Uso de la Inteligencia Artificial en Cultura y Creatividad

 

 

En un mundo cada vez más digital, los datos están aumentando rápidamente en cantidad y diversidad. Estos datos provienen de muchas fuentes, como la navegación en Internet, las transferencias de dinero, el uso de energía, los diagnósticos de salud y la creación y consumo de medios. La Inteligencia Artificial (IA) se refiere a un conjunto de herramientas de aprendizaje automático que pueden analizar esta gran cantidad de datos, encontrar patrones y predecir eventos futuros.

La capacidad de estas herramientas avanzó significativamente en 2012, cuando los algoritmos de aprendizaje profundo alcanzaron habilidades similares a las humanas en la identificación de imágenes. Desde entonces, la IA ha crecido rápidamente en diversas áreas de investigación, solucionando problemas como el reconocimiento de voz. Con el tiempo, la IA ha dejado de ser solo parte de la academia para convertirse en servicios utilizados por miles de millones de personas en su vida diaria.

En este contexto, a menudo se malinterpreta la neutralidad de la IA. Puede parecer simplemente un conjunto avanzado de herramientas de optimización utilizadas para realizar tareas, como clasificar imágenes o generar contenido, logrando los mejores resultados. No obstante, la IA se fundamenta en datos que capturan expresiones socioculturales, como música, videos, imágenes, texto e interacciones sociales. A partir de estos datos, hace predicciones que están profundamente influenciadas por la no neutralidad de los datos y son específicas del contexto.

Así que, la cultura juega un papel clave en la utilización de la IA a gran escala. Es importante que la cultura sea considerada en las discusiones generales y en las políticas públicas sobre IA, lo cual no ha ocurrido de manera consistente hasta ahora. Las empresas culturales y creativas a menudo no son una prioridad en muchos informes y documentos recientes que proponen políticas y sugerencias relacionadas con la IA en la sociedad.

En el libro blanco «Sobre la inteligencia artificial: un enfoque europeo para la excelencia y la confianza«, publicado por la Comisión Europea en febrero de 2020, se respalda el desarrollo de la IA con un enfoque humano. Esto implica considerar la diversidad cultural y respaldar la creatividad humana, las discusiones críticas y las particularidades artísticas.

El objetivo de este informe de introducción es analizar cómo la IA afecta a las CCS y explicar los casos en que se utiliza la IA en este contexto. La metodología empleada para este informe implica entrevistas con profesionales del área. Posteriormente, realizamos una investigación documental basada en informes y documentos relevantes para el tema, creados por diversas organizaciones, como la Comisión Europea y la UNESCO, además de un informe centrado en la IA en los medios y las industrias creativas.

Informes recientes han señalado que la IA ahora se encuentra en cada etapa de la cadena creativa, desde la conceptualización hasta la difusión y el consumo. La IA puede automatizar tareas en esta secuencia que los humanos anteriormente consideraban difíciles de realizar. La investigación en varias tareas ha avanzado considerablemente, como la discriminación y la generación de imágenes, así como la separación y mejora de fuentes de audio. Además, los usos de la IA en esta secuencia tienen aplicaciones directas en el mercado y han impulsado a los sectores privados a incorporar esta tecnología en sus productos y servicios.

Los avances en la generación algorítmica han simplificado la creación de medios nuevos y asombrosamente elaborados. Los modelos generativos basados en IA se aplican a música, texto, imágenes y videos. Esta generación de contenido tiene como objetivo automatizar tareas repetitivas y que consumen mucho tiempo, liberando a los creadores para centrarse en su trabajo principal y reduciendo costos.

Un ejemplo de esto es el «periodismo automatizado», donde se recopilan automáticamente datos de fuentes en línea y se llenan plantillas con esos datos. Esto se aplica comúnmente a historias de rutina, como reportajes deportivos. Diferentes estrategias se observan en Europa: en Finlandia, los medios desarrollan tecnología internamente; en el Reino Unido, la BBC utiliza una plataforma externa; en Francia, Le Monde y France Bleu subcontratan a una empresa llamada Syllabs.

Sin embargo, el uso de soluciones subcontratadas puede plantear preguntas sobre la calidad y el control humano. Reuters ha creado un prototipo que genera reportajes deportivos a partir de contenido de video sin supervisión humana. Esto plantea cuestiones sobre cómo evaluar la calidad y cuánto control humano es necesario. La línea entre la IA que ayuda, y la IA que reemplaza a los creadores de contenido, puede ser confusa. Algunas compañías, como Antescofo en París, proponen herramientas de acompañamiento automático en música clásica para situaciones pedagógicas o de ensayo, sin la intención de reemplazar a las orquestas.

La automatización para reducir costos también se extiende a lo largo de toda la cadena de producción audiovisual, lo que plantea cuestiones cruciales. Por ejemplo, la masterización de la música, que normalmente se realiza en estudios costosos, puede ser difícil de costear para artistas emergentes. Las herramientas basadas en IA pueden ayudar a estos artistas a crear producciones musicales de alta calidad, que luego pueden utilizar para acercarse a las discográficas. En Europa, lugares como Berlín (Landr), Barcelona (Dolby labs) y París (Spotify France) son centros atractivos para la ingeniería de audio impulsada por IA. En el ámbito cinematográfico también hay soluciones similares, aunque la mayoría de las empresas que las ofrecen están fuera de Europa.

Sin embargo, esta interrupción en la cadena de valor creativa significa que los algoritmos están asumiendo roles que anteriormente eran desempeñados por expertos humanos. Tareas como la edición, producción y masterización requieren habilidades y equipos especializados, como estudios de música profesionales. Si bien la automatización en la creatividad puede brindar a los creadores y artistas herramientas de «entrada asequible», puede afectar inadvertidamente la experiencia inicial necesaria para construir los conjuntos de datos en los que se basan los sistemas basados en IA.

El impacto de esta transformación en las Industrias Culturales y Creativas (ICC) no está claro. Se plantean preguntas sobre cómo los algoritmos que realizan tareas expertas estimularán la investigación y la innovación, así como cuánto de la experiencia humana se perderá en la cadena creativa. Un informe reciente del Foro Económico Mundial (WEF) prevé un aumento en los empleos en las ICC, facilitado por un mayor acceso a la tecnología. Sin embargo, aún puede ser preferible recurrir a las habilidades de expertos para las demandas personalizadas dentro del proceso creativo.

La disrupción en la cadena de valor creativa opera de dos maneras diferentes:

• Cambiar los servicios que normalmente realizan los humanos a algoritmos basados en IA, lo que plantea problemas en control y evaluación de la calidad del contenido generado por IA.
• Pasar por alto la experiencia externa para empoderar al creador, abriendo preguntas sobre la cambios esperados en los incentivos para la investigación y la innovación, y descualificación.

A medida que estas tecnologías se extienden en el ámbito de las CCS, está aumentando la demanda de habilidades relacionadas con la IA. La integración y aplicación de tecnologías de inteligencia artificial basadas en datos a gran escala requieren recursos computacionales y habilidades técnicas, incluyendo la gestión de datos, la creación de algoritmos y el diseño de interfaces de usuario.

Se está notando una tendencia creciente hacia la centralización de la gobernanza de la IA en grandes empresas tecnológicas como Google, Facebook, Amazon y Nvidia. La mayoría de las nuevas empresas de IA en la Unión Europea, tanto en las empresas culturales y creativas como en otros sectores, están desarrollando sus soluciones tecnológicas utilizando bibliotecas de programación proporcionadas por estas empresas, además de aprovechar los recursos computacionales en la nube que ofrecen estas plataformas, como Google Cloud o Amazon Web Services. Estos gigantes tecnológicos se han convertido en actores clave en la provisión de recursos esenciales para la investigación e innovación en IA en diversos sectores.

Dentro del ámbito de las empresas culturales y creativas, Google Arts & Culture en París ofrece programas de residencia artística donde los artistas pueden acceder a la tecnología de IA de la empresa. Los artistas reciben apoyo de ingenieros de Google o artistas independientes contratados por la empresa, quienes les asisten en el manejo de la tecnología.

Los profesionales de las empresas culturales y creativas por lo general no son expertos en informática ni científicos de datos. Algunos artistas han optado por aprender sobre IA y han logrado utilizar algoritmos de última generación que están disponibles de manera gratuita en plataformas como Github, donde generalmente se comparten como software de código abierto. Sin embargo, los artistas se quejan de que apropiarse de algoritmos de aprendizaje profundo puede ser complicado debido a la rapidez con la que surgen, la falta de documentación completa y la naturaleza opaca de su comportamiento (probarlos puede llevar horas y requiere un proceso de prueba y error).

Por lo tanto, la mayoría de los artistas y curadores no están familiarizados con esta tecnología. Según un informe de la UNESCO de 2018, existe el riesgo de crear una mayor dependencia de soluciones de terceros o de excluir a los artistas y curadores del acceso a las tecnologías de IA. ¿Cómo se puede acercar la IA a aquellos con menos acceso y conocimientos? ¿Cómo se puede hacer que la IA sea más inclusiva, fácil de usar, fácil de aprender y colaborativa? En este sentido, el sector público podría desempeñar un papel significativo a través de centros de investigación, universidades e instituciones culturales. Estas partes interesadas podrían orientar la tecnología de IA hacia intereses públicos (educativos, sin ánimo de lucro, visionarios), en lugar de simplemente seguir el mercado.

Es fundamental que la investigación y el desarrollo fomenten un enfoque de IA centrado en las necesidades humanas. Se requieren recursos financieros específicos para apoyar el desarrollo de software en universidades u otros centros de investigación sin ánimo de lucro.

 

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