Imagens [de]generativas
o ensino de artes visuais e design gráfico face à inteligência artificial
DOI:
https://doi.org/10.36704/sciaseducomtec.v5i2.7896Palavras-chave:
Inteligência Artificial, Geração de imagens, Artes Visuais, Design GráficoResumo
Este estudo apresenta uma reflexão crítica sobre o uso de imagens geradas por inteligência artificial (IA) no ensino das artes visuais e do design gráfico. De início, situamos os problemas éticos proeminentes em torno da IA em geral, e especificamos alguns elementos técnicos da geração de imagens por meio de algoritmos. Na sequência, discutimos as implicações diretas do uso da IA na formação de artistas e designers, considerando sobremaneira a falsa promessa da democratização da atividade criativa, a automatização de vieses e preconceitos, e a intensificação dos processos de exploração trabalhista. Pontuamos, por fim, que a alienação do ato criativo operada pela IA traz consigo consequências éticas, políticas e sociais que precisam ser discutidas em sala de aula, na contramão de um mercado que segue não regulamentado e cada vez mais precarizado.
Referências
AKTER, S. et al. Algorithmic bias in data-driven innovation in the age of AI. International Journal of Information Management, v. 60, 2021. Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2021.102387. Acesso em: 20 ago. 2023. DOI: https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2021.102387
ANTUNES, R. (Org.). Uberização, trabalho digital e indústria 4.0. São Paulo: Boitempo, 2020.
BAKER, R.S.; HAWN, A. Algorithmic bias in education. International Journal of Artificial Intelligence in Education, v. 32, n. 4, p. 1052-1092, 2022. Disponível em: https://doi.org/10.1007/s40593-021-00285-9. Acesso em: 20 ago. 2023. DOI: https://doi.org/10.1007/s40593-021-00285-9
BAIO, A. AI data laundering: how academic and nonprofit researchers shield tech companies from accountability. Waxy, 30 set. 2022. Disponível em: https://waxy.org/2022/09/ai-data-laundering-how-academic-and-nonprofit-researchers-shield-tech-companies-from-accountability/. Acesso em: 20 ago. 2023.
BEAUMONT, R. Laion 5B: A new era of open large-scale multi-model datasets. Laion, 31 mar. 2022. Disponível em: https://laion.ai/blog/laion-5b/. Acesso em: 20 ago. 2023.
BEEGAN, G.; ATKINSON, P. Professionalism, amateurism and the boundaries of design. Journal of Design History, v. 21, n. 4, 2008, p. 305-313. Disponível em: https://doi.org/10.1093/jdh/epn037. Acesso em: 20 ago. 2023. DOI: https://doi.org/10.1093/jdh/epn037
BEIGUELMAN, G. Políticas da imagem: vigilância e resistência na dadosfera. São Paulo: Ubu, 2021.
CASPER, S. et al. Measuring the success of diffusion models at imitating human artists. arXiv preprint, 2023. Disponível em: https://doi.org/10.48550/arXiv.2307.04028. Acesso em: 20 ago. 2023.
ELALI, F.R.; RACHID, L.N. AI-generated research paper fabrication and plagiarism in the scientific community. Patterns, v. 4, n. 3, p. 1-4, 2023. Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.patter.2023.100706. Acesso em: 20 ago. 2023. DOI: https://doi.org/10.1016/j.patter.2023.100706
FOSTER, H. O que vem depois da farsa?. São Paulo: Ubu, 2021.
FUTURE OF LIFE INSTITUTE. The Asilomar AI Principles. Campbell, 2017. Disponível em: https://futureoflife.org/open-letter/ai-principles/. Acesso em: 20 ago. 2023.
GHODKE, N. Balancing the promise and peril of AI in art education. Arts Educacion Partnership (AEP), [S. l., s. n.], 26 jun. 2023. Disponível em: https://www.aep-arts.org/balancing-the-promise-and-peril-of-ai-in-art-education/. Acesso em: 20 ago. 2023.
GU, J. et al. AI-enabled image fraud in scientific publications. Patterns, v. 3, n. 7, p. 1-6, 2022. Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.patter.2022.10051. Acesso em: 20 ago. 2023. DOI: https://doi.org/10.1016/j.patter.2022.100511
ITAÚ. #MaisQueUmaCopa. [S. l., s. n.], 3 ago. 2023. 1 vídeo (30 s). Disponível em: https://www.youtube.com/watch?v=FOcZJ0X_n6Y. Acesso em: 20 ago. 2023.
LIDDEL, H.G.; SCOTT, R. A Greek-English Lexicon. 9. ed. Oxford: Clarendon Press, 1996.
LUPTON, E. D.I.Y.: Design it yourself. New York: Princeton Architectural Press, 2006.
MITTELSTADT, B.D et al. The ethics of algorithms: mapping the debate. Big Data & Society, v. 3, n. 2, p. 1-21, 2016. Disponível em: https://doi.org/10.1177/2053951716679679. Acesso em: 20 ago. 2023. DOI: https://doi.org/10.1177/2053951716679679
NICOLETTI, L.; BASS, D. Generative AI takes stereotypes and bias from bad to worse. Bloomberg Technology + Equality, 8 jun. 2023. Disponível em: https://www.bloomberg.com/graphics/2023-generative-ai-bias/. Acesso em: 20 ago. 2023.
NORMAN, D. O design do dia a dia. São Paulo: Rocco, 2005.
______. Design emocional: por que adoramos (ou detestamos) os objetos do dia-a-dia. Rio de Janeiro: Rocco, 2008.
O'CONNOR, R. Introduction to diffusion models for machine learning. AssemblyAI, 12 mai. 2022. Disponível em: https://www.assemblyai.com/blog/diffusion-models-for-machine-learning-introduction/. Acesso em: 20 ago. 2023.
OPEN AI. DALL-E 2. [S.l.], 2023. Disponível em: https://openai.com/dall-e-2. Acesso em: 20 ago. 2023.
SARKER, I.H. Machine learning: algorithms, real-world applications and research directions. SN Computer Science, v. 2, n. 160, p. 1-21, 2021. Disponível em: https://doi.org/10.1007/s42979-021-00592-x. Acesso em: 20 ago. 2023. DOI: https://doi.org/10.1007/s42979-021-00592-x
SIMON, H. As Ciências do artificial. São Paulo: Almedina, 1981.
SHAN, S. et al. Glaze: protecting artists from style mimicry by text-to-image models. Proceedings of the 32nd USENIX Security Symposium. Anaheim: Usenix, 2023. Disponível em: https://www.usenix.org/system/files/usenixsecurity23-shan.pdf. Acesso em: 20 ago. 2023.
TEIXEIRA, P. S. Nicholelis: IA é só marketing para explorar trabalho humano. Folha de S.Paulo, São Paulo, 8 de julho de 2023. Disponível em: https://www1.folha.uol.com.br/tec/2023/07/ia-nao-e-inteligencia-e-sim-marketing-para-explorar-trabalho-humano-diz-nicolelis.shtml. Acesso em: 20 ago. 2023.
TSAMADOS, A. et al. The ethics of algorithms: key problems and solutions. AI & Society, v. 37, p. 215-230, 2022. Disponível em: https://doi.org/10.1007/s00146-021-01154-8. Acesso em: 20 ago. 2023. DOI: https://doi.org/10.1007/s00146-021-01154-8
WILDER, M. R. "Adapt or die". Dot Magazine, ArtCenter College of Design, 13 jul. 2023. Disponível em: https://www.artcenter.edu/connect/dot-magazine/articles/230713-adapt-or-die.html. Acesso em: 20 ago. 2023.
WOOLDRIDGE, M. A brief history of artificial intelligence: what it is, where we are, and where we are going. New York: Flatiron Books, 2021.
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