A Arte Generativa com IA (PAIA, na sigla em inglês) não é apenas uma questão de criar e exibir arte, mas também de adicionar uma importante dimensão social ao processo. Embora tecnicamente envolva a navegação e a adaptação do espaço latente dos modelos de IA de acordo com protocolos estéticos pré-determinados, a criação de arte por artistas de PAIA frequentemente se entrelaça com a participação no espaço social de compartilhamento, comentários e trocas de sugestões de prompts com outros artistas ou públicos. Esse ajuste social, ou "finetuning", na PAIA pode resultar em bolhas estéticas que reforçam a repetição do mesmo padrão (como observado por McCormack e colegas, que notam que “a maioria das imagens são close-ups ou planos médios de mulheres jovens” [2024, 292]), mas também pode abrir espaço para discussões genuínas sobre as relações entre preferências estéticas, imaginação visual e qual ferramenta de IA utilizar em determinado contexto.

A PAIA pode parecer se distanciar da academia de arte francesa no nível do código: enquanto, na PAIA, a "caixa preta" técnica dos geradores de imagens por IA permanece selada, como observou Bryson (1981), a prática de artistas como Le Brun destaca a visibilidade dos códigos fisiognômicos e patognômicos, tornando os significados mais acessíveis e menos misteriosos. No entanto, os códigos sociais que operam dentro das comunidades de PAIA demonstram uma impressionante transparência das práticas artísticas. Conforme relatado por Anna Munster e Adrian Mackenzie (2019), não existe um local ou posição a partir da qual um “sujeito observador” possa contemplar o conjunto das operações de processamento de imagens, pois essas operações podem ser excessivamente pequenas, ocorrendo em microprocessadores como os sensores de câmeras, ou excessivamente grandes, manifestando-se apenas ao se mover de maneira multi-escalar através de bases de dados de imagens, arranjos de GPUs, fazendas de servidores e centros de dados.

As plataformas de PAIA, portanto, “constituem um espaço privilegiado de relação entre diferentes grupos e formas de pertencimento” (MacKenzie e Munster 2019). Nesse sentido, as plataformas de PAIA podem ser comparadas às academias de arte, mas com suas portas abertas para qualquer pessoa – mesmo que o objetivo dos proprietários das plataformas seja “gerar fontes de receita” (MacKenzie e Munster 2019), e não necessariamente promover a arte. Nenhuma arte é totalmente livre; algumas dependem de fundações privadas, outras da igreja, da Coroa, das grandes empresas de tecnologia, de guildas, do tempo do artista ou de curadores e críticos, ou de reitores poderosos da academia, ou do acesso a ferramentas. No entanto, um dos protocolos estéticos da PAIA é a dissolução das separações tradicionalmente rígidas entre artistas, críticos e público.

Essas plataformas se tornam espaços nos quais o próprio processo criativo é compartilhado e aberto, permitindo que mais pessoas interajam diretamente com a arte e com os próprios criadores. O uso das ferramentas de IA em plataformas públicas dá aos artistas e aos públicos uma nova forma de colaboração e interação, onde o feedback imediato e as trocas de ideias entre os participantes contribuem tanto para o processo criativo quanto para a construção de uma compreensão coletiva sobre o que é arte e como ela é produzida.

Embora a criação de imagens e obras de arte por IA seja baseada em protocolos técnicos, o envolvimento social e coletivo no processo de criação é uma característica distintiva dessa nova forma de arte. As discussões que emergem nesses espaços podem abrir novas perspectivas sobre o papel da estética e da técnica na arte contemporânea. O compartilhamento de prompts, o uso de modelos generativos e o debate sobre qual ferramenta de IA utilizar para alcançar certos resultados criativos se tornam elementos centrais que orientam o processo de produção artística.

Além disso, é crucial perceber que a Arte Generativa com IA não está isenta de questões éticas e políticas. A questão da autoria, do uso de dados e do controle das plataformas sobre o conteúdo gerado é central no debate contemporâneo sobre a arte digital. Muitas vezes, a IA utiliza vastos bancos de dados de imagens para treinar seus modelos, o que levanta questões sobre o direito de uso dessas imagens e a remuneração dos artistas cujas obras foram utilizadas sem consentimento. Isso se reflete, por exemplo, nas ações legais de artistas contra geradores de arte por IA, como visto em processos que questionam o uso não autorizado de suas criações.

Ao refletir sobre a PAIA, é fundamental que os leitores compreendam não apenas as técnicas de criação, mas também as dinâmicas sociais e econômicas que acompanham essa prática. O papel das plataformas e o impacto das trocas sociais no processo de criação são tão importantes quanto a própria tecnologia utilizada. A IA não é apenas uma ferramenta técnica, mas um espaço de interação social e cultural, onde os protocolos estéticos se encontram com as questões de poder, acesso e propriedade intelectual.

A Estética da Promessa: Falhas Tecnológicas e Demonstrações de IA Generativa

Em julho de 2024, o designer Wright Bagwell postou um vídeo gerado por IA de uma bailarina performando "Cisne Negro" em seu perfil no Instagram, um espaço dedicado às "limitações cômicas das ferramentas de arte generativa". O vídeo, produzido com a ferramenta Luma, é uma compilação fascinante de distorções corporais bizarres, que transformam a coreografia em um espetáculo verdadeiramente impressionante. A princípio, uma bailarina aparentemente realista, vestida com uma saia rosa, executa movimentos e poses tradicionais. Contudo, essa ilusão de realismo dá lugar a um fluxo incessante de transmutations bizarras: a bailarina de repente ganha três pernas, realiza movimentos fisicamente impossíveis ou se transforma em uma mulher com trajes diferentes. Mais tarde, um bailarino masculino reaparece como uma mulher, os corpos de diferentes dançarinos se fundem uns nos outros ou se fragmentam, dividindo uma figura em três.

Bagwell tem uma conta repleta de tais anomalias geradas por IA, utilizando ferramentas como Luma, Sora, Kling, entre outras, para produzir metamorfoses surreais em vários meios e estilos—desde transmissões televisivas e esportivas até publicidade e filmes históricos, que variam de filmes mudos em preto e branco a documentários subaquáticos. Com a proliferação dos geradores de texto-para-vídeo, essa estética da transformação não só se popularizou nas redes sociais, mas também passou a ser exibida pelos próprios desenvolvedores das ferramentas de IA, muitas vezes para documentar desafios técnicos e falhas comuns. Nas suas plataformas digitais, ferramentas como Luma Dream Machine, Runway e Sora apresentam seus últimos avanços na geração de vídeo, com resultados estéticos impressionantes, diversidade estilística e melhorias na consistência de movimento e objetos, mas frequentemente exibindo falhas típicas: corpos se movendo de formas fisicamente impossíveis, objetos desaparecendo subitamente, rostos e corpos trocando de identidade, e uma série de outras inconsistências, distorções e transmutations estranhas.

Em teoria da mídia, falhas, erros e acidentes são frequentemente vistos como categorias produtivas e até específicas do meio. Ao interromper o processo contínuo de mediação, eles são considerados como uma forma de chamar atenção para a funcionalidade e especificidade dos meios (como discutido por Krämer, 1998; Kümmel e Schüttpelz, 2003; Mersch, 2008). Se cada meio produz seus próprios acidentes, falhas e erros distintos, então—de acordo com essa visão—essas disrupções oferecem insights sobre o funcionamento do meio. Embora hoje seja evidente que tais falhas e erros são características do estado atual da geração de IA, e podem ser considerados, de certo modo, específicos desse meio, permanece a dúvida sobre se eles realmente iluminam o funcionamento da tecnologia em si. Tecnologias quebradas, falhas ou errôneas podem destacar o ato da mediação, mas isso não leva necessariamente a uma compreensão mais profunda da qualidade do meio. Pelo contrário, falhas podem até "obstruir a lógica subjacente e as infraestruturas que as sustentam" (Appadurai e Alexander, 2020).

Essa ideia de erros de mídia é desafiada, atualmente, pelos algoritmos de aprendizado de máquina e suas aplicações. Esses sistemas são não só opacos devido à inefabilidade das redes neurais, mas também são deliberadamente projetados para permanecerem opacos, de modo a garantir vantagens proprietárias e de propriedade intelectual, o que reforça estruturas de poder capitalistas. A falta de transparência dessas tecnologias não é simplesmente uma falha; ela é, em muitos casos, uma "produção estrutural da ignorância" (Pasquale, 2015). Caso os erros e falhas da mídia de IA contemporânea não possam mais ser facilmente subsumidos sob a epistemologia da transparência e revelação sugerida pelas teorias tradicionais de mídia, o que eles significam hoje?

A proposta aqui é deslocar o foco da epistemologia para o afeto e a temporalidade, a fim de analisar o que pode ser descrito como uma estética dos erros, particularmente nos vídeos de demonstração tecnológica liberados pelas empresas de IA. A partir das ideias de Appadurai e Alexander (2020), sugiro ver os erros e falhas da IA como "máquinas de promessa". Argumento que esses erros não apenas expõem as limitações e restrições da IA contemporânea e da síntese de imagens, mas ativamente geram promessas e estéticas de futuridade—tecnológicas e sociopolíticas: a promessa de atualizações, a promessa da próxima geração melhorada da IA, a promessa do fotorrealismo, a promessa de soluções tecnológicas para problemas sociais, e muito mais. Ao tratar os vídeos de demonstração tecnológica como "mídias do futuro", é possível focar particularmente nas ambivalências dentro dessa estética de promessa. Ao adiar o resultado prometido, os erros servem para indicar, materializar e tornar concreta a futuridade, estabilizando a IA como uma "tecnologia promissora" e "justificando" novos investimentos, sejam eles capitalistas, políticos ou afetivos.

A introdução de novas tecnologias desperta afetos e é moldada por narrativas: Tecnologias emergentes são frequentemente apresentadas como soluções—prometendo maior eficiência, neutralidade e a resolução de desafios sociais ou ecológicos, além de aumentar o lucro, a liberdade, a autonomia ou a conveniência. No entanto, o que essas falhas demonstram é que, por trás de cada promessa, permanece uma imensa incerteza que nos força a repensar os próprios processos tecnológicos, sua ética e as relações sociais que elas impactam. As falhas não são apenas erros; elas se tornam componentes centrais da narrativa que envolve as novas tecnologias, sendo instrumentos que, por um lado, confirmam suas limitações, mas, por outro, alimentam uma constante promessa de um futuro sempre incerto e em construção.

Como a Inteligência Artificial Está Transformando a Fotografia e a Memória Pessoal

Em agosto de 2024, a promoção do telefone Google Pixel 9 destacou as capacidades de IA gerativa da sua câmera e software de edição de imagem, com ênfase na "criação" de memórias de uma forma que o indivíduo gostaria que elas fossem e na "reinvenção" de imagens. Isso envolve o uso das novas funções "Add Me" e "Reimagine" no "Magic Editor" para mover elementos da imagem e preencher as lacunas resultantes, ou ainda usar comandos de texto para alterar a imagem. Isaac Reynolds, gerente de produto da câmera Pixel, explicou em uma entrevista à Wired a razão pela qual alguém poderia querer editar suas imagens fotográficas:

"Você pode ter uma representação verdadeira e perfeita de um momento que parecia completamente falso e completamente errado. O que alguns desses editores fazem é ajudar você a criar o momento que é como você se lembra dele, autêntico para sua memória e para o contexto maior, mas talvez não seja autêntico para um milissegundo particular."

Essa declaração implícita levanta questões filosóficas sobre fotografia e memória, ao sugerir que a autenticidade de uma foto não reside necessariamente na precisão do momento registrado, mas na forma como ela reflete a experiência pessoal e a memória subjetiva do indivíduo. A fotografia, tradicionalmente, era vista como uma representação indexical do mundo — uma janela através da qual capturávamos uma "verdade" visual. Contudo, essa nova abordagem de edição, que permite a reconstrução de imagens conforme as recordações pessoais, desafia diretamente esse entendimento.

No entanto, essa reinterpretação das imagens não ocorre sem controvérsias. A jornalista Sarah Jeong, ao analisar a câmera do Pixel 9, fez uma crítica pungente a esse novo paradigma, destacando que, ao transformar as fotos em "alucinações feitas realidade", corremos o risco de perder a confiança na fotografia como um meio confiável de representação. Ela argumenta que, ao tornar trivial a criação de imagens falsas realistas, a suposição de que uma foto representa a "verdade" está prestes a ser quebrada, o que pode levar a uma crise de credibilidade nas imagens.

A preocupação de Jeong é válida, pois vivemos em uma era de imagens manipuladas e de fácil acesso a ferramentas que permitem a criação de falsificações convincentes. A fotografia, que antes era considerada uma prova irrefutável da realidade, agora se torna um terreno fértil para a dúvida e a incerteza. A capacidade de alterar o conteúdo de uma imagem pode ser usada tanto para fins criativos quanto para engano, transformando a fotografia em algo mais maleável, mas também mais vulnerável a manipulações.

Contudo, para as próprias máquinas de IA, o status de "fotográfico" é apenas mais um estilo estético, uma aparência específica que pode ser imitada. Como observa Roland Meyer ao escrever sobre programas de geração de imagens a partir de texto, como o DALL·E, o "fotográfico" é apenas uma estética, um "look", e não um modo privilegiado de acesso à realidade. Para esses modelos, as imagens não são janelas para o mundo real, mas sim representações geradas por algoritmos, muitas vezes sem uma noção crítica do que significa representar "a verdade". Essa diferença fundamental entre a visão humana e a visão da máquina desafia nossa compreensão do que é uma imagem autêntica.

Ao mesmo tempo, as equipes de desenvolvimento das câmeras do Google, conscientes da teoria fotográfica e da importância da imagem como forma de memória, exploram uma dimensão mais complexa da fotografia, onde o registro não é simplesmente uma cópia do que ocorreu, mas uma reconstrução que responde à maneira como o sujeito lembra e experimenta o momento. Nesse sentido, a fotografia se torna não apenas uma evidência do passado, mas uma ferramenta de reconfiguração da memória.

No entanto, é essencial que o leitor compreenda que essa revolução tecnológica na fotografia não se limita às questões de memória pessoal. As implicações sociais dessa mudança são profundas. O celular, como um dispositivo social, está profundamente entrelaçado com as redes sociais, onde as imagens circulam rapidamente, sendo compartilhadas, modificadas e reinterpretadas. A fotografia, além de ser uma ferramenta de memória, assume um papel social significativo, sendo usada tanto para expressar identidades quanto para invocar julgamentos, críticas e até assédios. A potencial manipulação das imagens pode ser usada para prejudicar outros, disseminando representações falsas e distorcidas de indivíduos ou eventos.

Portanto, o impacto dessa nova era fotográfica não se restringe ao campo da estética ou da memória individual. Ele afeta a sociedade como um todo, criando novas formas de interação, comunicação e, inevitavelmente, de manipulação. Com a ascensão das tecnologias de IA, surge a necessidade de uma nova alfabetização visual e digital, onde os indivíduos são capazes de questionar e interpretar criticamente as imagens que consomem e produzem. O conceito de "verdade" na fotografia, mais do que nunca, se torna um campo fluido e sujeito à reinvenção.

Como a Estética dos Novos Meios Está Mudando na Era da Inteligência Artificial?

Na atualidade, a crescente utilização de tecnologias como a inteligência artificial (IA) para a criação de imagens, textos e outros conteúdos levanta questões profundas sobre as mudanças na estética dos meios de comunicação. Com a ascensão de IA generativa, há uma reconfiguração das expectativas culturais e artísticas, que provoca uma redefinição do que podemos entender por "estética" nos meios digitais. Uma dessas questões é a ideia de que, mesmo quando se afirma categoricamente que as obras são criadas sem o auxílio de IA, os autores estarão sob suspeita de estarem utilizando tais ferramentas. Isso ocorre porque a natureza das práticas criativas pode ter se modificado de tal forma que as distinções entre criações humanas e geradas por máquinas se tornam cada vez mais tênues, senão irrelevantes. Esse fenômeno pode refletir mudanças nos estilos de escrita ou nas estéticas textuais, como um maior foco na autoficção ou uma escolha de vocabulário menos "provável" ou "típica", independentemente de o uso de IA estar presente ou não. A questão, então, passa a ser se será possível, ou mesmo relevante, saber com certeza se houve intervenção de IA em determinada produção artística.

Essa transformação encontra um paralelo na discussão proposta por Schröter (2019a), que distingue uma concepção "forte" da estética dos meios de comunicação, vinculada ao "aisthesis" – o sentido imediato e visceral da percepção estética – de uma concepção "fraca", associada a um uso específico do meio com o propósito de provocar uma percepção estética. Embora alguns argumentem que a estética dos meios digitais deve ser entendida exclusivamente no contexto da repetição digital de mídias pré-digitais, outros, como Seel (2005), sugerem que a busca por uma "terra de ninguém" entre essas abordagens extremas é fundamental para compreender a dinâmica da mídia contemporânea. A mediação digital, com sua ênfase em representar e modificar formas antigas, cria uma nova estética que pode ser tanto imediata quanto hiper-mediada, alterando nossa experiência sensorial com as imagens.

Ademais, é impossível ignorar os impactos ambientais e sociais causados pela produção de conteúdo gerado por IA. O uso dessas tecnologias, além de levantar preocupações sobre preconceitos raciais, sexistas e outros tipos de viés presentes no conteúdo gerado, também tem implicações ambientais significativas, consumindo enormes quantidades de água e emitindo toneladas de CO2 na atmosfera. Nesse contexto, a produção de conteúdo gerado por IA, em grande parte impulsionada por interesses comerciais e políticos, tem sido especialmente favorecida por grupos de direita e movimentos populistas, como os observados em figuras como Donald Trump ou partidos como a AfD na Alemanha. A correlação entre a ascensão das tecnologias de IA e o reordenamento político neofascista é uma realidade preocupante que exige uma reflexão crítica.

Por outro lado, o debate sobre o formalismo na estética, tradicionalmente associado à pintura modernista, também encontra novas ressonâncias quando se trata dos meios digitais. Os teóricos têm abordado a forma como as representações digitais, em sua busca por "imediacidade" ou "hipermediacidade", geram diferentes tipos de percepção estética. Enquanto a "imediacidade" busca eliminar a percepção da forma, favorecendo o conteúdo da representação, a "hipermediacidade" destaca a forma, a estrutura e a multiplicidade de signos envolvidos, tornando a experiência visual mais reflexiva e consciente. A natureza dos meios digitais, em sua capacidade de representar e manipular a realidade, torna ainda mais evidente o papel da forma na experiência estética, que pode ser tanto uma reação estética quanto uma percepção puramente "nonaestética".

A ideia de que as imagens digitais podem ser tratadas de forma semelhante às proposições linguísticas, como "ilustrar", "visualizar" ou "exemplificar", tem sido amplamente discutida na teoria da imagem. A capacidade de uma imagem de representar objetos ou cenas não é neutra; ela carrega consigo significados e interpretações que, muitas vezes, transcendem a simples representação visual. Em vez de ver uma "imagem-elefante", como se fosse uma lista de predicados como "tem uma tromba" ou "é um animal", as imagens geradas por IA muitas vezes carregam significados complexos que podem não ser imediatamente evidentes, mas que, ao serem analisadas, revelam camadas de mediação e de criação simbólica.

O papel das imagens digitais também se cruza com a teoria dos "protocolos" nos meios digitais. De acordo com estudiosos como Gitelman (2006) e Galloway (2004), os meios digitais estabelecem convenções e comportamentos específicos que são culturalmente aceitos, criando "protocolos" que guiam tanto a produção quanto a recepção dos conteúdos digitais. Esses protocolos definem as expectativas em torno do que uma imagem ou texto digital deve comunicar, bem como os métodos pelos quais esses conteúdos são compartilhados e consumidos. Com o advento das tecnologias de IA, esses protocolos se tornam ainda mais complexos, já que a distinção entre autor humano e máquina é cada vez mais difícil de discernir, e o ato de criação passa a ser mediado por algoritmos, que por sua vez, refletem as convenções culturais preexistentes e, em alguns casos, as distorcem ou ampliam.

Importante ressaltar que, à medida que as imagens geradas por IA se tornam mais "realistas", o que era anteriormente considerado "foto-realismo" pode perder seu impacto estético. A transparência que as fotografias, como meio, ofereciam — a noção de que "vemos o mundo através delas" (Walton 1984) — começa a ser subvertida, uma vez que as imagens geradas por IA podem ser hiper-realistas, mas, ao mesmo tempo, manipuladas e transformadas de maneiras que distorcem a percepção do real. Isso nos leva a questionar a função comunicativa das imagens e se elas realmente podem ser "transparentes" ou se, ao contrário, elas sempre carregarão a marca da mediação digital, destacando-se mais pela forma e pelo estilo do que pela tentativa de representar a realidade de maneira objetiva.

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