Què passa quan una IA de bellesa es maquilla Kylie Jenner?

Què passa quan una IA de bellesa es maquilla Kylie Jenner?

Estem envoltats de tecnologia que decideix el nostre destí en tots els casos de la nostra vida. Aquestes tecnologies sovint són invisibles, són aquests encanteris misteriosos que funcionen en segon pla ... però podeu fer-los visibles, i com a artistes tenim el deure de fer visibles aquestes coses; en el cas de la IA, mostrar a la gent que això no té res de què espantar-se. Que pot produir bellesa, quelcom invisible, una nova estètica. - Lukas Rudig, Beauty_GAN

Beauty_GAN5 DB000_ C2_Kylie Jenner01_Web DB000_ C2_Kylie Jenner03_Web DB000_ C2_Kylie Jenner06_Web

Hi ha moltes maneres d’interactuar amb la IA en l’àmbit de la bellesa. La majoria seran subliminals. Quan veiem un tutorial de bellesa a YouTube, un sistema d’aprenentatge recopila informació i la fa referències creuades amb metadades, intentant esbrinar quin clip de contorn voldríem veure a continuació. Quan comprem productes cosmètics, segueixen les nostres cookies i es dediquen a saber què ens venen al mercat. Les marques de bellesa també aposten per l’aprenentatge automàtic a l’hora de vendre’ns productes personalitzats; Els robots d’intel·ligència artificial analitzen dades de milers de descriptors de productes, etiquetes d’ingredients i ressenyes en línia per adaptar les nostres opcions de cura de la pell o de cura del cabell, de vegades amb un valor mèdic afegit, si tenim, per exemple, acne.

Quan es tracta d’IA en bellesa, la majoria de les seves aplicacions estan impulsades per una indústria de bellesa global en expansió ràpida i cada vegada més saturada (valorada en més de 400.000 milions de dòlars el 2017), la qüestió clau és com els ordinadors intel·ligents poden animar els consumidors a omplir les cistelles en línia.

Però dos estudis de disseny, Selam X a Berlín i ART404 a Nova York, s’han unit per iniciar una aplicació diferent de la IA en l’àmbit de la bellesa. Integrat per informàtics, directors d'art, codificadors i dissenyadors, el grup és una constel·lació mundial d'enginyers i creatius que han creat Beauty_GAN, un tipus d'algorisme d'intel·ligència artificial que utilitza l'aprenentatge automàtic per produir imatges. En aquest cas, les imatges de bellesa i, concretament, les imatges de la cara de Kylie Jenner en aquesta publicació.

Kylie Jenner de Daniel Sannwaldx Bellesa_GAN

La tecnologia no és complicada, almenys a la superfície. L’IA comença amb un conjunt de dades: 17.000 imatges extretes d’Instagram per l’equip Beauty_GAN. Els responsables es van reunir més
aspectes de bellesa populars i rellevants que podrien trobar, imatges tan diverses i acolorides com sigui possible, amb especificacions com 'cara completa al tret'. A continuació, van classificar les imatges per categories i les van introduir en el que s'anomena una xarxa discriminadora, on l'algorisme comença a aprendre coses estereotípiques sobre les imatges. Aprèn a distingir un ull amb maquillatge d’un ull sense maquillatge, o una cara somrient enfront d’una cara arrufada, per exemple. Finalment, l’ordinador distingeix tan bé les categories que és capaç d’assignar-les per si mateixes, de diferenciar entre un selfie de bellesa o, per exemple, la imatge d’un gos.

Però els sistemes ‘GAN’ (xarxa adversària generativa) es componen de dues parts. Al costat de la xarxa discriminadora, hi ha una xarxa generadora, que crea imatges. S’ensenya a escopir imatges. Aquestes imatges s’introdueixen a la xarxa discriminadora, que decideix si la imatge és o no una imatge de bellesa. Aquest feedback és calculat pel generador i produeix cada vegada més imatges fins que, després de milions d’intents, aconsegueix produir una imatge que enganya el discriminador pensant que és una imatge de bellesa autèntica, com les de l’entrada de dades originals. L’ordinador ara pot crear looks de bellesa sense l’ajut d’un ésser humà.

Kylie Jenner de Daniel Sannwaldx Bellesa_GAN

En altres paraules, els dos components s’entrenen mútuament, explica Lukas Rudig, membre del grup Beauty_GAN. Imagineu-vos que un falsificador i un agent de policia produeixen diners falsos. L’agent de policia avalua els diners falsos, el falsificador produeix millors diners falsos, etc., fins que ho aconsegueixin. Així és com aquesta tecnologia es fa bona per crear aspectes de l’aspecte humà com si fos fotorealista.

Per descomptat, com que l’entrada és seleccionada pels humans, Beauty_GAN aprèn en última instància d’un ésser humà i només té tant material d’origen per treure’l. Aquestes 17.000 imatges són el seu món sencer; ajusteu l'entrada de dades i modifiqueu el resultat. Tot i que màquines com aquesta són bones per distingir entre certs factors, altres aspectes d’una imatge poden ser més difícils d’ensenyar-los. El gènere, la raça, no signifiquen res per a ells, diu Lukas, tot i que introduïm un conjunt de dades ètnicament divers. I, com assenyala Marius Tetlie de Beauty_GAN, l’aspecte depèn de qui recopili les dades. Si algú ho fes, seria diferent. Però el biaix o la manca de la màquina són tant la seva benedicció com la seva maledicció: està captant aquestes imatges i dient alguna cosa nova amb elles, diu Marius. Falten tant de les idees generals que tenim al voltant del que és i del que no és bell.

Kylie Jenner de Daniel Sannwaldx Bellesa_GAN

Beauty_GAN no és l’única tecnologia d’aquest tipus. El seu director creatiu, Sebastian Zimmerhackl, cita l’artista alemany Mario Klingemann com a influència. Klingemann anomena el seu treball neurografia, per la qual cosa forma una màquina per crear imatges sense càmera; el seu sistema pot produir milers d’imatges al dia. Al món de la moda, l’artista Robbie Barrat va crear una IA que va ingerir totes les col·leccions anteriors de Balenciaga a través de les seves campanyes, llibres de look i imatges de passarel·la; la seva IA genera dissenys hipotètics (però força versemblants) de Balenciaga.

Igual que amb Beauty_GAN, es produeix una inquietud, així com una estètica estranya i tripla: l'estètica d'una realitat alternativa on les màquines dicten la manera com ens presentem. No sembla perfecte, reconeix la producció de Sebastian de Beauty_GAN, perquè és un experiment. Però en el futur, recordarem els errors artístics.

Tot i que podem debatre sobre la qualitat de les sortides d’aquestes màquines, apareix una altra pregunta: quin sentit té tot això? En la seva articulació actual, Beauty_GAN és una obra viva nascuda de la tecnologia i pretén desafiar la creativitat i l’originalitat, un algorisme intel·ligent que entén les noves definicions de bellesa, amb una sortida d’imatges, vídeo i, aviat, un filtre de realitat augmentada. Però el seu significat és més profund. Com diu Moises Sanabria, un tecnòleg creatiu de Beauty_GAN: teniu aquesta indústria d’informàtics i acadèmics que canvien el joc sobre el que significa bellesa i intel·ligència artificial, però, com es tradueix a la gent que llegeix les notícies cada dia, a la gent que llegeix Dazed Beauty ? La idea és advertir a la persona quotidiana que no tracta d’IA que s’implementarà de manera cada vegada més informal.

Kylie Jenner de Daniel Sannwaldx Bellesa_GAN

Per a les imatges d’aquest número, vam demanar a Daniel Sannwald que fotografiés Kylie Jenner gairebé sense maquillatge, com un llenç en blanc. Després li vam pintar la cara amb les imatges creades per Beauty_GAN. En altres paraules, porta un maquillatge generat per IA. Triar Kylie, de tots els temes, no està exempta d’ironia ni d’importància. La jove magnata de bellesa té un compte d’Instagram amb 124 milions de seguidors (i compta), un cop va intentar marcar el seu propi nom i ha convertit la seva marca Kylie Cosmetics en una companyia estimada en 800 milions de dòlars en només un parell d’anys. És la persona que tot el món sosté com a noia de la bellesa, la cara que intentem replicar. La Kylie aconsegueix farciment de llavis? Tenim farciments de llavis. Kylie contorns? Contornem. Kylie dóna suport a un producte? El comprem. Fins i tot hi ha una aplicació d’Instagram que ens permet aplicar la cara de Kylie, semblant a una màscara, al nostre. És la cara que va generar mil selfies.

Es podria argumentar que, de totes les imatges de bellesa que veiem a Instagram actualment, la cara de Kylie Jenner, la seva estètica, és la que influeix més. Cada vegada que algú copia el contorn o el revestiment de llavis, es produeix una nova proliferació. Ella influeix en allò que pensem que és bell, allò que existeix a Instagram. El projecte Beauty_GAN ho veu introduït en una màquina i després deixa que la màquina agafi el relleu; la màquina crea el que creu que és una imatge de bellesa i la torna a pintar a la cara de Kylie. Així, el bucle de retroalimentació es tanca.

Qui més ho podria fer? Necessiteu algú com Kylie, que defensi la fotografia de bellesa contemporània, diu Lukas. És una col·laboració: el que li fa la màquina és pintar-li la cara de la manera que creu que hauria de ser en un selfie de bellesa, conclou. Per dir-ho en una metàfora realment fàcil, Beauty_GAN és com un mirall de la cultura popular, però la reflexió que us miraria potser no seria el que esperàveu. Ensenyem a una màquina a veure’ns i el que ens mostra no sempre és el que veiem nosaltres mateixos.

Crèdits:

Concepte i direcció creativa: Isamaya Ffrench i Ben Ditto

Paraules: Amelia Abraham
Fotografia: Daniel Sannwald a Management Artists
Maquillatge: Mary Philips a Blended Strategy
Cabell: Cesar De Leon Ramirez at crowdMGMT
Estilisme: Rita Zebdi
Assistents fotogràfics: Guillaume Blondiau, assistent d’estilisme de Kaveh Malek, Mackenzie Grandquist
Tecnologia digital: Brandon Kalpin
DP: Lane Stewart
Retoc: Estudi privat
Productor: Carolina Takagi i Dario Callegher a Pink Production
Assistents de producció: Greg Bonnet, Peter Cacciopoli

Beauty_Gan
Artistes: Selam X i ART 404
Director creatiu: Sebastian Zimmerhackl
Director artístic: Lukas Rudig
Informàtic: Jens Wischnewsky
Tecnòleg creatiu: Moises Sanabria
Dissenyador: Marius Tetlie
Gestor de conjunts de dades: Neneh Opheim
Desenvolupadors: Artur Neufeld, Tim Pulver i Eduardo Maluf de Campos
Filòsof: Benedict Fischer