Il Creative AI Lab è una collaborazione tra la Piattaforma R&S della Serpentine di Londra e il Dipartimento di Digital Humanities del King’s College di Londra. Il progetto parte dal presupposto che, collettivamente, siamo agli inizi della comprensione dell’estetica dell’IA: individuare una nuova poetica, indagare su cosa significhi lavorare con sistemi in grado di calcolare il significato e praticare l’arte nella cosiddetta «scatola nera» dell’apprendimento automatico. Nell’ottobre 2020 è stato organizzato un panel, Aesthetics of New AI, parte di un’indagine collaborativa sull’estetica dell’IA, una delle molteplici linee di indagine esplorate dal Laboratorio. L’evento è stato ospitato dai ricercatori principali del Laboratorio, la dott.ssa Mercedes Bunz, docente senior in Società digitale, KCL, e Eva Jäger, assistente curatore delle tecnologie artistiche, Serpentine Galleries. E’ possibile scaricare qui la raccolta dei testi dei relatori.
Come ha sottolineato Eva Jäger: «il Laboratorio offre uno spazio dove convoglino conversazioni diverse, come questa, compilando un database di strumenti e risorse. Il laboratorio produce anche conoscenze e approcci per digerire e comunicare questi media attraverso progetti di ricerca sperimentali».
«Non è solo una scatola nera, è almeno grigia. Quando la si apre si iniziano a vedere cose che hanno un valore estetico, un valore critico o entrambi». Questa provocazione iniziale di Leif Weatherby (H-Lab di teoria digitale dell’Università di New York) si è allineata con l’impulso a queste pratiche delineato da Mercedes Bunz: «Dobbiamo riflettere sull’impatto sociale di questa tecnologia in modo critico, ma anche sulla sua capacità creativa – l’arte sta offrendo uno spazio per l’esplorazione creativa e giocosa di questa tecnologia».
Il gruppo di esperti ha risposto a queste considerazioni insieme a un pubblico tele-presente attraverso presentazioni e discussioni. È emersa una serie di approcci divergenti per comprendere la relazione reciproca tra IA e ricerca artistica, che comprende approcci filosofici, storici dell’arte e concettuali-tecnologici. In particolare, sono emerse due modalità di pratica spesso sovrapposte: lavorare con l’apprendimento automatico per sviluppare un’estetica della macchina distintiva attraverso la generazione e la visualizzazione di immagini front-end e lavori che mettono in primo piano l’esplorazione concettuale, rivelando i processi e i meccanismi back-end.
Joanna Zylinska, professoressa di New Media and Communications presso la Goldsmiths, University of London, si è concentrata sulla possibilità che la ricerca sull’arte dell’IA richieda un cambiamento di traiettoria rispetto a una visione binaria di umanità e tecnologia. Mettendo criticamente in discussione le motivazioni alla base della produzione artistica di IA e del suo mercato, che a suo avviso spesso riproduce persistenti e «seducenti» nozioni umane di creatività, l’autrice ha ipotizzato che le pratiche contemporanee di apprendimento automatico dovrebbero in realtà tendere verso un’altra IA – l’arte per «un’altra intelligenza», esemplificata dall’opera Pattern of Activation (2020) di Katja Novitskova.
Per Nora Khan, docente di Digital + Media alla Rhode Island School of Design, la critica d’arte non è in grado di occuparsi dell’ottica dell’IA. Ha proposto la necessità di un nuovo glossario terminologico per affrontare le carenze dei nostri strumenti linguistici. Ha sottolineato la particolare necessità di andare oltre l’opinione prevalente secondo cui le immagini generate dall’intelligenza artificiale possono essere comprese attraverso il lessico dell’onirico o dell’inconscio; a suo avviso, questo può portare a un «divorzio da una lettura critica». Tuttavia, sono proprio questi momenti in cui il linguaggio fallisce che le fanno sperare nell’emergere di una nuova comprensione.
Murad Khan, dottorando all’University College di Londra e Visiting Practitioner alla Central Saint Martins, ha approfondito la nozione di contraddittorio. Liberando il concetto dalla sua collocazione all’interno del diffuso modello Generative Adversarial Network delle pratiche di ML, in cui la componente avversaria svolge un ruolo valutativo in un processo produttivo, Murad ha evidenziato un’operazione alternativa, derivata da un contesto di cybersecurity, in cui l’avversario conduce il modello di ML a una conclusione errata o avvia una catena di eventi sovversivi. È attraverso questo metodo di errore indotto che si può aprire la scatola nera, rivelando che mentre i processi di ML producono conoscenza, i pregiudizi latenti vengono amplificati e poi distorti attraverso l’aberrazione. Egli ha avanzato la possibilità che l’incapacità dell’IA/ML di evitare i pregiudizi razziali e il loro ingigantimento, pur essendo un problema, non sia necessariamente la soluzione migliore; forse è meglio affrontarlo attraverso il «rifiuto di un’immagine che è già dettata dalla macchina».
Il gruppo ha convenuto che le istituzioni artistiche, e in particolare i curatori, svolgono un ruolo essenziale nella creazione di spazi in cui la tecnologia dell’IA possa essere esplorata. In particolare, è emerso un consenso sul fatto che la logica operativa di queste tecnologie può essere comunicata in modo significativo al pubblico senza bisogno di conoscenze tecniche specialistiche. In risposta, Joanna Zylinska ha sostenuto che, accanto al ruolo educativo di musei e gallerie, le università e le esperienze educative hanno la capacità di aprire «diverse modalità di comunicazione, di rilevamento, di creazione di ambienti», diversificando e arricchendo ulteriormente il discorso rivolto al pubblico.
Per il gruppo di discussione, ciò ha portato a chiedersi come si possano facilitare tali conversazioni navigando nell’ impasse terminologica tra linguaggio metaforico e «letterale». Nora Khan ha sottolineato quanto il lessico dell’IA diventi instabile se sottoposto a un esame critico; di conseguenza, la strada migliore da percorrere potrebbe essere quella di sviluppare un linguaggio co-creato dalle scienze e dalle discipline umanistiche. Come ha sintetizzato Mercedes Bunz, è trovando questo equilibrio tra la ricerca sull’IA come oggetto tecnico, senza allontanarla come «altro» rispetto all’uomo, che si può iniziare a comprenderne la logica operativa.
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Creative AI Lab, Serpentine Galleries, Londra
immagini: (cover 1) Still from forthcoming ML/AI Interfaces Tutorial Series, 2020. Image courtesy of Trust, Berlin. (2) Still from forthcoming ML/AI Interfaces Tutorial Series, 2020. Image courtesy of Trust, Berlin and Ricardo Saavedra
