La inteligencia artificial generativa (IA) ha atraído una atención generalizada en los últimos años con la llegada de ChatGPT y otros sistemas de IA similares. Las herramientas de IA generativa de hoy son algoritmos diseñados para crear nuevo contenido, desde música hasta conversaciones, novelas, códigos informáticos, videojuegos y mucho más.

Los partidarios de la IA generativa dicen que esta herramienta hace que el proceso creativo sea accesible para cualquier persona que pueda usarlas. Y aunque hay mucha conversación y preocupación sobre el potencial de la IA generativa para quitar trabajos a los artistas humanos, la mayoría de los sistemas de IA generativa actuales en realidad dependen de una colaboración entre el humano y la máquina.

Una de las áreas más populares de la inteligencia artificial generativa es el arte visual. Las plataformas de inteligencia artificial para la creación de arte suelen producir una representación visual a partir de una o más indicaciones proporcionadas por un usuario humano. Muchas de estas plataformas utilizan la tecnología y los ecosistemas de Web3, lo que aumenta aún más su atractivo entre los creadores avanzados, ansiosos por ver lo que pueden hacer los últimos sistemas de inteligencia artificial para mejorar sus propias habilidades.

A continuación, exploraremos algunos de los conceptos básicos del arte generativo impulsado por la IA antes de analizar más de cerca algunas de las herramientas, proyectos y consideraciones que los usuarios deben tener en cuenta al experimentar con estos sistemas.

[¿sabías-que?]Art Blocks generó casi $1 mil millones para los usuarios solo en 2021.[/¿sabías-que>]

¿Cómo funciona el arte generativo impulsado por la IA?

Las herramientas de inteligencia artificial generativa utilizan un proceso conocido como aprendizaje automático. Los creadores de estos algoritmos les asignan la tarea de clasificar cantidades increíblemente grandes de datos para detectar patrones y extrapolar reglas (Una versión de ChatGPT se entrenó con nada menos que 45 terabytes de datos de texto). A través de este proceso, la IA generativa puede primero percibir o identificar aspectos de un nuevo conjunto de datos, por ejemplo, un sistema de arte IA podría "aprender" a seleccionar nuevas fotos que incluyan un flamenco, recientemente, han comenzado a ser capaz de crear nuevas obras a partir de una indicación.

Muchas IA creadoras de arte utilizan herramientas conocidas como redes generativas adversarias, o GAN, algoritmos utilizados para analizar un conjuntos de datos de obras de arte existentes. Ciertamente, algunos tipos de IA generativa son completamente autónomos, aunque aquí nos centraremos en aquellos diseñados para trabajar en conjunto con los humanos.

IA generativa y Web3: libertad y accesibilidad

Muchos usuarios ven la inteligencia artificial generativa como una herramienta poderosa para apoyar la transición a un ecosistema Web3 en el que las autoridades centrales de la iteración anterior de Internet sean eliminadas.

Una forma en que la inteligencia artificial generativa es compatible con los ideales de Web3 es en la forma en que rompe las barreras de acceso. Por ejemplo, imagina una herramienta popular utilizada para crear música en Internet hoy en día: inevitablemente, las más poderosas de estas herramientas requerirán que los usuarios paguen una tarifa de software o licencia. E incluso si están disponibles de forma gratuita, un usuario debe tener experiencia y tremenda, para poder producir una canción que rivalice con lo que se puede escuchar en la radio. Estas son barreras a la creación que están integradas en la cultura actual de Internet.

Por otro lado, muchas herramientas de inteligencia artificial generativa, son gratuitas o requieren solo modestas tarifas y poco en términos de equipo externo. Un usuario de un programa como DALL-E o StarryAI no necesita salir e invertir en cámaras costosas, lienzos o pintura. De hecho, ese usuario ni siquiera necesita ser un artista experimentado para crear algo impresionante.

[¿sabías-que?]En los Estados Unidos, el gobierno considera típicamente que las obras creadas por no humanos no son elegibles para la protección de derechos de autor.[/¿sabías-que?]

El mundo de los tokens no fungibles (NFT) generados por inteligencia artificial (IA) es un aspecto de esta rama de la IA que se acerca aún más a los sistemas Web3, incluidos los ecosistemas blockchain y las criptomonedas. Code Canvas, una plataforma basada en Solana, es un ejemplo de un sistema que tiene como objetivo conectar estos dos mundos. Los usuarios pueden utilizar la plataforma para crear NFT en cadena y entrar rápidamente en el mercado potencialmente lucrativo de NFT.

Code Canvas podría ayudar a los usuarios que no solo desean soporte para crear NFT en un ecosistema complejo basado en blockchain, sino que también dependen de la ayuda de una herramienta de IA para crear las obras de arte en sí mismas.

Art Blocks es otra plataforma similar que generó alrededor de $1 mil millones para los creadores de NFT en 2021.

Entrada del usuario y algoritmos

Un aspecto clave de muchas herramientas colaborativas de inteligencia artificial generativa es la necesidad de entrada humana. Introduzca una indicación basada en texto en un sistema de inteligencia artificial generador de arte, y el sistema producirá rápidamente una representación visual de esa indicación.

Las herramientas de inteligencia artificial incluso están diseñadas para incluir aleatoriedad para que las indicaciones idénticas puedan producir una amplia variedad de resultados.

La naturaleza descentralizada de blockchains y ecosistemas de criptomonedas pueden ayudar en esta aleatoriedad. Al eliminar una autoridad central, las blockchains permiten acciones seguras y, en algunos casos, aleatorias. Las tareas de muchos contratos inteligentes son un ejemplo perfecto, ejecutándose automáticamente cuando se cumplen ciertas condiciones pero no produciendo necesariamente los mismos resultados cada vez. Los desarrolladores y usuarios de inteligencia artificial generativa pueden aprovechar estos elementos del espacio blockchain para mejorar la potencia de salida de sus sistemas de inteligencia artificial.

El problema de derechos de autor

Una preocupación significativa para los artistas que colaboran con la inteligencia artificial generativa para crear nuevas obras es la propiedad. Más allá de las preguntas sobre si el humano o la máquina (o los desarrolladores de la máquina) son dueños de una obra colaborativa generada por IA, está la pregunta más fundamental de si las herramientas de IA pueden crear verdaderamente obras únicas en absoluto. Después de todo, están entrenadas en enormes cantidades de datos, y elementos con derechos de autor han sido conocidos por infiltrarse en "nuevas" creaciones.

En resumen, este es un problema espinoso que aún no se ha resuelto en todo el mundo. En EE.UU., el gobierno considera que las obras creadas por "no humanos" no son elegibles para la protección de derechos de autor. Por lo tanto, las obras creadas en colaboración entre humanos y AI pueden ser parcialmente elegibles, por ejemplo, si está claro qué partes fueron creadas por humanos y cuáles por AI.

Un caso de septiembre de 2022 que involucra una novela gráfica creada en colaboración por un usuario humano y Midjourney, una herramienta de AI generadora de arte, fue un hito en este espacio. La Oficina de Derechos de Autor de EE. UU. otorgó un registro por primera vez para la obra, pero posteriormente canceló parcialmente su registro de derechos de autor.

Un ecosistema Web3 en el que los problemas de derechos de autor puedan abordarse mediante otros medios podría tener enormes repercusiones para la AI generativa y sus usuarios humanos. Sin embargo, esto probablemente llevará mucho tiempo para resolverse.

Hoja de trucos

• La mayoría de las herramientas de inteligencia artificial (IA) generadoras de arte utilizan la entrada humana, creando la oportunidad de colaboración entre una persona y un sistema de IA.
• La IA generativa se entrena con vastas cantidades de datos para poder reconocer y producir posteriormente contenido basado en estas indicaciones, como ejemplo, una versión de ChatGPT se entrenó con 45 terabytes de datos.
• El hecho de que estas herramientas sean generalmente fácilmente accesibles, gratuitas o de bajo costo, y que ayuden incluso a usuarios inexpertos a crear contenido de alta calidad, las convierte en una excelente opción para el ecosistema descentralizado de la Web3.
• Code Canvas y Art Blocks son ejemplos de plataformas construidas con la ayuda de herramientas blockchain que permiten a los usuarios acuñar rápidamente NFT de alta calidad.
• Art Blocks generó casi $1 mil millones para los usuarios solo en 2021.
• Otra forma en que estas herramientas pueden estar vinculadas con los sistemas Web3 es en su uso de la aleatoriedad.
• Las preocupaciones de derechos de autor siguen siendo un problema significativo para la IA generativa y sus usuarios.