Zero Likes, 2017

Programa de inteligência artificial

Zero Likes é um projeto generativo de aprendizado de máquinas (machine learning) que explora a estética dos espaços negligenciados e negativos da internet. Uma A.I. (Inteligência Artificial) foi treinada para responder a mais de 100 mil postagens de Instagram que não receberam nenhum like (zero likes), investigando o potencial das máquinas para responder a questões humanas abstratas. Outra A.I. foi treinada para responder às imagens geradas pela primeira. O resultado é uma obra de arte descontrolada e perturbadora, acompanhada de legendas automatizadas desconcertantemente diretas.

Os likes são as métricas primárias utilizadas pelos algoritmos de redes sociais para quantificar o que é bom, conteúdos interessantes versus conteúdo ruim e desinteressante. Uma postagem com zero likes será empurrada para as bordas da internet, onde provavelmente não será vista por um ser humano novamente.

Ao reduzir as possibilidades do espaço na internet em uma interface de usuário, a plataforma começa a encorajar nosso comportamento. No caso do Instagram, a estrutura da plataforma influencia nossas decisões estéticas. Ela nos ensina a criar conteúdo que maximize o engajamento do usuário e a capacidade de compartilhamento. Como seria de se esperar, a maioria dos conteúdos do projeto zero veio de usuários antigos do Instagram, com contas de seguidores limitadas, ou de pessoas que são novas no sistema. Essas pessoas ainda precisam aprender com a plataforma, e estão tateando seu caminho por um sistema desconhecido. Elas ainda não aprenderam as manhas.

O projeto existe na sua forma atual como uma criatura automatizada e orgânica que opera em uma rede social popular ou, mais simplesmente, é um bot de arte. Os trabalhos exibidos são seleções de uma coleção crescente de mais de 20 mil imagens. As imagens desta coleção são compartilhadas diariamente em @zero_likes no twitter.

Processo: A inspiração veio de um amigo que postou uma foto no Instagram, que recebeu zero likes. Para alguém que era relativamente popular no Instagram, achou aquilo fascinante, e se perguntou: por que aquele post que não provocou nenhuma resposta emocional? Se seu Instagram for ativo, é difícil evitar um comentário sincero, uma ironia ou até uma simpatia, mas parecia haver algo precioso sobre aquelas imagens. Por conta disso, escreveu um script que coletou essas imagens em massa, e o projeto evoluiu a partir daí. Uma vez que possuía o banco de dados dessas imagens, ele as explorou, e surgiram algumas questões interessantes: Qual é a textura desse conteúdo esquecido? Como a máquina representaria esse tipo de “nada”? Estou interessado em abrir um diálogo com essa inteligência de máquina em rede?

O artista treinou uma variedade de modelos AI e algoritmos sobre o conteúdo do zero, incluindo pix2pix (https://affinelayer.com/pixsrv/), DCGAN (https://github.com/carpedm20/DCGAN-tensorflow) e im2txt para legenda de imagens ( https://github.com/tensorflow/models/tree/master/im2txt).

O trabalho foi criado em Byron Bay, Austrália, e Belgrado, na Sérvia, durante a residência Making Machines, na School of MA (residência em Belgrado), em abril de 2017.

Créditos:

Taehoon Kim, por disponibilizar o código open source DCGAN.
Phillip Isola, por disponibilizar o código open source pix2pix.
Gene Kogan, como mentor.
Mario Klingemann, pelo auxílio no escalonamento do algoritmo e pela inspiração.
Rachel Uwa: por facilitar a realização do projeto na School of MA residência em Belgrado, http://schoolofma.org/.

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