La IA aprende del arte que encuentra en línea analizando enormes cantidades de datos, incluyendo imágenes y su información contextual, como estilo, paletas de colores, técnicas de pinceladas y temas. A través de algoritmos de aprendizaje profundo, particularmente redes neuronales, los modelos de IA se entrenan con estos conjuntos de datos para reconocer patrones, replicar estilos y crear nuevo “arte”. Esencialmente, la IA absorbe obras creativas existentes y las usa para generar sus propias interpretaciones o piezas completamente nuevas basadas en su comprensión aprendida.
Sin embargo, conforme más arte generado por IA inunda el internet, esto crea un bucle de retroalimentación. Cuando los modelos de IA continúan entrenándose en un conjunto de datos cada vez más grande de arte creado por IA, existe el riesgo de que empiecen a imitar las fallas, sesgos y limitaciones inherentes en estos trabajos previos. El arte de IA a menudo puede exhibir ciertos errores comunes—uso excesivo de elementos visuales específicos, falta de innovación genuina, o incluso distorsiones extrañas que son un subproducto del proceso de aprendizaje del modelo. Conforme estos tipos de fallas se acumulan con el tiempo, pueden volverse más prominentes en las obras generadas por sistemas de IA más nuevos, especialmente cuando el arte generado por IA más antiguo se convierte en el material de referencia principal.
Esta saturación podría llevar a una forma de estancamiento o deterioro en la producción de arte por IA. Además de eso, usar el trabajo de los artistas para entrenar IA sin consentimiento es profundamente poco ético. Los artistas dedican tiempo, esfuerzo y emoción a sus creaciones, y cuando los modelos de IA usan su arte sin permiso, les niega crédito, control y compensación. Esta explotación no solo falta al respeto a la propiedad intelectual del artista, sino que también socava su autonomía creativa. Establece un precedente preocupante donde las contribuciones de los artistas se mercantilizan para obtener ganancias, sin considerar sus derechos o las implicaciones éticas de usar su trabajo sin consentimiento.
Este texto fue publicado originalmente en bethics.com/concerns-and-stagnation-in-ai-art en inglés el 28 de enero de 2025.
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