Una eina de classificació i anàlisi visual per cartografiar els patrons dominants al vídeo generat amb intel·ligència artificial.
El projecte neix d’una pregunta central que travessa la investigació d’Artefacto des del seu origen. La intel·ligència artificial té una estètica pròpia? L’eina «Mapa d’estètiques IA» respon aquesta pregunta a escala, processant un corpus ampli de vídeos d’Instagram produïts amb tecnologies generatives. El treball s’ancora directament a les troballes de l’article acadèmic Implications of generative artificial intelligence in cinematic narrative and aesthetics (Caballero, Giralt, Sora-Domenjó i Codina), on l’anàlisi de 295 projectes cinematogràfics va revelar patrons estètics recurrents que aquest prototip sistematitza i visualitza.
L’entorn d’Instagram, amb la barreja d’acudits, contingut surrealista i vídeos de producció formal, ofereix un laboratori cultural espontani que l’estudi acadèmic no cobria. La producció massiva, dispersa i popular d imatges generades amb IA.
L’eina utilitza el model Gemini de Google a través del vostre SDK oficial. Cada vídeo s’envia al model juntament amb una taxonomia estructurada de diverses categories i subcategories, desenvolupada específicament per a aquest projecte. El model rep el vídeo com a entrada multimodal i torna un objecte JSON estructurat. La taxonomia opera com una ontologia de classificació dissenyada per a LLMs, amb instruccions explícites sobre quan primar el contingut sobre la tècnica, i com tractar vídeos on l’eina generadora (Sora, Runway, Deforum, etc…) només és un mitjà i no un tema.
L’article identifica que la majoria de projectes cinematogràfics amb IA analitzats recorren a generació d’imatges originals mitjançant models de difusió (Stable Diffusion, Runway…), text a veu i tècniques d’escalat i millora de vídeo. Però més enllà de les tecnologies, els autors i les autores assenyalen l’emergència d’una sèrie de trets visuals que es repeteixen amb independència de l’autor, el país o la intenció artística. Apareixen morfismes continus on els cossos es transformen sense transició discreta, textures que oscil·len entre la hipersaturació i el desenfocament controlat, anacronismes visuals que fusionen èpoques històriques, fons difusos que contrasten amb subjectes centrals hiperestilitzats, i una presència sistemàtica del surrealisme oníric. Aquests patrons plantegen una pregunta cultural que és sí, ¿el model aprèn estètiques de les dades d’entrenament i les rèplica, o està emergint una sensibilitat visual genuïnament nova?
El prototip funciona com un instrument de cartografia estètica. A partir del corpus produeix mapes de distribució que permeten identificar quines categories predominen, quines subcategories estètiques s’acumulen a certes zones temàtiques, i quines relacions hi ha entre el tipus de contingut (humor, art conceptual, tecnologia, naturalesa…) i els trets visuals generats per la IA. L’eina no pretén avaluar la qualitat dels vídeos sinó revelar-ne la gramàtica visual col·lectiva. Dins de la investigació d’Artefacto, aquest mapa funciona com a evidència empírica per a la hipòtesi plantejada a l’estudi acadèmic i és si la IA generativa està produint una estètica identificable, exportable i culturalment condicionada, que al cinema circula entre el festival d’autor i el meme d’Instagram amb una coherència visual que cap dels dos espais té consciència de compartir.
