Intelligenza Artificiale e Arte: è arrivato Stable Diffusion
Intelligenza Artificiale e Arte.
“Stiamo assistendo alla morte dell’Arte”.
Questa dichiarazione è stata fatta alla fine di un concorso di arte digitale, la cui vincitrice è stata un’Intelligenza Artificiale.
Diciamola meglio: Jason Allen, artista e conoscitore del machine learning, ha lavorato con diversi modelli e algoritmi di Intelligenza Artificiale per creare un’opera d’arte, che ha poi vinto il concorso.
La vittoria di questo artista ha messo benzina sul fuoco di una controversia che non accenna a smettere:
► Se una macchina può creare opere d’arte, che cos’è l’Arte?
► Ruberà il lavoro agli artisti?
► Gli umani continueranno a fare Arte come la conosciamo?
E potremmo andare avanti così…
Se non fosse che la controversia sul rapporto fra Intelligenza Artificiale e Arte potrebbe addirittura peggiorare.
Infatti, fino a poco tempo fa creare opere d’arte con l’Intelligenza Artificiale era prerogativa di coloro che sapevano lavorarci.
Da quest’anno, chiunque sappia descrivere il contenuto di un’opera d’arte, potrebbe creare opere d’arte che vincono concorsi.
Come?
Grazie a Stable Diffusion, il primo modello open-source che permette a chiunque di creare opere d’arte dall’Intelligenza Artificiale.
Ne parliamo in questo articolo.
Stable Diffusion: di che cosa si tratta?
Stable Diffusion è un generatore di immagini a partire da testi, così come i suoi “giovani” predecessori DALL-E e Midjourney.
Il modello è stato addestrato su LAION Aesthetic, una versione di LAION 5B, ma con immagini considerate “belle” da parte degli alpha tester.
Il modello è stato testato con oltre 10.000 beta tester, creando 1,7 milioni di immagini ogni giorno.
Per la sicurezza delle immagini è stato poi creato un classificatore che analizza e oscura i contenuti generat, ma considerati “not-safe”.
Questi modelli sono stati trainati in coppie da immagini provenienti da Internet le quali, come sappiamo, si portano dietro diversi bias.
Rispetto ai suoi predecessori, Stable Diffusion è open-source come il suo “collega” BLOOM.
I problemi dell’Intelligenza Artificiale che genera Arte
La violazione del copyright
Molto spesso all’interno di questi dataset, costruiti con immagini raccolte da Internet, si possono trovare contenuti protetti da copyright, magari prodotti da artisti che si fanno pagare.
Raccoglierle, metterle in un dataset, usarle per allenare un algoritmo… è una violazione del copyright?
Ancora non sappiamo rispondere a questa domanda, ma la legge si sta muovendo proprio per prendere una decisione.
Gli artisti che perdono il lavoro
Abbiamo sempre detto che l’Intelligenza Artificiale non avrebbe mai rubato la forza creativa agli esseri umani…
Ci sbagliavamo?
In realtà noi consideriamo che l’Intelligenza Artificiale, anche nell’arte, avrà sempre bisogno del contributo umano – che sia esso del 99% o dell’1%.
Per esempio, nel controllo qualità deve essere un operatore umano a valutare le conclusioni dell’Intelligenza Artificiale.
Insomma, diamo per scontato che ci sarà sempre bisogno del contributo umano.
Ma adesso gli artisti si preoccupano di essere sostituiti.
Infatti, stando alle dichiarazioni, una grande azienda potrebbe creare immagini molto simili a quelle create da altri artisti, in pochi secondi e senza pagare nulla per quella immagine.
E anzi, grandi corporazioni potrebbero prendere lavori di piccoli artisti per i propri film.
Ridefinire il concetto di Arte
Come abbiamo detto prima, la vittoria di Jason Allen sta scatenando un’ulteriore controversia.
“Se anche l’Intelligenza Artificiale può creare l’Arte, che cos’è l’Arte?”
Ma ha senso porsi questa domanda?
In effetti, non è stata l’Intelligenza Artificiale a creare l’opera d’arte da sè.
Jason Allen ha provato diversi modelli, studiato il machine learning e dato delle istruzioni ad una macchina.
Quindi, di fatto, nessuno ha ucciso l’Arte.
L’Intelligenza Artificiale diventerà uno degli strumenti che si inseriscono nel processo creativo artistico digitale, così come lo sono strumenti come Photoshop.
Insomma, in realtà si sta solo ridefinendo il processo artistico, non l’Arte in sé.
Le immagini sintetiche sono difficilmente riconoscibili
Ebbene sì, i sistemi di image recognition non riescono a riconoscere le immagini generate dall’Intelligenza Artificiale.
Va specificato che sono comunque opere d’arte, non immagini in HD, perciò questo problema è comprensibile.
Se in molte opere d’arte “umane” è difficile riconoscere il contenuto, lo è ancora di più se a farle è un’Intelligenza Artificiale.
Ma parliamo di numeri.
Secondo un test di image recognition su DALL-E e Midjourney, il modello con le migliori prestazioni è riuscito a raggiungere tra il 60% e l’80% di accuratezza.
Di conseguenza, queste immagini vengono classificate in maniera errata.
Il problema è che continueranno ad uscire queste immagini sintetiche.
Vedremo cosa ci riserverà il futuro.
