3.2 Colaboración humano-máquina
La relación entre el artista y la IA no debe entenderse como una sustitución, sino como un ensamblaje donde el pensamiento crítico es el único garante de la autoría. Como se desprende de las prácticas de resistencia analizadas, la clave reside en no ser un usuario pasivo de la tecnología, sino un mediador consciente.
Estrategias para fomentar la autoría y el pensamiento crítico
Para que la obra mantenga su valor artístico y no sea un mero producto algorítmico, el profesional debe aplicar estrategias de soberanía creativa:
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Desaprendizaje tecnológico: Cuestionar los mandatos de las interfaces comerciales. El pensamiento crítico surge cuando el artista fuerza a la máquina a salir de sus "respuestas estándar" mediante el error, el glitch o la ironía en el prompt.
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Intervención en el proceso (Fine-Tuning): Fomentar la autoría mediante el entrenamiento de modelos propios. Al utilizar datos personales o bocetos previos, el artista asegura que el "estilo" no es un préstamo de la máquina, sino una extensión de su propia trayectoria.
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Transparencia y Explicabilidad: El artista debe ser capaz de explicar el proceso. La autoría en la era de la IA no reside en el "qué" (el resultado visual), sino en el "por qué" y el "cómo" se han configurado los parámetros de la creación.
Propiedad intelectual en poryectos con IA
El marco legal actual se enfrenta a un vacío sobre la protección de obras generadas por algoritmos. Siguiendo las preocupaciones éticas de Lourdes de la Villa, se deben considerar tres dimensiones:
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El estatus del autor: En la mayoría de legislaciones (como la española), solo las creaciones humanas tienen derechos de autor. Por ello, es vital documentar la intencionalidad humana y la toma de decisiones durante el proceso para reclamar la autoría.
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El derecho al "Input": Existe un conflicto ético sobre el uso de obras protegidas para entrenar modelos de IA. Las nuevas tendencias profesionales abogan por el uso de datasets éticos o de dominio público para evitar la "extracción amoral" de datos.
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La originalidad no antrópica: Se debate si la IA puede generar "originalidad" o si es simplemente una reconfiguración estadística. El artista debe posicionarse como el responsable último de la novedad que la obra aporta al mundo.
Difusión y protección del a autoría
En un entorno digital saturado, proteger la identidad del creador requiere nuevas herramientas:
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Marcas de agua digitales e Identificadores: El uso de metadatos y firmas criptográficas (como la tecnología blockchain) para certificar que una imagen es una colaboración humano-máquina y no una generación automática sin supervisión.
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Ética de la Difusión: Ser transparente sobre el uso de IA en la obra. La tendencia actual es el "etiquetado ético", donde el artista declara qué herramientas ha utilizado, reforzando su papel como director del proyecto.
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Resistencia frente a la vigilancia: Como señalan los textos sobre prácticas críticas, la protección de la autoría también implica proteger la privacidad mental y los neuroderechos, evitando que los algoritmos de las plataformas se apropien de la estética del autor para replicarla sin consentimiento.
Hoy en cosas que no hay que hacer...
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