artistas y creativos con las cuales han sido entrenados los algoritmos (“scrapped” en su término en inglés). Estéticamente, estas imágenes “arteficiales” pueden ser atractivas y evocadoras, generado un efecto “sorpresa” en el espectador. En este sentido, se podría decir que cumplen con el primer nivel de análisis de Panofsky.

2. Análisis iconográfico (tema secundario o convencional): En este estrato se busca un significado más profundo en las obras, interpretando objetos -como imágenes, artefactos- y eventos -historias, narrativa-. Las obras generadas por IA, al no tener una intención consciente detrás de ellas más allá de las instrucciones introducidas por la persona a través de prompts, carecen de la narrativa o simbolismo que se encuentra en el arte humano, de lo cual se podría enunciar que no cumplen con el siguiente nivel del método de Panofsky. Sin embargo, esto no significa que el espectador no pueda inferir o proyectar su propia narrativa sobre la obra.

3. Análisis iconológico (significado o contenido terciario o intrínseco): En este nivel se busca un entendimiento más profundo, interpretando el arte en el contexto de su cultura y tiempo. Aquí es donde la inteligencia artificial enfrenta su mayor desafío. Mientras que el arte humano se crea a menudo en respuesta a -o como reflexión sobre- eventos culturales, históricos o personales, la inteligencia artificial carece de esa contextualización. Dicho de otra forma, “no escoge” interpretar de un modo otro los comandos introducidos, no se pregunta “¿qué significa todo esto?”. Sin embargo, podría argumentarse que el mero acto de que un artista utilice inteligencia artificial para crear arte es en sí mismo una respuesta a nuestro contexto cultural actual, marcado por los rápidos avances tecnológicos.

Obra generada por Eva Astorga.

De este modo, analizando las imágenes generadas con IAG través del método de Panofsky se podría enunciar que carecen de la intencionalidad y el contexto cultural inherente al arte humano y que, por tanto, no podrían considerarse obras de arte. Sin embargo, estas obras “arteficiales” desafían las concepciones tradicionales de creatividad y originalidad vigentes en la actualidad, y por lo tanto no deben ser menospreciadas ni ignoradas, sobre todo considerando el momento inicial de desarrollo en el que se encuentran, y que los creativos y artistas están aún comenzando a explorarlas. En última instancia, la definición de “arte” es elástica y evoluciona con el tiempo, y la inteligencia artificial, con su capacidad para generar imágenes evocadoras y sorprendentes, sin duda tiene un lugar en el mundo en constante movimiento del arte. 

Otros métodos de análisis de las obras de arte

Además del método de Panofsky, que se centra en la iconografía y la iconología, existen otros sistemas y teorías que se han desarrollado para abordar el arte desde diferentes perspectivas. Por ejemplo, el formalismo se centra en los elementos visuales de la obra, como la línea, el color, la forma, la textura y la composición, ignorando el contenido y el contexto. El psicoanálisis, inspirado en las teorías de Freud y Jung, busca interpretar las obras de arte en términos de deseos inconscientes, miedos y conflictos del artista o de la sociedad en la que vivía. Otros métodos como el estructuralismo y posestructuralismo se basan en la lingüística, y buscan entender el arte en términos de sistemas y estructuras de significado, analizando cómo las obras de arte crean significado a través de sistemas de signos y códigos culturales. Por su parte, el marxismo interpreta el arte en términos de las estructuras de clase y las relaciones de poder en la sociedad, considerando cómo el arte refleja, apoya o desafía las estructuras socioeconómicas existentes. Más recientemente, el feminismo examina las obras de arte desde una perspectiva de género, haciendo un análisis de cómo las representaciones y las prácticas artísticas reflejan, perpetúan o desafían las estructuras patriarcales. En este caso concreto, Linda Nochlin examinó en 1971 en su ensayo “¿Por qué no ha habido grandes artistas mujeres?” las estructuras patriarcales que han excluido a las mujeres del canon artístico, cuestionado incluso las nociones tradicionales de genialidad.

La creatividad y la originalidad de la obra

La originalidad es considerada uno de los fatores decisivos a la hora de considerar una obra como arte. Las inteligencias artificiales generan imágenes basadas en datos previos y, “susurrando a los prompts”, es posible conseguir imágenes sorprendentes que, manipuladas o interpretadas con un criterio artístico, pueden llegar a considerarse como una obra genuina. En este punto se podría argumentar que muchos artistas del Renacimiento, del Barroco o de épocas posteriores también generaban cuadros “en serie”, repitiendo encuadres y objetos con significado simbólico a fin de satisfacer la demanda del cliente que los contrataba. 

Los artistas que trabajan con inteligencia artificial generativa no dejan que la máquina haga todo el trabajo, sino que pueden curar, ajustar o modificar la salida a fin de encontrar el significado anhelado. Un ejemplo es Mario Klingemann (1970), un artista alemán que trabaja con un robot llamado “Botto” para crear obras que han llegado a venderse por millones de dólares y exhibirse en galerías. Su trabajo es un ejemplo de cómo la intervención y visión humanas pueden guiar y mejorar la salida de la inteligencia artificial, y tener un punto de consideración artística en el mercado del arte.

Así, el valor y la apreciación de una obra de arte, ya sea creada por humanos o por inteligencia artificial, es subjetivo y puede depender de muchos factores, incluidos la técnica, la originalidad, el contexto y la respuesta emocional que evoca en el espectador. Cada método puede ser aplicado al análisis de obras de arte específicas o a la teoría del arte en general, proporcionando perspectivas y conclusiones que pueden ser tangencialmente diferentes según la época y la sociedad que se asome a examinarlas. Las producciones “arteficiales” son “hijas de su época”, y significativas de la irrupción de una nueva tecnología y de cómo los artistas están empezando a experimentar con ella.


Si estás por Madrid, tienes una cita el jueves 2 de noviembre de 2023 a las 19h en The Valley (C. de Torregalindo, 1, 28016 Madrid). Allí se presenta Arteficial. Humanismo en la era de la inteligencia artificial generativa.

Arteficial

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¿Se pueden considerar arte las obras realizadas con inteligencia artificial generativa? ¿Puede un ordenador ser creativo? ¿Quién es el autor de estas imágenes «arteficiales»”? ¿Qué reconocimiento ético merecen los artistas cuyas obras contribuyeron (a menudo sin su conocimiento ni beneficio) al entrenamiento de los algoritmos? ¿Será la inteligencia artificial la nueva musa de los artistas,…

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