Considerar la visión artificial como algo más que una tecnología
Desde la manipulación de imágenes hasta la inteligencia artificial (IA) generativa y el reconocimiento facial, la visión artificial se ha convertido en una parte fundamental de nuestra vida cotidiana. Pero ¿cómo nos afectan estas máquinas y su capacidad para registrar, analizar, procesar y representar la información visual? Para responder a esa pregunta, el equipo del proyecto Machine Vision, financiado con fondos europeos, decidió mirar más allá de la tecnología. «Aunque hay mucha información sobre la tecnología en sí y cómo puede utilizarse, falta investigación que considere la visión artificial como algo cultural, estético y como medio», afirma Jill Walker Rettberg, catedrática de Cultura Digital en la Universidad de Bergen e investigadora principal del proyecto Machine Vision. El proyecto, que contó con el apoyo del Consejo Europeo de Investigación, se centró en comprender cómo la visión artificial cotidiana afecta al modo en que la gente común se entiende a sí misma y a su mundo. Para ello, se analizaron el arte digital, los juegos y las narrativas que utilizan la visión artificial como tema o interfaz. También se analizó el uso de las aplicaciones de visión artificial de consumo en las redes sociales y la comunicación personal.
Comprender las situaciones de visión artificial
En el núcleo del proyecto se encuentra el concepto de las situaciones de visión artificial, que Rettberg define como el momento en que las tecnologías de visión artificial entran en juego y marcan la diferencia en el curso de los acontecimientos. «Las tecnologías de visión artificial deben entenderse en el contexto específico en el que se utilizan», explica Rettberg. Este concepto sentó las bases para crear una base de datos que incluye quinientas obras creativas que utilizan o representan tecnologías de visión artificial. «Esta base de datos será útil para los académicos de las humanidades y las ciencias sociales interesados en la relación entre tecnología y cultura, y para los diseñadores, artistas y científicos que desarrollan tecnologías de visión artificial», señala Rettberg.
Tecnologías de visión artificial en la vida cotidiana
Para comprender cómo se utilizan las tecnologías de visión artificial en la vida cotidiana, el equipo del proyecto llevó a cabo investigaciones etnográficas en diferentes contextos, desde lugares como Taipéi, Hong Kong y Chicago, hasta espacios digitales como las redes sociales y las comunidades en línea. Por ejemplo, los investigadores rastrearon el papel de la infraestructura de vigilancia vecinal en Chicago, y la relacionaron con la historia pasada y la política presente de la ciudad. También documentaron las prácticas sociales de los creadores chinos de ultrafalsificaciones que se reúnen en plataformas específicas de transmisión de vídeo en continuo. «Mediante la observación participante, las entrevistas y la recopilación de datos cualitativos, esta investigación etnográfica nos permitió triangular nuestros análisis de las obras creativas con el uso cotidiano de las tecnologías de visión artificial», señala Rettberg.
Una fuente de referencia para los abordajes culturales de la inteligencia artificial
Muchas cosas han cambiado desde que el proyecto se puso en marcha en 2018. «Cuando empezamos a investigar sobre la visión artificial, los modelos generativos de IA estaban en una fase incipiente y las ultrafalsificaciones eran algo nuevo y extraño pero aún no fácil de crear», señala Rettberg. Cuando la IA generativa irrumpió con fuerza en 2023, el proyecto ya llevaba años investigando el tema. «Cuando la visión artificial se generalizó, estábamos preparados y rápidamente nos convertimos en una fuente de información a la que acudir, asesorando a los responsables políticos, enseñando a los estudiantes y dando charlas en el sector industrial y otros círculos académicos», concluye Rettberg. Rettberg y su equipo siguen investigando la IA a través del proyecto financiado con fondos europeos AI STORIES, junto con el proyecto ALGOFOLK, financiado por la Fundación de Investigación Trond Mohn.
Palabras clave
Machine Vision, tecnologías, IA generativa, reconocimiento facial, arte digital, redes sociales, inteligencia artificial, AI STORIES
