Future[past]: poéticas artificiales especulativas a través de modelos generativos IA

Abstract

[EN] The situation we are currently going through is continually exceptional. Armed conflicts broadcasted via streaming, accelerated resource extraction, regimes replaced by terrorist organizations, extreme weather events with dire consequences for the planet. The frequency of these catastrophic events is increasingly shortening. We are getting used to disaster, to a continuous state of exception. In the face of this critical horizon, this communication proposes a specific strategy through working with algorithmic visual models: generating speculative artificial poetics that lead us to think not only of other possible futures beyond the present but to dissolve the unalterable, rigid, and stoic historical conception of the events that have made us what we are. This communication aims to show the potential relationship between artificial visuality, latent spaces, and speculation as an artistic methodology through audiovisual artistic production: Future[past]. This project was born as a simulation device capable of dismantling that rigid past, that History with a capital H, through a system of visual prediction of speculative futures. By using the NextFrame Prediction Pix2Pix generative video model, Future[past] dissolves the event and proposes an alternative event, from the visual material captured preceding the given event. AI, in an exercise of algorithmic prediction, imagines multiple new future-pasts, events that only occur in the visual simulation presented to us, but which become images that threaten to become reality. This artistic production was presented at the Ars Electronica Festival 2023 - Who owns the truth? and PAM! 2022 and is part of the predoctoral research "Contra la visual[ia]dad. Ensayos algoritmos en la era de la inteligencia artificial".

[ES] La situación que actualmente atravesamos es continuamente excepcional. Conflictos armados transmitidos vía streaming, extracción de recursos acelerada, regímenes sustituidos por organizaciones terroristas, eventos climáticos extremos con nefastas consecuencias para el planeta. La frecuencia con la que ocurren estos eventos catastróficos se acorta cada vez más. Nos estamos acostumbrando al desastre, a un estado continuo de excepción. Ante este horizonte crítico, esta comunicación propone una estrategia específica a través del trabajo con modelo visuales algorítmicos: generar poéticas artificiales especulativas que nos lleven a pensar no solo en otros futuros posibles más allá del presente, sino disolver la inalterable, rígida y estoica concepción histórica de los eventos que nos han convertido en lo que somos.  Esta comunicación pretende mostrar la relación potencial entre la visualidad artificial, los espacios latentes y la especulación como metodología artística a través de la producción artística audiovisual: Future[past]. Este proyecto nace como un dispositivo de simulación capaz de desmantelar ese rígido pasado, esa Historia con mayúsculas, a través de un sistema de predicción visual de futuros especulativos. Mediante el uso del modelo generativo de video NextFrame Prediction Pix2Pix, Future[past] disuelve el acontecimiento y propone un evento alternativo, a partir del material visual capturado precedente al acontecimiento dado. La I.A, en un ejercicio de predicción algorítmica, imagina múltiples nuevos futuros-pasados, acontecimientos que sólo ocurren en la simulación visual que se nos presenta, pero que se convierten en imágenes que amenazan con devenir realidad. Esta producción artística se presentó en Ars Electronica Festival 2023 - Who owns the truth? y PAM! 2022 y forma parte de la investigación predoctoral Contra la visual[ia]dad. Ensayos algoritmos en la era de la inteligencia artificial .