La fotografia e l’immagine in generale stanno entrando in una nuova dimensione, che richiede una grande attenzione e richiede una presa di coscienza. Parliamo dell’intelligenza artificiale che è ormai sa (o pretende di saperlo) decodificare un’immagine e di conseguenza può indicizzarla, catalogarla o addirittura sopprimerla dalla vista.
Segnali in questa direzione arrivano da tutte le parti, in particolare lo notiamo come tendenza in quelle aziende che, alla fine, condizionano l’informazione e la comunicazione: Google, Facebook e non solo loro. Pensate che sia un caso che proprio in questo periodo ci siano movimenti convergenti in questo senso? Qualche settimana fa si è parlato del “grande errore” di Facebook che ha censurato la storica e vincitrice del premio Pulitzer Nick Ut che ritrae la bambina che piange correndo nuda in Vietnam sfuggendo dal suo villaggio che bruciava a causa di un attacco con bombe al napalm della forza aerea del Vietnam del Sud, che uccise 4 persone. Questa immagine ha rappresentato il simbolo di una violenza inumana, che colpisce e fa riflettere meglio di qualsiasi altro mezzo. La fotografia, quella che “vale più di mille parole”, probabilmente ha in questo scatto una dei suoi primari punti di conferma. Ma per questo errore (considerare “pornografica questa immagine”), Facebook è ancora più colpevole, perché ha la presunzione di essere “the world’s most powerful editor” che lo porta a giudicare solo tramite algoritmi che, per quanto evoluti, sono incapaci di garantire una analisi davvero profonda. E non se lo può permettere, alla luce dei dati che indicano in questa piattaforma lo strumento principale per ottenere informazioni da parte del 44% degli adulti americani.
Non che Google sia poi tanto meglio; anche il colosso della nostra società dell’informazione si spinge e propone algoritmi sempre più evoluti per poter analizzare le immagini, mettendolo a disposizione il codice sorgente del suo Show and Tell a tutti gli sviluppatori e raccontando questa tecnologia che si propone di riuscire a riconoscere il 93% dei soggetti contenuti in una fotografia, un miglioramento significativo rispetto al circa 89% di un paio di anni fa, ed è un bene perché all’epoca confondeva gorilla con persone di colore, creando non poco imbarazzo per Google e forte discussione in Rete.
Il problema dell’intelligenza artificiale (di cui abbiamo parlato poco tempo fa qui, ma l’avevamo analizzata dal punto di vista della creazione di contenuti e non dalla sua analisi successiva), è che cerca di comprendere usando tecnologie informatiche complesse il contenuto di un’immagine è solo l’ultimo dei tasselli sulla capacità di analizzare tale contenuto, però. Qualcuno potrà preoccuparsi (ed è giusto farlo) della mancanza di sensibilità delle macchine per trattare una tematica così grande e complessa, ma non è che l’intelligenza “umana” sia poi così superiore, non in tutti i casi. In questi giorni si è aperta la mostra The image as question (galleria Michael Hoppen), dove sono esposte molte fotografie scattate tra il diciannovesimo e il ventunesimo secolo. I curatori spiegano che:
“Molte di queste immagini hanno fornito prove di teorie o eventi. E fuori del loro contesto, non forniscono più molte risposte, ma pongono nuove domande”
Il concetto, molto interessante, è che le stesse fotografie di fatto raccontano storie che non è detto che siano così evidentemente chiare, ma che anzi possono portare a creare più dubbi che non conferme. Come possiamo pretendere una analisi “oggettiva”, sia questa analizzata da una mente umana o da una macchina (che, comunque, è pur sempre programmata da un essere umano)?
La soluzione non è da ricercare, crediamo, nell’analisi del risultato. La tecnologia andrà avanti, migliorerà, gli errori commessi dai grandi – sicuri dei loro algoritmi, barbari e imprecisi – aiuteranno a commetterne di simili, il grande vantaggio delle macchine è che una volta che individuano un errore non lo commettono più, e in questo sono superiori agli umani che – come ci deve il famoso detto latino (attribuito, sembra erroneamente, a Seneca):
Errare humanum est, perseverare autem diabolicum
Il problema da affrontare è che siamo troppo abituati a valutare superficialmente tutto, specialmente le immagini. E’ un disastro in generale, è inaccettabile per chi produce immagini, che troppo spesso si accontenta solo di descrivere, oppure di usare codici e approcci già preconfezionati. Uomo che usa algoritmi come le macchine, e in modo più impreciso, e con più presunzione e leggerezza di Google o Facebook. Dobbiamo fermarci, dobbiamo capire che le apparenze non sono tutto, che dobbiamo fare un passo in avanti. Perché se no non possiamo scandalizzarci e puntare il dito sul razzismo se una macchina (una realtà artificiale) può per esempio giudicare la bellezza in un concorso, come è successo, perché siamo noi stessi – essere umani e ancor di più creatori di immagini – che siamo i primi ad usare la stessa logica, ancora più rudimentale. In un mondo che sempre più descriverà con tag, parole, codici quello che produrremo con una fotocamera (o strumento simile), più abbiamo il compito di aggiungere contenuto, valore, messaggio vero, non semplicemente apparente.
Valore, non apparenze: trasmettere contenuti
Per riuscire a meditare su questo, più che le parole di qualcuno che si occupa di tecnologia, vale la pena segnalarvi il video dell’intervento a TED di una modella, Cameron Russell, che si intitola: “L’aspetto non è tutto. Credetemi, sono una modella. Già, una modella” (quella categoria di persone che magari, proprio usando algoritmi discriminanti ancora più stupidi di quelli delle macchine, giudichiamo “belle e stupide”), ci porta a riflettere sul valore del quanto siamo abituati a giudicare solo sulle apparenze. E riesce così bene a trasmetterci questo messaggio che – incredibilmente – ci fa persino dimenticare la sua bellezza. Lavoriamo su questo aspetto, a cominciare dal prossimo click che faremo.
