Los nuevos programas de inteligencia artificial como Midjourney, Stable Difusión o Dalle-E prometen ver la realidad histórica.

Las imágenes creadas mediante inteligencia artificial están copando numerosos titulares en la actualidad. Ya existen numerosas publicaciones periodísticas en las que describen esta tecnología aplicada al pasado como una promesa de ver e incluso tocar la historia. Por ejemplo, en la web dedicada a la tecnología Xataka describían esta nueva herramienta de la siguiente manera:

Digamos que hay innumerables formas en que estas IA se pueden usar de manera original. Muchos usuarios les piden a los bots que les muestren su propia “visión” sobre temas como el futuro, el espacio, el cambio climático o incluso cómo será la última selfie de nuestro planeta. Pero ¿qué pasaría si le dijéramos al sistema que queremos tener una perspectiva de GoPro, que queremos sentirnos en el mismo lugar de los hechos que ilustra la imagen? Pues que podemos meternos en las tripas de la Revolución Francesa. Bueno, ahí y en muchos otros acontecimientos. Y es alucinante.

Xataka

Con estas palabras describía la recreación de la Revolución Francesa realizada mediante el programa informático Midjourney de generación de imágenes mediante inteligencia artificial. En este párrafo encontramos, expresadas de otras formas, las características fundamentales de aquello que esperamos de la inteligencia artificial en cuanto a la representación del pasado: la creación de una historia en la que podamos sumergirnos y nos permita ver como sucedieron en realidad los hechos del pasado.

Las imágenes que acompañaban a este artículo fueron tomadas por el usuario de una red social dedicada a la ilustración Tim Soret, quien ordenó al programa Midjourney no solo que representara lo acontecido en París durante 1789 sino que lo hiciera bajo la forma de otro medio: el dispositivo de grabación en primera persona GoPro. Esta combinación de órdenes dio como resultado imágenes como las siguientes:

Las imágenes nos sumergen en un maremágnum de retrolugares asociados a la Revolución Francesa: numerosas banderas recorren las calles por doquier, un símbolo que nació en ese mismo momento y cuya extensión por el país tuvo que esperar aún algunos decenios más, y decenas de ciudadanos, especialmente niños, manifestándose en las calles de una supuesta ciudad parisina más cercana estilísticamente al II Imperio que al periodo revolucionario. Es decir, la inteligencia artificial ha solucionado las órdenes dadas por el usuario a través de la combinación de todo aquello que ha podido encontrar en la red y que pueda parecer visualmente tanto francés como revolucionario. Una situación que se repite constantemente, ya que la principal función de las imágenes realizadas mediante inteligencia artificial es resultar verosímil, crear una sensación de pasado.

En otro texto de esta publicación el mismo periodista siguió ahondado en la cuestión que aquí más nos preocupa: la autenticidad de lo representado, o al menos su simulación: 

¿Y si hubiéramos podido fotografiar a los grandes de la historia? Bueno, por suerte para nosotros, ya no tenemos que imaginar tanto gracias a la Inteligencia Artificial. El artista brasileño Hidreley Diao (@hidreley) ha estado utilizando diversos algoritmos de IA para dar vida fotográfica a los retratos y esculturas de Mozart, Beethoven, Shakespeare y más, publicando los fascinantes resultados en su página de Instagram (2022).

Xataka

Ya no solo es que podamos ver aquello que sucedió en el pasado, sino que gracias a esta tecnología podemos incluso conocer, resucitar, al personaje histórico que deseamos, del cual, si contamos con suficientes archivos sonoros de su voz, podemos incluso asociar su imagen a su voz completando, de una manera simulada e ilusoria, pero completa y verosímil, su presencia virtual en el presente.

Este tipo de noticias y comentarios se extienden a lo largo de numerosos medios, los cuales hacen hincapié en la capacidad de estas herramientas para representar el pasado (Metz, 2022), mejorar las imágenes ya existentes de éste (Lusina, 2022) o ayudar a las investigaciones científicas trazando relaciones que conduzcan a hipótesis no tenidas antes en cuenta (WIRED, 2022). Y no se extienden únicamente a lo largo y ancho de las publicaciones y artículos sobre tecnología, cientos de miles de usuarios de plataformas sociales las comparten y difunden incidiendo la mayoría de las veces en la capacidad fotorrealista de estos iconos. 

Todos ellos, periodistas y usuarios, coinciden en un aspecto esencial: la capacidad de estas herramientas para perfeccionar la historia ya sea tanto su representación como su investigación. Sin embargo, titulares y párrafos como todos los citados anteriormente son engañosos debido a que este perfeccionamiento es sencillamente imposible debido a que las imágenes elaboradas mediante programas de inteligencia artificial muestran exclusivamente una remediación del pasado ya presente en internet. Por lo tanto, las imágenes de la historia creadas a través del uso de programas de inteligencia artificial no van a llevarnos a él, no lo van a perfeccionar ni nos van a permitir observarlo de forma directa y personal, ya que éste no existe. No contamos con ninguna grabación o captura de la Revolución Francesa, todas las representaciones visuales de ese momento son mayoritariamente posteriores y de carácter sesgado y artístico: grabados, pinturas, películas, series de televisión, videojuegos, etc. Un apunte esencial, al que debemos sumar que las representaciones artísticas visuales presentan, desde el siglo XIX, toda una serie de características impuestas tanto por su vocación de masas como por su proceso de elaboración: son inmediatas, son ligeras, son modulares y en la actualidad son también hiperindividuales. Luego, aquello a lo que nos puede acercar el uso de herramientas de inteligencia artificial es al pasado mediático, es decir, a aquel que habita en las pantallas.

Los pasados del algoritmo

Sin embargo, y paradójicamente -o no tanto- la inteligencia artificial no va a contribuir a que veamos millones de pasados diferentes de acuerdo con las preferencias de cada uno, sino ligeras modificaciones de este repetido para cada ocasión y de forma acrítica, fomentando la perpetuación de los mitos visuales más extendidos sobre nuestro pasado, porque es de los que más referencias tiene y ella, la inteligencia artificial, repite lo que más ve.

Esta situación viene condicionada por la propia definición de algoritmo, el mecanismo matemático que da vida a la inteligencia artificial y a todas las herramientas que nacen y lo utilizan. De acuerdo con el matemático Marcus du Sautoy las cuatro características fundamentales que debe poseer todo algoritmo son las siguientes (du Sautoy, 2020):

1. Debe consistir en un conjunto de órdenes enunciadas con precisión y sin ninguna ambigüedad.
2. El proceso tiene que terminar siempre, independientemente de los números que se introduzcan.
3. Debe dar una respuesta para cualesquiera valores que se introduzcan en el algoritmo.
4. Preferentemente, debe ser rápido.

Cada uno de estos rasgos estructuran las herramientas de inteligencia artificial de creación de imágenes como MidJourney y, por tanto, condicionan los resultados visuales que arroja. Por ejemplo, ¿cómo podríamos describir el pasado dando órdenes escritas a un programa informático que lo describa con precisión y sin ninguna ambigüedad? Sería prácticamente imposible dadas las numerosas controversias y diatribas sobre los distintos aspectos históricos que siguen enzarzando a historiadores de todo tipo y condición. Esta ausencia de ambigüedad que el software demanda es lo que provoca resultados indeterminados y etéreos en muchas de las imágenes ofrecidas por el programa informático. Además, está la dificultad añadida de la traducción visual de esos términos introducidos, un aspecto que potencia aún más la ambigüedad de los resultados debido a la necesidad, por parte de la inteligencia artificial, de buscar imágenes similares que logren arropar visualmente a esas palabras. Por ejemplo, si introducimos las palabras “The Assassination of Julius Caesar” el resultado arrojado por MidJourney es el siguiente:

El resultado visual de esos términos introducidos en el algoritmo no es concreto, no hay rostros ni aspectos que podamos identificar con elementos romanos singulares debido a la imposibilidad que inhabilita al algoritmo: la búsqueda y traducción de información del pasado asociado a la historia, sin embargo, la imagen si puede identificarse con otras, como por ejemplo con la conocida pintura de Vincenzo Camuccini presentada al público entre 1804 y 1805. Esta pintura muestra a un remolino de senadores con túnicas rojas y blancas rodeando al dictador romano mientras, con sus cuchillos, acaban con su vida. Una imagen que, años más tarde, tuvo una segunda parte en la pintura de Jean Leon Gerome La muerte de César (1859-1867), en la que los senadores, también con túnicas blancas y rojas, abandonan el cuerpo de César en el Senado mientras, con las espadas hacia lo alto, abandonan la institución festejando su muerte. Dos escenas y dos imágenes que han pasado a la memoria estética como referentes ineludibles para la representación de ese momento y que han sido reproducidas en otras ficciones visuales como el cine o la televisión, es el caso de la serie Roma (2005-2007), que imita a ambas pinturas. Por lo tanto, cuando el algoritmo de la inteligencia artificial busque soluciones visuales a las órdenes dadas por el usuario éste no buscará entre libros y fuentes del pasado, sino en objetos artísticos que hayan mostrado este mismo momento y estén archivadas y catalogadas en la red con una identificación que pueda ser relacionada con dicho acontecimiento

Otra de las características citadas por Du Satuoy es que el proceso tiene que terminar siempre, independientemente de los números que se introduzcan, es decir, la inteligencia artificial, al emplear el algoritmo, debe arrojar siempre un resultado cerrado y definitivo. Por tanto, las imágenes que aparezcan en programas como MidJourney son momentos cerrados y definitivos del pasado, capturas de pantalla del pasado mediático. Si introducimos, por ejemplo, las palabras “Hannibal’s Army during the Second Punic War against the Roman Republic” (El ejército de Aníbal durante la Segunda Guerra Púnica contra la República Romana) el resultado arrojado es el siguiente:

Esta imagen muestra una escena muy concreta de un conflicto que tuvo una extensión de 17 años, entre el 218 a.C., al 201 a.C. Este resultado, en este programa y en otros, muestra el supuesto momento culminante de la guerra, el enfrentamiento directo en el campo de batalla de los dos ejércitos empleando, incluso, los conocidos elefantes, aspecto que ha pasado a la memoria estética del momento y ha sido representado en la mayor parte de las representaciones artística del hecho. Si buscamos, por ejemplo, en el portal Google Imágenes los términos “Second Punic War” (Segunda Guerra Púnica), la gran mayoría de los resultados que ofrece el algoritmo del motor de búsqueda son imágenes en las que podremos ver los famosos elefantes. 

Sin embargo, si acudimos a las fuentes y a las obras historiográficas que han estudiado y divulgado el conflicto entre cartagineses y romanos encontramos que Aníbal, tras conseguir atravesar los Alpes, tan solo poseía tres elefantes, desde luego muchos menos que los representados en la imagen arrojada por MidJourney y los resultados de Google Imágenes. Toda esta serie de conclusiones nos indica que el algoritmo de la inteligencia artificial, para conseguir resultados cerrados y definitivos, busca en un pasado ya cerrado y definitivo, que es el mediático, y lo reproduce con ligeras diferencias de manera acrítica y sin contexto perpetuando así mitos e ideas erróneas sobre acontecimientos históricos.

Por último, menciona Marcus du Satuoy, que el algoritmo debe dar una respuesta para cualesquiera valores que se introduzcan en el algoritmo, es decir, que en el caso que nos ocupa, debe mostrar siempre imágenes de cualquier pasado, aunque de este no exista ninguna referencia, ¿cómo consigue entonces esto? Mostrando aquello que, visualmente, pueda estar más cercano. De determinados momentos históricos poseemos representaciones visuales realizadas de manera contemporánea. Por ejemplo, existen pinturas hechas en la Antigua Roma que muestran determinados eventos o costumbres, y de la misma manera existen otras para todos los periodos históricos. Es decir, durante la mayor parte de la historia de la humanidad aquellos que habitaron un momento y un espacio dejaron constancia visual de su presencia representándose en ellos, tanto en su tiempo como en su espacio. Sin embargo, no ocurre lo mismo durante la Prehistoria. A lo largo de este periodo encontramos, tan solo al final de éste, escasas representaciones esquemáticas y figurativas que representan animales y en el caso levantino español escenas de caza y algunas costumbres. Y, mientras más atrás nos vayamos en el tiempo, menos representaciones visuales existirán hasta llegar a desaparecer. Por lo tanto, construir visualmente a humanos neandertales o anteriores de una manera auténtica es prácticamente imposible sin caer en el ámbito de la hipótesis. Una situación que pasa por completo desapercibida por los resultados arrojados por la inteligencia artificial, MidJourney, la cual, de nuevo, permite al usuario observar de una manera por completo fotorrealista a un neandertal, como por ejemplo el realizado por el usuario Josh Johnson, profesor de la Universidad de Webster y director de cine, quien compartía el 26 de agosto de 2022 en su perfil de la red social de Twitter un retrato fotorrealista de un probable neandertal.

En la imagen de Johnson no solo aparecen los rasgos anatómicos del humano, también abalorios que sirven como ornamentación e incluso un pelo y una barba afeitada y recortada. Se aplican, a este rostro, una serie de elementos que distan de la reconstrucción arqueológica basada en las evidencias óseas encontradas en determinados yacimientos arqueológicos. La inteligencia artificial no distingue el origen de las imágenes ni tampoco su veracidad al respecto de lo representado, las mezcla e integra en un mismo plano sobre el que opera. En definitiva, aunque no exista ningún tipo de evidencia el programa informático arrojará siempre resultados, incluso pertenecientes a momentos inventados por completo. 

Es el caso de otro perfil de la red social Twitter, “Sugar Skull AI”, dedicado a compartir las peticiones lanzadas por los usuarios. Una de ellas fue la siguiente pregunta: “What was found on a neanderthal´s mobile phone?” (¿Qué fue encontrado en el teléfono móvil de un neandertal?). La respuesta la aplicación informática fue una serie de imágenes en la que se observan dos autorretratos y una fotografía de un plato de comida, dos capturas muy populares en la contemporaneidad y extremadamente presentes en nuestras redes sociales. Sin embargo, esta respuesta nos permite reflexionar sobre otro aspecto, que aquello que hace MidJourney y todas las herramientas informáticas de creación de imágenes mediante inteligencia artificial es, concretamente, remezclar tanto imágenes como medios. Por ejemplo, las pinturas anteriores, especialmente la que hacía referencia a la Segunda Guerra Púnica, no solo imita una escena ampliamente representada en la pantalla, sino que también imita un medio: la pintura al óleo, como lo hacía también, aunque en menor medida la anterior. 

En un reciente libro Luis Vives-Ferrándiz Sánchez comentaba una situación similar, aunque al respecto de la presencia de los dinosaurios en nuestra visualidad contemporánea, decía que:

De los dinosaurios nos quedan sus huesos y sus huellas como si fueran los ecos de una voz lejana que nos cuenta una vieja historia que proviene del pasado. Esos restos son como la antigua luz emitida por una estrella desaparecida o como una obra de arte desprovista de su contexto: objetos que vienen del pasado pero que se dejan sentir en el presente. De los dinosaurios tenemos, por lo tanto, unos restos que son los que permiten a los paleontólogos elaborar sus hipótesis y plantear posibles reconstrucciones de su aspecto. No disponemos de un dinosaurio de carne y hueso que se pueda estudiar, sino que contamos con dinosaurios sin carne pero de hueso, es decir, sus esqueletos fosilifizados. Todo ello hace que el conocimiento de los dinosaurios  y su presencia en el mundo descanse en las imágenes y, por extensión, en la imaginación.

(Vives-Fernández Sánchez, 2022, pág. 172)

¿Acaso no ocurre exactamente lo mismo con los restos prehistóricos? ¿No descansa, exclusivamente, los posibles rostros y características superficiales de estos antepasados nuestros en únicamente imágenes? Gracias a ellas se nos hacen visibles y logran interpelarnos en la actualidad. Sin embargo, esto provoca que nuestra relación con ellos, con los antepasados remotos, esté mediada por las imágenes y sufra, entonces, todas las deformaciones, correcciones, manipulaciones, sesgos y parcialidades que vive el mundo icónico contemporáneo, como ha demostrado Pablo Aparicio Risco desmontando, paso a paso, la posible reconstrucción facial de las momias guanches canarias llevada a cabo mediante programas de inteligencia artificial. Por lo tanto, y de nuevo como vimos en la imagen de Rembrandt, es necesario diferenciar entre “imágenes científicas” e “imágenes culturales”, como queda de manifiesto Aparicio en su publicación y Vives-Fernández en su libro.

Las propias fotografías de los neandertales también remedan otros medios, en el caso de la primera imagen la fotografía de retratos y la segunda la imagen obtenida por la cámara trasera de un teléfono móvil, como se aprecia incluso en las medidas, el formato, de la imagen, en posición vertical y más alargada que ancha. En definitiva, esta serie de herramientas no permiten ver el pasado, como afirmaban los periodistas y usuarios de las primeras páginas de este apartado, sino que basan su propuesta en la reapropiación y combinación de elementos ya existentes, un rasgo característico del arte en las redes sociales e internet. De acuerdo con Martín Prada:

Hablar de las estrategias de remix (remezclas) es hacerlo no tanto de prácticas de creación sino de diferentes formas creativas de absorción, de asimilación; o de la “digestión” como forma de creación, si se prefiere. Sus acciones: cortar y pegar, mezclar, fusionar, derivar, filtrar, alterar, reelaborar material visual preexistente. En un mundo saturado de imágenes caracterizadas por su disponibilidad, la creación visual digital se identifica cada vez más con el montaje, la combinación y la transformación de imágenes raptadas. El lenguaje del arte pasa a ser fundamentalmente lenguaje sobre lenguajes existentes, como si “expresar” solo pudiera ser ahora resultado del uso de un diccionario ya compuesto, de un repertorio de elementos que combinar de diferentes maneras 

(Martín Prada, 2020, pág. 185).

Las herramientas digitales como MidJourney se limitan a llevar a cabo todas las operaciones mencionadas por Prada: “cortar y pegar, mezclar, fusionar, derivar, filtrar, derivar y reelaborar material visual preexistente”. Ese material ya existente es el pasado mediático, las imágenes de la historia que habitan en la red y que se encuentran identificadas mediante código, las cuales se fusionan para dar lugar a otras nuevas. Así entendida, la inteligencia artificial no puede, debido a su propia naturaleza, crear nuevas imágenes del pasado, tan solo combina todos las ya existentes en la pantalla y, tras un proceso de remezcla, resultados ligeramente inéditos. 

Por supuesto, la inteligencia artificial puede ser entrenada y su algoritmo refinado cada vez más para mejorar los resultados obtenidos. Es el caso que describe Marcus du Sautoy al respecto de una serie de investigadores y trabajadores de Microsoft y la Universidad Técnica de Delft liderados por Bas Korsten quienes trataron de enseñar a una inteligencia artificial a replicar las obras de Rembrandt hasta ser capaz de imitarlas, permitiendo, incluso, la casi perfecta sustitución de su estilo (du Sautoy, 2020, pág. 161). El proceso conllevó más de 18 meses en el que los trabajadores del proyecto recopilaron cerca de 170.000 fragmentos de información sobre los rostros que pintó el artista a lo largo de 346 pinturas, todo ello recabado para permitir al programa informático procesar el estilo y tratar de replicarlo. El resultado es sin duda muy similar a la obra de Rembrandt, pero todo el proceso no es más que una inversión gigantesca para tratar de mejorar y refinar una práctica básica: la remezcla.

El pasado artificial, entonces, se antoja como una práctica en la que las operaciones de “cortar y pegar, mezclar, fusionar, derivar, filtrar, derivar y reelaborar material visual preexistente” no las hace un ser humano, sino que se automatizan a través de órdenes dadas a un programa de inteligencia artificial, el cual bebe del pasado mediático ya existente en la red, sin diferenciar su origen ni su veracidad, para crear con ello una nueva imagen que muestre una historia hecha por completo a medida del usuario. 

Por lo tanto, cuando vemos imágenes históricas elaboradas por inteligencias artificiales debemos saber que sus fuentes son mediáticas y que por tanto sus resultados lo serán también. Además, el Estado o la comunidad cuyas ficciones u obras visuales sobre el pasado sean más populares y estén más extendidas por Internet podrán copar una mayor proporción de fuentes semilla para la creación de nuevas imágenes, de esta manera su visualidad acerca del pasado copará una mayor presencia en estas reproducciones digitales.

Esta idea queda de manifiesto a lo largo de numerosas publicaciones en diferentes redes sociales en las que los autores exponen unas supuestas historias mundiales, como por ejemplo de la arquitectura, en la que apenas aparecen objetos extraeuropeos, salvo aquellas consideradas como origen o semilla de éstos como un supuesto Egipto o Mesopotamia. Más explícito aun cuando se trata de una supuesta evolución de la humanidad desde su origen al futuro, en la que todos los individuos que aparecen pertenecen a las mismas culturas y etnias que aparecen como hegemónicas en los libros de texto o los productos culturales más populares. Una situación estudiada en profundidad por el investigador sociológico Ali Alkhatib de la Universidad de San Francisco, quien concluyó, tras un extenso análisis, que… 

…profundizando en algunas de las preguntas que abren los “algoritmos a nivel de calle”, éstos revelan una tendencia estructural para los sistemas algorítmicos que aprenden de los datos y ejemplifican y crean objetos que malinterpretan y representan específicamente a los grupos marginados y despojados de poder por las estructuras sistémicas que los rodean. 

(Alkhatib, 2021, pág. 9)

Esta situación de desigualdad y falta de representación no es un escenario nuevo, sino que proviene de la misma estructura de internet. Estos aspectos que inciden sobre la desigualdad de la creación, la difusión y el consumo de las imágenes interactivas derivan y consolidan un doble escenario de centro – periferia: tanto nacional como internacional. En el plano internacional, de acuerdo con el antropólogo francés Jean-Pierre Warnier el avance de la infraestructura que permite el acceso a internet y la supuesta democratización y universalización de la informática no está llegado a todos los lugares por igual, con lo cual no podemos hablar de la mundialización de la cultura y, por consiguiente, tampoco de la mundialización de la historia.

La apreciación de Warnier es importante, debemos tener presente que los discursos y visualidades presentes en este tipo de imágenes tan solo podrán ser ejecutadas en lugares que dispongan de la infraestructura necesaria para hacerlo, pero, y a la vez, tan solo podrán ser contestadas por comunidades que dispongan de los medios necesarios para hacerlo. Lo mismo ocurre con el plano nacional.

La ética del pasado artificial

Por último, y para terminar este apartado, habría que preguntarse acerca de la utilidad o la finalidad de estas imágenes artificiales del pasado. Ha sido inevitable que estos programas, ordenados por algunos usuarios, hayan elaborado representaciones visuales de la Shoah. Las que aparecen con más frecuencia son retratos de prisioneros de campos como Auschwitz. En todas ellas, especialmente en aquellas que podríamos considerar, siguiendo la distinción de Vives-Fernández, imágenes culturales aparecen todas las características citadas en estos párrafos: son el producto de una operación de remezcla, cuya fuentes proceden del pasado mediático, y presentan una serie de sesgos en cuanto a la presentación y ausencia de determinados colectivos. Todo ello nos lleva a determinar que estas imágenes pertenecen a la categoría definida por Svetlana Boym como nostalgia, la cual, de acuerdo con esta pensadora:

…es la rebelión contra la idea moderna de tiempo, el tiempo de la historia y el progreso. El nostálgico desea acabar con la historia y convertirla en una mitología personal o colectiva, visitar de nuevo el tiempo como si del espacio se tratara, resistirse a la condición irreversible del tiempo que atormenta a los humanos.

(Boym, 2001, pág. 74)

Para el caso que nos ocupa, estas imágenes no están determinadas exclusivamente por una intención nostálgica en cuanto al recuerdo del pasado, también lo son por la propia configuración de las máquinas que las han hecho posibles, de acuerdo con Flusser: 

Los aparatos son productos estúpidos: no podemos permitirnos antropomorfizarlos, por mucho que también puedan simular funciones intelectuales humanas. Para ellos no hay ningún problema con los puntos elementales: no quieren captarlos, representarlos ni comprenderlos. Para ellos, dichos elementos no forman más que un campo de posibilidades para su funcionamiento. Lo que para nosotros es difícilmente representable, es para el aparato sólo una simple posibilidad funcional (…). Y esto es la imagen técnica: una posibilidad que se concretiza ciegamente, un hacer ciegamente que lo invisible se torne visible.

(Flusser, 2011, pág. 22)

Para estos programas no existe ninguna diferencia en la forma que se representa Auschwitz o cualquier otra tragedia humana, no quieren captarlo, representarlo ni comprenderlo, lo hacen siguiendo una serie de órdenes dadas por los usuarios y resueltas de la manera más eficaz en base al azar y la eficacia. Estas imágenes de los prisioneros de Auschwitz, siempre Auschwitz, nos interpelan sin resentimiento, sin dolor, sin vergüenza y sin provocar ninguna responsabilidad hacia ellos y su recuerdo. Decía Boym, unos párrafos más arriba de esta cita, que la nostalgia es el recuerdo sin responsabilidad, y dicha irresponsabilidad parte de los propios medios con los que son creados dichas imágenes. La inteligencia artificial, al crear retratos de personas que no existieron, nos muestra un sufrimiento inexistente. Las personas que podemos ver no tuvieron familia, tampoco amigos o conocidos. Son, simplemente, avatares digitales de un pasado artificial que nunca existió y que podemos ver y visitar sin ninguna responsabilidad hacia ellos. Este fenómeno abre un nuevo problema en cuanto a la representación visual del pasado a través de imágenes conformadas mediante herramientas informáticas en la era del solucionismo tecnológico y la economía de la atención: la falta de responsabilidad ética hacia lo sucedido. 

En conclusión, todos los párrafos anteriores conducen a una misma idea: en la actualidad, la imagen resultante del proceso algorítmico elaborado a través de distintos softwares es una representación ligera, inmediata y construida mediante la redundancia y la remezcla que, además, es el resultado de una hiperindividualización de un pasado parcial y autónomo elaborado a medida del usuario y sus preferencias. 

Bibliografía

Alkhatib, A. (2021). To live in their utopia: Why algorithmic systems create absurd outcomes. CHI Conference on Human Factors in Computing Systems (CHI ’21), May 8–13, 2021, Yokohama, Japan (págs. 1-9). Nueva York: ACM.

Boym, S. (2001). El futuro de la nostalgia. Madrid: Antonio Machado Libros.

du Sautoy, M. (2020). Programados para crear: cómo está aprendiendo a escribir, pintar y pensar la inteligencia artificial. Barcelona: Acantilado.

Flusser, V. (2011). Hacia el universo de las imágenes técnicas. México: Universidad Nacional Autónoma de México.

Lusina, A. (14 de febrero de 2022). New AI Colorization Offers a More Lifelike Window into the Past. Recuperado el 8 de septiembre de 2022, de https://petapixel.com/2022/02/14/new-ai-colorization-offers-a-more-lifelike-window-into-the-past/

Martín Prada, J. (2020). Prácticas artísticas e internet en la época de las redes sociales. Madrid: Akal.

Metz, C. (6 de abril de 2022). Meet DALL-E, the A.I. That Draws Anything at Your Command. Recuperado el 8 de septiembre de 2022, de https://www.nytimes.com/2022/04/06/technology/openai-images-dall-e.html

Sanchis, A. (23 de febrero de 2022). Un artista ha devuelto a la vida a decenas de personajes históricos con IA: así se verían hoy en día. Recuperado el 8 de septiembre de 2022, de https://magnet.xataka.com/un-mundo-fascinante/artista-ha-devuelto-a-vida-a-decenas-personajes-historicos-ia-asi-se-verian-hoy-dia

Sanchis, A. (25 de agosto de 2022). Ya podemos simular la Revolución Francesa tal como se vivió desde dentro. Gracias a una inteligencia artificial. Recuperado el 8 de septiembre de 2022, de https://magnet.xataka.com/un-mundo-fascinante/revolucion-francesa-otros-episodios-historicos-vistos-dentro-gracias-a-esta-inteligencia-artificial

WIRED. (8 de agosto de 2022). How AI is digging up our past. Recuperado el 8 de septiembre de 2022, de https://wired.me/technology/how-ai-is-digging-up-our-past/