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

Abstract

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”.