P. Ilustração: Art in the Age of Machine Learning

Resumo e Análise de Art in the Age of Machine Learning – Sofian Audry

Resumo

O livro Art in the Age of Machine Learning, de Sofian Audry, explora o impacto da inteligência artificial, em especial o aprendizado de máquina, na arte contemporânea. Audry examina como essas tecnologias estão transformando tanto o processo criativo quanto a recepção da arte, analisando desde as origens da cibernética até os desenvolvimentos mais recentes em aprendizado profundo (deep learning).

O autor divide sua abordagem em três partes principais:

1. Treinamento e Aprendizado – Discute como algoritmos são treinados, abordando questões como a otimização do aprendizado e a interação entre máquinas e artistas.

2. Modelos e Autoria – Explora a emergência de novas formas de criatividade não humanas e questiona o papel da autoria em obras geradas por IA.

3. Dados e Cultura Digital – Examina o papel dos dados na criação artística e como a curadoria e manipulação desses dados influenciam as estéticas emergentes.

Audry argumenta que a arte gerada por IA não pode ser simplesmente vista como uma continuação da arte computacional tradicional. Em vez disso, ela inaugura um novo paradigma onde os algoritmos não são apenas ferramentas, mas colaboradores na criação artística. O livro também enfatiza as implicações políticas e econômicas dessas tecnologias, incluindo preocupações com o monopólio de grandes empresas sobre a produção artística e os riscos de viés algorítmico.

Análise Crítica

1. Autoria e Criatividade

O livro desafia a noção tradicional de autoria, sugerindo que devemos dividir a função do artista entre a máquina e o programador. Isso gera um debate filosófico interessante: se uma IA aprende padrões e gera obras sem intervenção direta, até que ponto ainda podemos atribuir a criatividade exclusivamente ao humano?

2. Estética e Experiência do Espectador

Audry propõe que o aprendizado de máquina abre novas possibilidades para a arte interativa e adaptativa. Ele sugere que, em vez de tentar racionalizar completamente essas obras, o público deveria abordá-las com uma "intuição emocional", pois muitas vezes o processo algorítmico por trás da criação não é completamente compreensível nem para seus próprios criadores.

3. Crítica ao Papel das Corporações

O autor alerta para o fato de que grande parte da inovação em IA aplicada à arte está sendo controlada por gigantes tecnológicos como Google e Facebook. Isso pode limitar a diversidade artística e transformar a arte baseada em IA em uma ferramenta comercial, mais voltada para entretenimento do que para a expressão artística genuína.

4. A Arte no Pós-Digital

Audry argumenta que vivemos em uma era "pós-virtual", onde a separação entre o digital e o real se torna cada vez menos nítida. Nesse contexto, a arte baseada em aprendizado de máquina desafia noções convencionais de materialidade, já que seu processo criativo se baseia na manipulação de dados e não em gestos humanos físicos.

Conclusão

O livro de Sofian Audry é uma leitura essencial para quem deseja entender as implicações do aprendizado de máquina na arte contemporânea. Ele não apenas documenta a ascensão da IA no mundo artístico, mas também provoca reflexões sobre a natureza da criatividade e os desafios éticos e políticos dessa revolução tecnológica. A obra sugere que, em vez de resistir às máquinas, os artistas devem encontrar maneiras de integrá-las de forma crítica e inovadora.

REFLEXÃO COM NOSSOS FILHOS 

O livro Art in the Age of Machine Learning, de Sofian Audry, levanta questões super relevantes pra gente sobre criatividade, autoria e o impacto da inteligência artificial na arte. Deu para transformar essas reflexões em conversas e projetos com a Ana e o Davi, conectando isso aos interesses deles – como ilustração, narratologia, programação de jogos e criação de conteúdo digital. Mas, nesta postagem, eu escolhi focar sobre a questão da autoria e a criação de conteúdo para este blogger.

Esse texto é dos meus filhos ou da inteligência artificial?

Desde que o Clube de Literatura Infantojuvenil nasceu, muita coisa bonita tem acontecido aqui em casa. Ana e Davi, meus filhos, mergulharam de cabeça nas histórias que amam — animes, mangás, livros, HQs, games — e começaram a refletir sobre eles com profundidade, entusiasmo e cada vez mais domínio de linguagem.

A maioria dos textos que publicamos no nosso Blogger parte de uma conversa. Às vezes é no café da manhã. Às vezes no fim do dia. Às vezes é no meio do banho, e corre alguém de toalha pra anotar uma ideia. Essas conversas viram relatos, argumentos, análises, piadas, perguntas difíceis. E usamos a inteligência artificial — o ChatGPT ou o DeepSeek — como uma ferramenta para dar forma escrita a essas ideias. Às vezes a gente faz um prompt. Às vezes um dos dois conversa direto com o ChatGPT. Às vezes eu peço uma análise e eles transformam no texto final. E então, publicamos.

Aí vem a pergunta: de quem é esse texto? Dos meus filhos? Da IA? Meu? Nosso?

Essa pergunta já apareceu entre colegas, entre educadores e até no seio de uma conversa com o advisor da Clonlara School. E, infelizmente, muitas vezes ela vem carregada de julgamento.

“Não vale.”

“Não é deles.”

“Não é autoral.”

Mas a gente precisa conversar com calma — e coragem — sobre o que é autoria no século XXI.

Se um artista pinta com pincel num quadro (que também são tecnologias), ninguém diz que o pincel é o autor.

Se um fotógrafo usa filtro digital, ninguém diz que o app é o autor.

Mas se um estudante usa uma IA como ferramenta de expressão, isso vira motivo de desconfiança?

O que eu vejo todos os dias aqui em casa é exatamente o oposto dessa desconfiança.

Eu vejo adolescentes pensando com mais profundidade.

Falando com mais clareza.

Escrevendo com mais coragem.

Aprendendo a organizar, articular, defender e transformar suas ideias.

Com a IA, eles conversam. Reescrevem. Reestruturam. Discordam. Reformulam.

Não estão copiando. Estão criando. Com ajuda. Com mediação. Com inteligência compartilhada.

Autoria, pra nós, não é só quem digita a palavra final. É quem tem a ideia. É quem formula a pergunta / prompt. É quem propõe a leitura. É quem discorda da resposta automática e reescreve. É quem ousa pensar com o outro — mesmo que esse outro seja uma máquina. Aqui está como o processo funciona:  

1. Todas as ideias partem de nós – seja numa conversa animada sobre o último episódio de um anime, na análise de um game que jogamos ou na paixão por um livro. A IA não inventa nada sozinha.  

2. Reescrevemos e adaptamos – os textos gerados passam por nossas mãos: cortamos o que não combina, acrescentamos nossas opiniões polêmicas.  

3. Aprendemos no processo – como um violonista que usa afinador eletrônico ou um pintor que testa cores no Photoshop antes de pegar o pincel, a IA nos ajuda a encontrar a melhor forma para ideias que já eram nossas antes mesmo de abrir o ChatGPT ou o DeepSeek.  

Paradoxo criativo: Desde que começamos esse processo, nossa escrita manual melhorou visivelmente. Por quê? Porque a IA funciona como:  

- Um espelho que reflete nossas ideias de volta, mostrando quando estão confusas  

- Um professor paciente que nunca cansa de discutir a terceira revolução em "Attack on Titan"  

- Uma ferramenta que nos obriga a pensar criticamente ("Esse parágrafo realmente representa o que eu sinto?")

Então, o texto é dos meus filhos? Com certeza.

É da IA também? Sim.

É meu, como mãe e facilitadora? Sem dúvida.

Mas acima de tudo, é nosso. E é bonito, é potente e é legítimo.

Para quem ainda duvida: peguem um assunto que amem, conversem 10 minutos sobre ele, depois usem a IA para ajudar a organizar as ideias. Comparem o resultado com um texto 100% humano. Qual soa mais vivo? Mais seu? A surpresa pode ser libertadora.

Faz um tempo, eu vi uma entrevista com uma professora dizendo que ela já aprendeu as coisas e por isso pode usar a inteligência artificial, mas os alunos ainda precisam aprender as coisas antes, mas, por que não podem aprender com a inteligência artificial? É como dizer:

"Eu aprendi a cavar com uma colher, então você não pode usar uma escavadeira."

1. Aprender ≠ decorar

Se o objetivo é memorizar fatos, até concordo: IA 'rouba' a tarefa. Mas se for pensar criticamente, então ela é o melhor parceiro:

Desafia respostas prontas ("Esse seu argumento contra IA tem viés, sabia?")

Exige reescrita ("O texto que ela gerou está sem sal – como melhorar?")

Mostra múltiplas perspectivas ("Aqui está a visão liberal, a marxista e a pós-colonial sobre seu tema").

2. Professores usam calculadoras, mapas digitais e Google há décadas. Por que IA seria diferente?

Ninguém diz que um geógrafo é "menos autêntico" por usar GPS, ou que um matemático é "trapaceiro" por usar calculadora. IA é só o próximo degrau dessa evolução.

3. Quem define o que é 'aprender suficiente' para usar IA?

Se a professora acha que alunos precisam primeiro sofrer com redações manuscritas antes de "merecer" ferramentas melhores, ela está defendendo rituais de sofrimento, não pedagogia.

Dá vontade de pedir à professora ou advisor para desenhar um paralelo honesto:  

- Ela usou livros didáticos (feitos por outros) para aprender.  

- Eles usam IA (feita por outros) para aprender.  

Qual a diferença ética? Se ela disser "livros são confiáveis", aí a gente mostra os erros grotescos em alguns livros de história.

No fim, é medo do novo disfarçado de discurso de mérito! Aqui em casa, a gente não tem medo de pensar com o novo. E se isso incomoda, talvez seja porque o novo está fazendo o que sempre faz: desestabilizando velhas certezas e abrindo caminho pra outras formas de aprender. Mais criativas, mais justas, mais humanas.