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L’IA nell’arte ha mille possibilità: non freniamola con le nostre ansie



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L’IA sta dimostrando la capacità di generare opere d’arte originali, sia visive che musicali, ma le opere che ne implicano qualsivoglia impiego suscitano dibattiti sulla creatività, sull’entità del vero artista e sulla qualità estetica dei risultati. Forse, più che su queste ansie dovremmo concentrarci sui benefici dell’IA nella preservazione e accessibilità dei beni culturali

Pubblicato il 13 set 2023

Fabio De Felice

Università degli Studi di Napoli “Parthenope”

Luca Papi

CNR Roma

Antonella Petrillo

Università degli Studi di Napoli “Parthenope”



ai e arte

A fine 2018 un evento inaspettato si verifica presso la prestigiosa casa d’aste Christie’s. Per la prima volta viene battuta, con grande successo, un’opera d’arte creata da un gruppo di artisti e ricercatori conosciuti con il nome di Obvious che ha utilizzato un algoritmo di intelligenza artificiale chiamato Generative Adversarial Network (GAN). Si tratta dell’opera “Portrait of Edmond de Belamy”. L’opera d’arte è stata venduta all’asta presso la casa d’aste Christie’s per circa 432.500 dollari. La domanda di fondo è: che cosa è la creatività? Le macchine possono essere creative oppure la creatività è solo una caratteristica umana?

Ritorno alle origini

L’IA sta dimostrando la capacità di generare opere d’arte originali, sia visive che musicali. Attraverso algoritmi di apprendimento automatico è possibile analizzare una vasta quantità di dati artistici esistenti e creare nuove opere che rispecchiano lo stile, il tema o le caratteristiche desiderate. Questo approccio ha portato a risultati sorprendenti, con opere d’arte generate dall’IA che sono state esposte in mostre e gallerie d’arte. L’intelligenza artificiale (IA) sta rivoluzionando, in definitiva, molteplici settori della nostra società, aprendo nuovi orizzonti creativi, migliorato l’accessibilità, apportando nuove modalità di fruizione dell’arte. Nell’atteggiamento generale, tuttavia, si avverte un’ansia riguardo alla tecnologia ed al modo in cui la tecnologia sta iniziando a influenzare le nostre vite.

Uscito recentemente, il 12 luglio 2023 nelle sale cinematografice italiane“Mission: Impossible – Dead Reckoning Part One” affronta tematiche attuali toccando i pericoli dell’IA. Ethan Hunt (Tom Cruise), spalleggiato dal suo team IMF (Impossible Mission Force), deve vedersela con un antagonista sui generis, vale a dire un’intelligenza artificiale divenuta senziente e pronta a difendersi. Il film crea un’avventura elaborata da sfumature sociopolitiche che intende dare l’allarme ai pericoli dell’intelligenza artificiale, alla post-verità, alla dipendenza dal digitale, tema attuale e sul quale sembra essere sempre più necessaria una riflessione. È un film che rivendica l’importanza dell’analogico: un analogico che è ideologico oltre che fisico.

Tuttavia, il messaggio racchiuso nel film non è certamente una paura verso le nuove tecnologie ed un ritorno ad un Medioevo digitale.

Dobbiamo recuperare un’esperienza autentica dell’essere, riconnettendoci con la nostra essenza e aprendoci alla possibilità di un’autentica esistenza così come affermava Martin Heidegger nella sua opera “L’abbandono”, sua considerevole opera che, sebbene risalga al lontano 1959, sembra fotografare un dilemma che riguarda il nostro futuro prossimo, poiché incentrata su uno dei temi più importanti con i quali l’umanità dovrà, suo malgrado, confrontarsi. Vale a dire il rapporto tra noi uomini del tempo contemporaneo e la tecnica che, sebbene razionalmente noi continuiamo a pensarla quale strumento a nostra disposizione, sembra possibile che in un futuro sarà la tecnica stessa “a pensarci”. Prospettiva che appare quanto mai accreditata dinanzi alle frontiere percorribili dell’intelligenza artificiale.

Il dibattito è aperto e vi partecipano protagonisti mondiali dell’innovazione, da Elon Musk a Geoffrey Hinton, che riflettono sui rischi di un passaggio epocale che consegna alla tecnica non solo il compito di rendere più agevoli talune operatività, ma le affida totalmente compiti cognitivi in sostituzione del pensiero umano. Al momento la meditazione è attività limitata al ragionamento di specialisti, quasi come se all’uomo comune fosse preclusa ogni concreta possibilità di intervento su tematiche tanto peculiari.

Alcuni osservatori hanno stabilito un parallelo tra il dilemma attuale che riguarda i “confini” entro cui permettere alla intelligenza artificiale di sprigionare le sue potenzialità e quello che negli anni Cinquanta e Sessanta si affermò come questione epocale, ossia l’utilizzo dell’energia nucleare. Anche allora si ragionava sull’alternativa tra utilizzo positivo dell’atomo a beneficio di una umanità alla ricerca – ieri come oggi – di una fonte energetica inesauribile e a costo preferibilmente zero e, al contrario, il suo utilizzo ai fini bellici con effetti tali da compromettere l’habitat e la sopravvivenza del genere umano.

Creazione di esperienze artistiche: tra musei e arte

E tuttavia, abbiamo il dovere di evidenziare gli straordinari benefici legati all’utilizzo dell’intelligenza artificiale che aprono nuove opportunità nei settori della salute, della mobilità e della sostenibilità. Ma è nel settore della cultura e dell’arte che si possono ottenere performance di cui ancora non si ha sufficiente consapevolezza. L’integrazione delle tecnologie basate sull’intelligenza artificiale con le competenze e relative esperienze dei vari esperti può supportare tutte le attività finalizzate alla tutela, conservazione e valorizzazione del patrimonio culturale declinando sia i beni culturali sia i beni paesaggistici, rispettando tutte le questioni etiche, di proprietà intellettuale e garantendo un controllo umano considerando tutte le possibili implicazioni morali che tali tecnologie possono apportare in questo contesto culturale.

Oggi l’IA può contribuire, per esempio alla preservazione e all’accessibilità dei beni culturali digitalizzando e catalogando collezioni, consentendo di conservare e condividere opere d’arte e manufatti storici in modo più ampio e accessibile, può aiutare nel restauro e nella conservazione di opere d’arte danneggiate, oppure può arricchire l’esperienza degli utenti nei musei. Un esempio in tal senso è il Museo Archeologico Virtuale (MAV) di Ercolano (Figura 1).

Ma tra le applicazioni più entusiasmanti vi è sicuramente la realizzazione di opere d’arte generative. Gli artisti possono utilizzare le reti generative avversarie (GAN) per esplorare nuovi stili, generare opere originali o persino combinare elementi di opere d’arte esistenti per creare collage o reinterpretazioni uniche. Le GAN possono anche essere utilizzate per creare opere d’arte interattive, coinvolgendo gli spettatori nella generazione o nella modifica delle opere d’arte stesse. Tuttavia, l’utilizzo delle GAN nell’arte solleva anche questioni riguardo all’autenticità, all’originalità e al ruolo dell’artista umano.

Ci sono diversi esempi di opere d’arte che sono state modificate utilizzando l’intelligenza artificiale, oltre al già menzionato “Portrait of Edmond de Belamy” di seguito sono riportati alcuni esempi notevoli:

  • Starry Night AI”, una reinterpretazione dell’iconico dipinto “Notte stellata” di Vincent van Gogh creata dall’artista e programmatore Mario Klingemann utilizzando algoritmi di intelligenza artificiale. L’IA ha ricreato lo stile distintivo di van Gogh, creando una versione unica dell’opera.
  • Mona Lisa, Reimagined”, una reinterpretazione dell’iconico ritratto di Leonardo da Vinci, la “Gioconda” o “Mona Lisa”. L’artista e ricercatore Mario Klingemann ha utilizzato algoritmi di intelligenza artificiale per creare una versione alternativa dell’opera, che combina elementi dell’originale con nuovi dettagli generati dall’IA, creando un’interpretazione unica.
  • The Persistence of Anachronism”, modifica dell’opera di Salvador Dalí, “La persistenza della memoria”. L’artista e programmatore Memo Akten ha utilizzato l’intelligenza artificiale per manipolare digitalmente l’opera originale, creando un’animazione in cui gli orologi fusi di Dalí sono stati distorti e trasformati in forme fluide e in continua evoluzione.

Nei casi citati, l’intelligenza artificiale è stata utilizzata per reinterpretare e modificare le opere d’arte originali, offrendo nuove prospettive e creando versioni uniche che combinano elementi dell’originale con dettagli generati dall’IA. Questi esempi mostrano come l’IA possa essere utilizzata per esplorare e sfidare la concezione tradizionale dell’arte, aprendo nuovi orizzonti creativi.

Casi applicativi dell’IA nell’arte e nei beni culturali

Esistono diversi algoritmi di intelligenza artificiale text to image, capaci di generare immagini in base a delle istruzioni di testo. Il fenomeno non è nuovo. Già da tempo esistono esempi di algoritmi creati ed addestrati per “apprendere” lo stile di determinati artisti come per esempio “The Next Rembrandt”, progetto realizzato nel 2016 da un team di ricercatori e artisti, in collaborazione con un’azienda di tecnologia e una banca olandese. he mirava a creare un nuovo dipinto nello stile del famoso pittore olandese Rembrandt Harmenszoon van Rijn.

Mentre, AICAN (Artificial Intelligence Creative Adversarial Network) è un algoritmo di intelligenza artificiale creato da Ahmed Elgammal, sviluppato con l’obiettivo di generare opere d’arte originali e uniche utilizzando l’IA. A differenza di molti algoritmi di generazione di immagini, AICAN non si basa su modelli preesistenti o dataset specifici. Invece, l’algoritmo apprende da un ampio corpus di opere d’arte, esplorando e sintetizzando diversi stili e concetti artistici. L’obiettivo di AICAN è quello di creare nuove opere d’arte che non siano semplici riproduzioni di opere esistenti, ma che siano uniche e inedite.

È bene precisare che l’obiettivo di questi algoritmi non è quello di sostituire l’arte o l’abilità umana, ma piuttosto di esplorare le possibilità offerte dall’IA nella creazione artistica e nell’interpretazione di uno stile artistico noto. Questo principio è alla base anche di un di “The Next Picasso”, altra applicazione dell’IA nel campo dell’arte sviluppata da una startup chiamata Cambridge Consultants. Questa IA può analizzare il tratto di disegno di un artista e completare automaticamente i suoi schizzi, creando un’opera d’arte finale che mantiene lo stile e l’intenzione dell’artista.

Negli ultimi anni si sono diffuse molte numerose piattaforme (Vedere Tabella 1) che consentono di sperimentare l’utilizzo di AI come per esempio Midjourney Art che sfrutta le capacità dell’IA per analizzare grandi quantità di dati artistici, come opere d’arte, stili e movimenti artistici. Attraverso l’apprendimento automatico, l’IA può riconoscere modelli, caratteristiche e tratti distintivi delle opere d’arte, fornendo così input per la creazione di nuove opere d’arte. Midjourney cerca di stimolare la creatività e l’innovazione nell’ambito artistico. Infatti, il risultato che si ottiene è legato essenzialmente a come viene interrogato algoritmo.

Tabella 1: Algoritim di AI per text to image

AlgoritmoNascitaCreatoreEsempi di ApplicazioneVantaggiSvantaggi
Midjourney2022Midjourney ArtCreazione di esperienze artistiche unicheEsplorazione dell’intersezione tra arte e intelligenza artificiale. Stimolazione della creatività artisticaSpecifici vantaggi e svantaggi dipendono dall’implementazione specifica e dal contesto artistico di Midjourney Art
DALL-E2020OpenAIGenerazione di immagini basate su descrizioni testualiCapacità di generare immagini dettagliate e complesse. Flessibilità nel generare immagini basate su testiRichiede una grande quantità di dati per l’addestramento. Tempo di generazione delle immagini potenzialmente lungo
AttnGAN2017Tao Xu, Pengchuan Zhang, et al.Generazione di immagini dettagliate e realisticheProduce immagini di alta qualità con dettagli precisi. Gestione accurata del contesto e dei dettagli delle immaginiPuò essere sensibile alla qualità delle descrizioni testuali. Possibilità di generare immagini inconsistenti
StackGAN++2017Han Zhang, Tao Xu, et al.Generazione di immagini in alta risoluzioneCapacità di generare immagini ad alta risoluzione con dettagli precisi. Utilizzo di più stadi per migliorare la qualitàRequisiti computazionali elevati per l’addestramento. Possibilità di generare immagini con artefatti
MirrorGAN2019Lei Mao, et al.Generazione di immagini a specchioCreazione di immagini creative e sorprendenti. Possibilità di esplorare simmetrie e composizioni interessantiAlcune immagini generate possono apparire distorte o poco realistiche. Richiede dati di addestramento appropriati
T2F2018Scott Reed, et al.Trasformazione del testo in immagini faccialiGenerazione di immagini facciali realistiche basate su descrizioni testuali. Controllo del volto generatoDipendenza da una corrispondenza accurata tra testo e immagini. Possibilità di generare immagini incoerenti
VQ-VAE-22017Aaron van den Oord, Oriol Vinyals, et al.Generazione di immagini in stile vettorialeProduzione di immagini con stili vettoriali interessanti e distintivi. Possibilità di manipolare lo stile delle immaginiRichiede una fase di addestramento iniziale lunga. Possibilità di generare immagini di qualità variabile
Pix2PixHD2018Ting-Chun Wang, et al.Conversione di immagini in alta risoluzioneGenerazione di immagini ad alta risoluzione e dettagliate. Controllo preciso sulla conversione delle immaginiRequisiti computazionali elevati per l’addestramento. Possibilità di generare immagini con artefatti

A titolo esemplificativo abbiamo provato ad interrogare algoritmo, partendo dalla famosa opera di Van Gogh “Notte stellata” utilizzato i seguenti prompt (Figura 2):

  • Prompt “starry night by van gogh”
  • Prompt “starry night van gogh style”
  • Prompt “starry night with trees, river and full moon. Painted style”
  • Prompt “starry night with trees, river and full moon. oleograph style on canvas”

Il risultato che si ottiene è una sorta ti “reinterpretazione” stilistica o di “fusioni” artistiche. Ovviamente i risultati possono variare a seconda delle specifiche dell’opera, delle preferenze dell’artista e delle configurazioni utilizzate nell’algoritmo.

Bias e discriminazione nell’IA artistica

Le opere che implicano qualsivoglia impiego dell’intelligenza artificiale suscitano dibattiti sulla creatività, sull’entità del vero artista e sulla qualità estetica dei risultati. In questo momento filosofi, esperti di science ed esponenti del mondo dell’arte devono affrontare interrogativi di grande complessità: Il processo generativo di un’intelligenza artificiale può essere definito creativo? Se lasciamo da parte gli argomenti filosofici, secondo la psicologa Margaret Boden, la creatività è un processo che coinvolge la generazione di nuove idee, l’associazione di concetti distanti e la capacità di apportare trasformazioni significative. Oggi siamo riusciti ad addrestrare macchine e ad elaborare processi creativi che, per usare la terminologia della Boden, possiedono la “capacità di creare idee nuove e dotate di valore”.

Sicuramente però una differenza sostanziale che esiste tra immagini generate dalla macchine e da essere umani consiste nello stimolo visivo. I nostri occhi vedono costantemente all’interno di un mondo virtuale in cui viviamo ed in cui ci muoviamo e che è destinato a rimanere l’origine delle arte visive. Le macchine ricevono dati numerici e viene addestrata riguardo alla vista umana ad un livello astratto. In sostanza, insegniamo alla macchina – in un linguaggio astratto e numerico – il modo di elaborare la natura impiegato dal nostro cervello.

L’arte generata dalle intelligenze artificiali non deve proporsi obiettivi impossibili: non è umana in termini di esperienze. È l’essere umano che cerca di trasferire la propria esperienza alla “macchina”. Pertanto, quando ci riferiamo all’intelligenza artificiale artistica, i bias cognitivi possono influire sulle opere d’arte generate dall’algoritmo. Se i dati di addestramento utilizzati per l’algoritmo contengono pregiudizi o rappresentazioni sbilanciate, l’IA potrebbe produrre opere d’arte che riflettono tali pregiudizi o discriminazioni (bias di selezione dei dati). L’IA può essere influenzata dai bias culturali presenti nella società da cui provengono i dati di addestramento. Ciò può portare a opere d’arte che favoriscono o riflettono determinati aspetti culturali a discapito di altri. Se i dati di addestramento presentano uno squilibrio di rappresentanza tra i generi, l’IA potrebbe riflettere tale squilibrio nelle opere d’arte prodotte. Ciò potrebbe portare a opere d’arte che perpetuano stereotipi di genere o rappresentazioni discriminatorie (bias di genere). O ancora l’IA può essere influenzata da preferenze estetiche predefinite, sia dei creatori dell’algoritmo che dei dati di addestramento. Ciò può portare a una produzione di opere d’arte che si allineano a determinati canoni estetici predefiniti, limitando la diversità e l’innovazione artistica (bias estetici).

Riprendendo l’esempio di Mission Impossible abbiamo provato ad elaborare alcuni prompt con Midjourney. Risulta evidente che la qualità delle immagini in termini di risultato che si vuole ottenere è strettamente legato agli input che vengono “trasferiti” all’algoritmo di intelligenza artificiale (Figura 2).

Figura 2: Mission Impossible 7 utilizzando Midjourney (elaborazione degli autori)

< tom cruise mission impossible movie Dead Reckoning artwork

< tom cruise mission impossible movie Dead Reckoning artwork in Italy

< tom cruise mission impossible movie Dead Reckoning artwork in Italy and 500 yellow fiat

< tom cruise mission impossible movie Dead Reckoning artwork in Italy and car 500 yellow fiat

Per mitigare i bias cognitivi nell’intelligenza artificiale artistica, è importante adottare approcci etici e inclusivi nell’addestramento e nell’implementazione degli algoritmi.

Il futuro sarà una questione di sviluppo, rifinitura costante esplorazione e trasformazione. Come fruitori umani dell’arte, la scelta di apprezzare o respingere l’arte generata delle intelligenze artificiali è nostra.

Conclusioni

Le applicazioni dell’AI sono tutte molto entusiasmanti e promettenti. L’AI è uno dei motori della modernizzazione svolgendo molteplici ruoli nel benessere in senso lato. Tuttavia, non possiamo non tenere in considerazione le conseguenze di un uso non regolamentato. L’AI deve essere utilizzata come supporto decisionale al fine di integrare l’approccio antropico – tecnologico e preservare le competenze umane finalizzate a tutelare, conservare e valorizzare i luoghi della cultura.

Ed è in questo solco, che dal punto di vista filosofico è tracciato da Platone, Tommaso d’Aquino, Kant, Herder, Schopenhauer, Nietzsche, Bergson, che vanno iscritte aspirazioni e attese che riguardano lo sviluppo fenomenico dell’IA. Semmai ciò che va regolato e governato è la tendenza di trasformare la tecnica da strumento nelle mani dell’uomo per dominare la natura, ad ambiente angusto in cui le facoltà umane sono ridotte allorché non esita a subordinare le esigenze dell’uomo alle esigenze dell’apparato tecnico. L’utilizzo dell’AI nella tutela e nella gestione del patrimonio culturale riconduce la tecnica nel suo alveo più appropriato, evitando che essa da mezzo divenga fine.

Bibliografia

A. Barale. Arte e intelligenza artificiale. Ed. Jaca Book, Milano, 2020.

F. Antonelli, Tecnocrazia e democrazia – L’egemonia al tempo della società digitale, Ed. L’asino d’oro edizioni, 2019

F. De Felice, A. Petrillo. Effetto digitale. Visioni d’impresa e Industria 5.0. Ed. McGraw-Hill Education, Milano, 2021.

F. Ferrari. L’intelligenza artificiale non esiste: Nessun senso salverà le macchine. Ed. Il Sole 24 Ore, Milano, 2023

L. Floridi. Etica dell’intelligenza artificiale. Sviluppi, opportunità, sfide. Ed. Raffaello Cortina Editore, Milano, 2022

M. Boden. L’intelligenza artificiale. Ed. Il Mulino, Bologna, 2019.

M. Chiriatti. Incoscienza artificiale. Come fanno le macchine a prevedere per noi. Ed. Luiss University Press, Roma, 2021.

M. Heidegger. L’abbandono. Ed. Il Nuovo Melangolo, Genova, 1995.

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Operativo il nuovo portale del MISE con tutti i finanziamenti per le imprese
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Il PNRR occasione unica per i Comuni digitali: strumenti e risorse per enti e cittadini
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PNRR dalla teoria alla pratica: tecnologie e soluzioni per l’innovazione in Sanità
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Competenze digitali, partono le Reti di facilitazione
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Scuola 4.0, PNRR ultima chance: ecco come cambierà il sistema formativo
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