La muerte de la intención
Algunas notas sobre I.A. generativa, visualización... y Michel Foucault
La pregunta más frecuente que me han hecho en talleres y charlas recientes es cómo creo que la I.A. generativa afectará a la visualización y al diseño de la información. Dado que mis opiniones actuales al respecto son bastante triviales, suelo remitir a la gente a artículos de Andy Kirk, Enrico Bertini y otros.
He utilizado herramientas de I.A. generativa para escribir código—que siempre reviso para corregir errores,—y he probado algunos generadores de canciones que son divertidos, pero también repetitivos y carentes de chispa creativa: Aquí está Data Blitz, una canción metalera bastante boba sobre visualización de datos. También uso ChatGPT para traducir esta newsletter al español; edito los resultados manualmente.
Al menos por ahora, mi interés en la I.A. generativa es escaso. Puede que se deba a que mi trabajo es consciente, deliberado y hecho a mano, aunque lo realice con una computadora y el software instalado en ella. Mis escritos y diseños requieren concentración y una profunda relación con la información y los símbolos que la codifican. Como consecuencia, cuanto más mediado y abstracto sea mi contacto con esa información y esos símbolos, peor es el resultado.
Por otra parte, como lector, me gusta sentir que detrás de los gráficos e historias que encuentro hay autores, seres humanos reales que se preocupan por mi experiencia al sumergirme en su trabajo. Me desagrada percibir que lo que estoy leyendo fue generado por una máquina con poca o ninguna intervención humana.
Esto está estrechamente relacionado con un consejo que doy a los estudiantes cada semestre: Nunca confiéis en las configuraciones predeterminadas del software, y siempre supervisad, ajustad y editad los resultados de los procesos automatizados en los que todos confiamos. Hagamos que los lectores sientan que nuestros gráficos no son gráficos de R, Tableau o Excel; hagamos nuestros gráficos verdaderamente nuestros, personales, únicos, idiosincráticos.
La misma prudencia que debemos aplicar al usar R, Illustrator, Tableau, Data Wrapper, o cualquier otra herramienta de diseño debemos aplicarla a la I.A. generativa. Debe ser una ayuda para la agencia humana, no un sustituto.
Todo este preámbulo es una excusa para recomendar a Ted Chiang.
Chiang es un científico de la computación y un merecidamente famoso autor de ciencia ficción. En mi opinión, es uno de los mejores escritores en la historia del género, al nivel de, digamos, Clarke, Le Guin, Butler o Silverberg (uno de mis favoritos; no te pierdas Alas nocturnas, Muero por dentro, o Regreso a Belzagor).
Desde 2023, Chiang ha estado escribiendo sobre I.A. para la revista New Yorker. En sus tres ensayos críticos (1, 2, 3) vi reflejadas algunas de mis propias intuiciones, expresadas mejor de lo que yo jamás podría haberlo hecho, y otras refutadas. Esta es una cita esencial del tercer ensayo, Why A.I. Isn’t Going to Make Art:
La tarea en la que la A.I. generativa ha tenido más éxito es en reducir nuestras expectativas, tanto de las cosas que leemos como de nosotros mismos cuando escribimos algo para que otros lo lean. Es una tecnología fundamentalmente deshumanizante porque nos trata como menos de lo que somos: creadores y aprehendedores de significado. Reduce la cantidad de intención en el mundo.
Todos deberíamos reflexionar sobre si queremos contribuir a esa reducción o resistirla.
Que he estado leyendo
Mucho de Michel Foucault. ¿Por qué Foucault, te preguntarás? Varias razones.
Aunque estudié algo de filosofía en la secundaria y en la universidad, nunca me metí en serio en la obra de Foucault. Mis lecturas se limitaron a algunos capítulos de sus escritos sobre sexualidad, epistemología y poder. Sin embargo, en los últimos años he visto a varios “intelectuales” reaccionarios atacar a Foucault por su supuesta contribución a la caída de algo que llaman “Civilización Occidental”, concepto que cualquiera con un conocimiento básico de la historia debe considerar profundamente idiota.
Siendo como soy alguien a quien le gusta llevar la contraria cuando se trata de personajes de la calaña de un Christopher Rufo, decidí revisitar a Foucault.
Me encontré con un profesor erudito, alguien que poseía un vasto conocimiento de la historia del pensamiento y las ideas.
Contrariamente al mito que retrata a Foucault como un escritor laberíntico, era un comunicador claro—al menos al final de su carrera, ya que lo estoy leyendo en orden inverso, comenzando con las transcripciones de los últimos cursos que impartió en el Collège de France. Hasta ahora he leído El coraje de la verdad (sus últimas conferencias, 1983-1984) y El gobierno de sí y de los otros (1982-1983); también he leído un curso bastante anterior, Los Anormales (1974-1975).
Parte de estos libros, particularmente el análisis detallado de la noción de parresía—discurso franco que pone al hablante en riesgo de consecuencias graves—es aplicable a un análisis del oficio de la visualización, por lo que podría haber algo de Foucault en mi próximo libro.
(Paréntesis: Como he estado viajando demasiado últimamente, leí el primero de los libros mencionados arriba en una edición en portugués, el segundo en inglés, y el tercero en español. Un amigo mío que conoce bien a Foucault me ha dicho que las traducciones al inglés son probablemente las peores de las tres, pero que es probable que ninguna de ellas capture bien los matices del discurso de Foucault. ¡Toca aprender algo de francés!)
Además del venerable filósofo, también he encontrado muchos recursos y lecturas interesantes principalmente a través de Bluesky, la red social que más estoy usando estos días (únete; la comunidad de visualización parece estar reagrupándose lentamente en ella):
• El artículo de Susan Kruglinski y Andrew Gellman que narra las historias paralelas de los gráficos estadísticos y los cómics.
• Data Navigator, el proyecto de accesibilidad en visualización más reciente de Frank Elavsky, que tiene el objetivo de hacer que sea más sencillo interactuar con gráficos web.
• La excelente clase introductoria de Andrew Heiss Data Visualization with R.
• El repaso que hace Narges Mahyar a nuevas formas de imaginar y hablar sobre la visualización, Reimagining Data Visualization to Address Sustainability Goals.
Qué he estado haciendo
Estoy trabajando en varios proyectos que compartiré aquí tan pronto como sea posible. También continúo pensando y tomando notas para un quinto libro. En cuanto a conferencias, si planeas asistir a IEEE Vis 2024, es posible que me encuentres allí. El título tentativo de mi charla es The Golden Age of Visualization Dissensus.
Recientemente visité la Universidad de Puerto Rico, donde di tres charlas sobre cómo aprender (y enseñar) visualización; aquí está un resumen. Fue una estupenda experiencia.
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Eso es todo por hoy. Os dejo con Chris Stapleton y su canción Either Way. No soy demasiado fan de la música country, pero hago una excepción con Stapleton debido a la elegante simplicidad de sus composiciones y a su voz única y poderosa: