AI Art: How artists are using and confronting machine learning | HOW TO SEE LIKE A MACHINE

Art IA : Comment les artistes utilisent et confrontent l'apprentissage automatique | COMMENT VOIR COMME UNE MACHINE

Le rôle de l'IA dans l'art

L’IA est de plus en plus utilisée comme outil par les artistes, suscitant des discussions sur les implications de cette technologie sur la créativité et la perception.

Certains artistes souhaitent approfondir la compréhension de l’IA par le public, tandis que d’autres se sentent limités par les technologies qui leur sont proposées.

Il existe chez les artistes un désir de s’attaquer aux questions existentielles concernant le libre arbitre et l’interaction entre la volonté humaine et celle de la machine.

Les artistes excellent historiquement dans la réutilisation d’outils à des fins non prévues, et beaucoup explorent désormais la technologie comme un moyen d’expérimentation plutôt que comme un rejet pur et simple.

Les récentes avancées de l'IA

Les avancées récentes en matière d’IA, telles que DALL-E et ChatGPT d’OpenAI, mettent en valeur les capacités des algorithmes d’IA multimodaux qui permettent un engagement interactif avec les utilisateurs.

Ces algorithmes s’appuient souvent sur l’apprentissage supervisé, où l’intervention humaine est nécessaire pour étiqueter les données, façonnant ainsi la compréhension du monde par l’IA.

L’intervenant exprime un manque d’inspiration dans les utilisations conventionnelles de l’IA et souligne l’importance d’explorer des applications alternatives de la technologie.

L'exposition au MoMA se concentre sur l'apprentissage non supervisé, permettant à l'IA d'interpréter et de transformer les données de la vaste collection du musée sans étiquettes imposées par l'homme.

Exploration de l'apprentissage non supervisé

L’apprentissage non supervisé permet à l’IA de créer son propre système de marquage, ce qui donne lieu à une classification complexe d’images sans catégories prédéfinies.

Le modèle d’apprentissage automatique analyse les archives du MoMA, qui contiennent environ 138 000 images, pour créer une présentation dynamique et évolutive des œuvres d’art.

Cette approche permet à l’IA de spéculer sur ce qui pourrait exister dans les lacunes des données, favorisant ainsi un sens de l’imagination et de la créativité.

L'œuvre d'art qui en résulte est décrite comme une performance qui change continuellement, reflétant l'interprétation continue de la collection par l'IA.

Le tournant génératif de l'IA

L'orateur note un changement important dans divers domaines créatifs, appelé le tournant génératif, où les rôles traditionnels dans l'illustration, le cinéma et l'édition évoluent rapidement en raison de l'IA.

Contrairement à la croyance selon laquelle les systèmes d’IA sont scientifiquement objectifs, ils sont intrinsèquement influencés par les biais présents dans les données sur lesquelles ils sont formés.

L'orateur collabore avec Trevor Paglen pour étudier comment les ensembles de données de formation façonnent la perception du monde par l'IA, en mettant l'accent sur les implications culturelles et politiques de ces systèmes.

Les travaux de Paglen mettent en évidence les biais des systèmes d’IA, révélant comment les moments personnels et intimes sont souvent utilisés dans les ensembles de données de formation à des fins commerciales.

Préoccupations concernant l'IA et l'étiquetage des données

La simplification d’images complexes en étiquettes uniques présente des risques, car elle néglige les significations nuancées que les images véhiculent en fonction des histoires individuelles et des contextes culturels.

L’orateur met en garde contre l’approche réductionniste consistant à étiqueter les individus d’une manière qui peut perpétuer des stéréotypes nuisibles.

Les artistes apportent une perspective historique et critique à la conversation sur la création d’images qui est souvent absente dans des domaines techniques comme l’informatique.

Cette réflexion artistique est jugée urgente dans le paysage actuel de l’IA, où les implications de la technologie sur la société sont profondes.

Contexte historique de la technologie dans l'art

La relation entre l’homme et la technologie fait l’objet d’exploration artistique depuis le début du XXe siècle, les artistes répondant à l’essor de l’industrialisation.

L'œuvre de Marcel Duchamp est mise en avant comme un moment charnière où les définitions traditionnelles de l'art ont été remises en question par l'introduction d'objets industriels en tant qu'art.

L'exposition de 1934 du Musée d'art moderne intitulée « Machine Art » présentait les machines comme des entités artistiques, marquant un changement dans la façon dont les machines étaient perçues par rapport à l'art.

Au fil des décennies, l’évolution du design a reflété la dynamique changeante entre la créativité humaine et les capacités des machines.

L'impact sociétal de l'IA

L’intervenant exprime son inquiétude face à la consolidation de la richesse et du pouvoir par le biais des technologies d’IA, d’autant plus qu’elles sont souvent contrôlées par de grandes entreprises.

Malgré les avantages potentiels de l’IA dans la résolution de problèmes complexes, on craint les inégalités sociales qui pourraient découler de son déploiement.

La discussion souligne que les défis posés par l’IA ne sont pas seulement techniques mais sont profondément liés aux structures capitalistes.

L'intervenant plaide pour une compréhension globale du cycle de vie des systèmes d'IA, en utilisant Amazon Alexa comme exemple pour illustrer les coûts environnementaux et sociaux impliqués.

Utilisations radicales de l'IA

L’orateur souhaite explorer les utilisations non conventionnelles des outils d’IA qui remettent en question leurs objectifs, allant à l’encontre des normes d’efficacité.

Il existe une vision selon laquelle l’IA servirait de moyen de découvrir un langage commun à l’humanité à travers les souvenirs et les rêves collectifs.

Les implications de l’IA sur la créativité et la réalité seront importantes, suscitant des questions sur la définition de l’authenticité et de la vérité dans un avenir proche.

L’intervenant souligne la nécessité d’être prêt à aborder ces questions fondamentales à mesure que l’IA continue d’évoluer.