1.4. Tendencias emergentes en arte generativo y creatividad algorítmica

Las tendencias actuales en el arte con IA no solo buscan la generación de imágenes, sino que exploran las fronteras de la consciencia, la ética y la biología. Se identifican cuatro grandes corrientes que están redefiniendo la práctica artística contemporánea:

Estética del Post-antropocentrismo y el A-Life Art

Esta tendencia desplaza al ser humano del centro de la creación para explorar inteligencias no humanas y sintéticas.Las obras A-Life Art operan dentro de la revolución de las inteligencias artificiales.

El A-life es una disciplina artística que usa las herramientas científicas y tecnológicas para crear obras similares a los organismos vivos, en las que desarrollan sistemas complejos, que crecen, interactúan con el entorno y evolucionan autónomamente, difuminando arte y biología artificial.

De esta disciplina, destacaremos algunas vertientes relacionadas con la naturaleza y los modelos biológicos como:

Memo Akten (2021) Distributed Consciousness   Memo Akten utiliza el sistema nervioso y cognitivo de los pulpos —cuyas neuronas están distribuidas por sus tentáculos— como modelo para explorar "inteligencias alienígenas sintéticas" en las IA	Hibridación Orgánico-Sintética Los artistas imaginan paisajes de naturaleza híbrida y biotecnología ficticia, donde la IA actúa como un motor de evolución artificial.	Haru Ji y Graham Wakefield (2023) We Are Entanglement
	Biomímesis Algorítmica Uso de fractales y la proporción áurea para conectar la mente algorítmica con el diseño intrínseco de la materia viva.	Inteligencia de la Naturaleza Se investigan modelos biológicos, como el micelio o los sistemas nerviosos de especies "alienígenas" (como los pulpos), para crear obras que funcionen como organismos vivos y distribuidos.

LoRAs y Fine-Tuning 

Se produce un re-entrenamiento estético y la autoría entra en entredicho, frente a la uniformidad de las herramientas artísticas actuales, surge una nueva tendencia hacia la personalización técnica extrema centrada en:

La huella del autor Los artistas ya no utilizan modelos estándar; ahora entrenan sus propios modelos (LoRAs) con sus dibujos o fotografías previas para garantizar una estética única. Un ejemplo de ello es Helena Sarin, la cual usa sus propios bocetos para entrenar modelos, evitando sesgos y la estética predefinida de las plataformas comerciales.	El control del Dataset Al construir sus propios conjuntos de datos, el artista ejerce una resistencia frente a los sesgos de las grandes IAs generalistas, recuperando el control sobre el estilo y la intención. Destaca en este tipo de trabajos, Pilar Rosado la cual explora las sinergias entre creación y aprendizaje automático por medio del entrenamiento de modelos específicos interviniendo en el proceso de "aprendizaje" de la IA.	Los sistemas de control El uso de redes neuronales profundas que permiten un control humano significativo sobre la expresión creativa, evitando la aleatoriedad pura. En Drawing Operations Unit Generation, Sougwen Chung programó robots basados en IA para que aprendieran específicamente su estilo personal de dibujo mediante redes neuronales, convirtiendo a la máquina en un colaborador directo de su trazo manual.
TEDx Talks (2022) Making pictures with AI | Helena Sarin	Pilar Rosado (2023) Mirages	Sougwen Chung (2015) MIMICRY (Collaboration with D.O.U.G._1 )

Inmersión y Arte Generativo en tiempo real

La potencia de cálculo actual permite que la IA abandone la imagen estática para crear entornos reactivos por medio de la realidad extendida - XR creando:

• Entornos dinámicos --> espacios en la Realidad Extendida (XR) que reaccionan instantáneamente al sonido, al tacto o incluso a la actividad cerebral del espectador.
• Hysteresis (memoria del sistema) --> los sistemas inteligentes que retienen la memoria de estímulos pasados, transformando el entorno físico en un rastro histórico vivo.
• Mediación de inteligencias --> el espectador deja de ser un observador para convertirse en un usuario cuya presencia "activa" la obra en tiempo real.

Arqueología de datos y reconstrucción de la memoria

Esta corriente utiliza la IA para dialogar con el pasado y desenterrar narrativas ocultas por medio del:

• rescate de archivos -->  Colectivos que usan la IA para "completar" o dar vida a archivos históricos dañados, planteando preguntas sobre qué es real y qué es una "alucinación" de la máquina.
• Paisaje interior del ser --> Uso de la tecnología para reconstruir imágenes mentales subjetivas (sueños o recuerdos), explorando la memoria como un suceso bioquímico recuperable.
• Contravisiones críticas--> Prácticas que utilizan los datos históricos para denunciar políticas de control y vigilancia, desmantelando los mandatos de las tecnologías actuales.