La imagen autófaga: Análisis tipológico y aproximación a la relación entre representación visual y generación sintética

Abstract

[ES] El rápido avance de las inteligencias artificiales generativas en los últimos años, junto con su creciente popularidad, han resultado en una proliferación de imágenes sintéticas que ahora constituyen una parte significativa del contenido que consumimos en línea. Esto conlleva la problemática que supone la filtración involuntaria de estas imágenes en las bases de datos que serán alimentadas para el entrenamiento de futuras generaciones de IA. La naturaleza autofágica de estos sistemas establece ciclos degenerativos en los que, debido a la falta de información natural, se producen imágenes cada vez más distanciadas de la representación de rasgos reales. La dicotomía “imagen sintética” o “imagen natural” parece haberse establecido apresuradamente entre los artículos de divulgación científica como medio para diagnosticar a aquellas IAs con tendencia a producir generaciones caóticas o descontroladas. Sin embargo, la noción de una representación “natural” resulta en sí misma contradictoria e invita a una reflexión sobre aquello que realmente diferencia a estos productos en apariencia indistinguibles. Este artículo se enfoca en analizar la crisis que surge, en este contexto, de la dificultad para identificar aquellas imágenes que mantienen una referencialidad en el vasto paisaje visual generado por estos nuevos sistemas inteligentes. Esta problemática, estudiada ya desde el posestructuralismo francés, se nos presenta en la contemporaneidad bajo la carátula de la generación sintética. Con estas reflexiones se ha buscado principalmente plantear interrogantes que permitan cuestionar la nueva terminología utilizada, a veces de forma simplificada, en el ámbito científico. Se propone así una nueva aproximación a esta cuestión, desde una perspectiva más relacionada con sus cualidades artísticas, como una posible alternativa para describir la naturaleza esta nueva figura imaginal. Entendida de esta forma podría analizarse ahora desde un nuevo marco conceptual que entienda su origen y proyección como algo más que un error de producción.