Roc Albalat (Barcelona, 1980) es miembro del colectivo Estampa, formado por realizadores, programadores e investigadores. Con Pau Artigas, Marcel Pié, Marc Padró y Daniel Pitarch, experimentan de forma libre y creativa con el audiovisual y los entornos digitales.
Desde el ingenio y la sutilidad, y con un toque de ironía, subvierten el dominio implícito de la tecnología sobre las personas, y cuestionan el dogma que sitúa a la inteligencia artificial como salvadora de todos los males de la humanidad.
Alumni de Diseño Gráfico de BAU, Albalat es profesor del Máster Universitario en Diseño, junto con todo el equipo de Estampa, en la asignatura de Diseño Digital, donde trasladan al alumnado la preocupación por un uso consciente y a la vez imaginativo de las máquinas y las herramientas digitales.
¿Cómo se constituye Taller Estampa?
Al principio éramos un pequeño estudio donde trabajábamos de manera experimental diseño, ilustración y animación. Más adelante reforzamos la parte digital y web. Y en los últimos años hemos tendido hacia la investigación en artes visuales y, sobre todo, en inteligencia artificial.
¿Dónde nace este interés por la inteligencia artificial? ¿Cómo lo conectáis con problemáticas del presente?
En el mundo de hoy, estas herramientas tienen una influencia creciente en nuestras vidas. Y en el estudio, tanto a los que trabajamos en cultura visual como a los que lo hacen desde el desarrollo computacional, esto nos interesa mucho. También hay miembros de Estampa que tienen formación en arqueología de los medios de comunicación y de las tecnologías, y eso nos lleva a interesarnos por el ascendiente de estas tecnologías, a testear cómo funcionan. Hay una serie de mitos alrededor de la inteligencia artificial, como una aureola de magia y artificialidad, y a nosotros nos interesa hacerlas funcionar, entenderlas y saber de dónde vienen.
Y lo hacéis con intención fiscalizadora. Os anticipáis. No es una mirada neutra.
Tenemos una visión crítica. Son herramientas muy pensadas para usos concretos, como la vigilancia, la extracción de datos y operaciones militares. Y nosotros pensamos usos alternativos. Simplemente cogemos estas herramientas, que para nosotros son fantásticas y tienen muchas posibilidades a nivel expresivo, y las sacamos de sus usos habituales llevándolas a un terreno más lúdico y creativo.
En general, asociamos la inteligencia artificial a ámbitos como la domótica o la movilidad, pero vosotros veis posibilidades artísticas.
Nosotros miramos la tecnología desde la creatividad, porque nos hemos formado en artes visuales y diseño. Uno de los mitos alrededor de la inteligencia artificial o de las redes neuronales es que son una herramienta muy precisa. Y desde nuestro primer proyecto, El mal alumno. Pedagogía crítica para inteligencias artificiales, nos damos cuenta de que, especialmente con relación a la lectura de imágenes, induce a muchos errores. Y los errores pueden ser muy creativos. Trabajar a partir del error es una metodología que nos parece especialmente seductora.
¿Por qué hay esta aura alrededor de la inteligencia artificial?
Es una herramienta eminentemente capitalista porque es fruto de la innovación tecnológica y digital. Y, como tal, se ha construido también desde una opacidad interesada. Las redes neuronales y el machine learning terminan funcionando como una arquitectura de cajas negras que resulta difícil saber cómo funciona, a no ser que la estudies a fondo. Cuando ves de cerca cuáles son los mecanismos que las hacen funcionar, te das cuenta de que no hay mucha magia. Esta herramienta, como tantas otras en la era del big data, funciona como potencia de computación: extrayendo datos e información aprovechándose de nuestro día a día. Y este trabajo de desmitificación o de remitificación de la inteligencia artificial es una de las motivaciones de nuestra investigación.
Explícanos un par de proyectos de Taller Estampa que representen bien vuestro trabajo.
En Auspicios trabajamos sobre tecnologías predictivas, como las recomendaciones el algoritmo de Netflix o las previsiones de las bolsas. Queríamos conectarlas con los oráculos de la Roma antigua. Los auspicios eran una ceremonia donde se hacían predicciones observando el vuelo de las aves. Hicimos una relectura a través de un dispositivo que recibía señales de vuelos de aviones. El receptor lo teníamos conectado a una base de datos de vuelos comerciales, y cuando detectaban un vuelo no registrado (privado, militar o diplomático) un ordenador emitía un augurio, una predicción alimentada por una base de datos con frases de economía, finanzas u horóscopos. Y las frases aparecían iluminadas en una pantalla de leds. De alguna manera, en este oráculo contemporáneo sustituimos el vuelo de los pájaros por el vuelo de los aviones.
También hemos estado investigando sobre redes neuronales de generación de imágenes. Estas redes aprenden a generar sus propias imágenes a partir de los ejemplos y las imágenes que les proporcionamos. En Not Safe For Work reunimos cerca de 15.000 imágenes pornográficas mainstream. Entonces, alimentamos esta red con todas estas imágenes, y nos retornó un conjunto de formas donde se puede intuir que hay carne humana, y una serie de posiciones codificadas de las imágenes originales, pero que el imaginario de la máquina devuelve de manera mucho más abstracta y fluida. Es una animación que parece un morphing de cuerpos que se mezclan entre ellos. Lo más curiosos de esta pieza es que, aunque cuesta pensar que son imágenes pornográficas, cuando subimos el vídeo, las redes sociales lo marcaron como contenido censurable. Es decir, las máquinas reconocieron entre ellas su propia pornografía.
¿Cómo encaja la trayectoria de Estampa con la visión del Máster Universitario en Diseño?
El máster tiene una vocación experimental a caballo entre diversos mundos, como la cultura visual, la tecnología, el lenguaje y el pensamiento de retos contemporáneos. Y nosotros encajamos porque también tratamos algunos de estos mundos, especialmente el audiovisual. Intentamos dar al alumnado herramientas conceptuales para que conozcan las tecnologías y entiendan cómo funcionan sin caer en mitos o simplificaciones.
¿Cómo puede transformar la manera de solucionar problemas colectivos desde el diseño?
El máster tiene una fuerte ambición al hacer dialogar el diseño con otras líneas de pensamiento contemporáneo para encarar muchos de los problemas emergente que padecemos. No se trata de que el diseño sea la solución, sino de qué manera se puede apropiar de todos estos discursos para hacer de ellos una metodología. Desde el diseño tenemos que ser humildes y pensar que muchas herramientas dependen de muchos otros ámbitos del conocimiento, y de qué manera nosotros podemos beber de muchas de estas fuentes y crear nuestras propias metodologías de trabajo y aportar nuestros contenidos.
El papel que tendrá la inteligencia artificial en el futuro aún está por ver. Como sociedad, ¿cómo debemos situarnos?
Nosotros pensamos que las cosas es mejor conocerlas y ponerlas a prueba. En realidad, confiar en las tecnologías tal como nos vienen dadas desde la innovación digital es un mal presagio. Son herramientas que ofrecen una capacidad de conocimiento brutal porque pueden aprovechar grandes bases de datos, y que, además, tienen un enorme potencial audiovisual, pero aplicadas a muchos otros campos pueden ser devastadoras. Por ejemplo, pensemos en la potencia de procesamiento que necesitan. Tiene un impacto ecológico muy bestia. Es uno de los grandes retos globales pendientes de solucionar. La mejor manera de estar en guardia es saber cómo funcionan. Abrir las cajas negras de la inteligencia artificial sería una manera fantástica de no tenerle miedo y de darnos cuenta de que no proviene de otro planeta, sino de las virtudes y miseras de este que habitamos.
