[polska wersja językowa poniżej]

Are you wondering whether you can enrich your artistic practice with AI? Are you curious how it can help you develop your visual voice? AI has steadily entered the realm of art in recent years. The shift from traditional mediums into the vast possibilities provided by AI has opened up new possibilities for creative expression. We see more and more artists using technology to support their research, develop a specific visual language, or build an independent VR environment. AI has shifted from a field of experimentation to a mainstream medium in creative practice. The conversation around artificial intelligence in the art world has changed, too. What once was discussed with utmost scepticism has proven to be more than a trend, reshaping the boundaries of creative practice, its possibilities, and, naturally, its financial repercussions.  

AI is already part of the reality of most studios, whether credited or not, used in image generation, text drafting, emails, archiving, editing, inspiration sourcing, and administrative tasks. The most productive way to begin working with it is by introducing AI to an already existing practice. Before opening any software, it is worth articulating what your work is fundamentally about: the questions it asks, the materials or themes it returns to, and the points in your process where momentum tends to sparkle. AI becomes most handy when it addresses a specific need. Whether that is conceptual expansion, formal experimentation, or logistic support. The results of using AI are usually most interesting when the technology supports an existing practice, not when it attempts to replace or define one. If you don’t want your practice to become generic, feed the ‘monster’ your own ideas. Bring an aesthetic, a genre, a reference, a language, a mood, and build upon what’s already yours.

Imagine you have an assistant who’s ready to help you research and develop your ideas. But don’t treat them as an oracle. Be inspired but trust your gut. Be ready to play with raw material; do not expect finished work. The artist’s role remains central here: editing, refining, rejecting, and recombining what the machine produces. Meaning emerges not from what the AI generates, but from how the artist responds to it. Used carelessly, it can flatten your voice. 

Over time, working with AI requires developing a language of articulation. Prompting is not a neutral act but a specific form of communicating with the software that requires precision. The more specific the prompt, the more clearly it will react and produce results. Many artists treat prompts as disposable, but saving, revising, and reusing them can become a narrative archive, a record of how ideas evolve, a diary of your process. In this sense, prompting becomes part of the practice rather than a technical necessity. You are learning how to communicate your vision, and that can sharpen your response to the way your work is perceived by the public once it is exhibited. With the development of your career, you will realise how expressing your vision sharply is essential to the way people perceive your practice. Contemporary art rarely benefits from vagueness. Communicating your ideas with the software will teach you that the work is shaped by intention rather than automation. 

In conversation with Sylwia Żółkiewska 

We are joined by Sylwia Żółkiewska, a Polish new media artist, designer, and visual culture researcher based in Warsaw. She uses art as a way of exploring emerging technologies, including AI, and their impact on contemporary visual culture. Her practice focuses on how digital tools and platforms reshape visual language, perception, and experiences of time, memory, and emotion. Working with adaptive, often minimalist formats, she examines the fragile and ephemeral nature of visual culture situated between digital and physical environments.

When did you start working with AI, and how has this changed your practice? How has this dynamic changed over the years? 

Sylwia Żółkiewska: I started actively working with AI tools around 2022, when generative platforms became accessible to artists without an IT background, programming skills, technical collaborators, or large budgets.

AI didn’t appear in my practice out of nowhere. I had been following its potential in art and the creative sector much earlier. In 2018, I co-created one of the first museum hackathons in Poland that experimented with AI. For years before that, I was already researching emerging technologies, platform-driven visual culture, and mobile aesthetics, using artistic research, qualitative methods and foresight tools.

In a way, I was lucky. The AI tsunami happened when I already had theoretical and practical knowledge on how technologies shape perception, authorship, and visual language. After being briefly astonished by the scale and speed of what was happening, I focused on AI’s darker sides: bias, lack of transparency, technocolonial structures, ethical blind spots, and its massive influence on how we perceive images, art, and reality.

After several months of experimentation with different tools, I designed my first AI art research workflow and created the Everything Diffusion project in 2024. In it, I experimented with feeding open platforms with open-source or public-domain datasets, partly to reclaim authorship and partly to make systems that learn from user input more ethical. My workflow which I’m still expanding combines nethnographic research, collecting visual examples, keeping an autoethnographic diary and engaging with the technology. AI definitely intensified my focus on the artistic research process and methodology rather than the visual output and its aesthetics. It also pushed my art toward greater conceptuality. Because when everyone can generate images in seconds, the real question becomes not how something looks, but why it exists at all. 

“When everyone can generate images in seconds, the real question becomes not how something looks, but why it exists at all.”

Do you experience AI as a collaborator, a material, or a completely independent agent, and how do you negotiate control and agency within this relationship?  

SŻ: I think I experience AI primarily as a material and a system to explore, test, and sometimes hack, not as an autonomous collaborator. I don’t believe in AI creativity yet. For me, it’s still very much a “crap in, crap out” situation, like scientists like to say. Intention, intuition, and responsibility remain on the human side.

Since my practice is based on constraints, minimalism, and reduction, I’m interested in what remains when I limit possibilities instead of adding more. With AI, I work in a similar way. I set strict conceptual, aesthetic, and ethical boundaries. I deliberately avoid excess generation and treat errors, glitches, and inconsistencies not as failures, but as moments where the medium reveals itself and the influence it has on artists and art. So I don’t negotiate control with it, rather design the conditions under which it operates and test its boundaries and potential during the art practice. 

What inspired you to combine natural imagery with artificial environments in your work, and how has AI influenced this approach? Do you feel like AI helped you to sharpen your visual language? 

SŻ: When I started experimenting with AI, bringing natural imagery into my work felt almost inevitable. I instantly saw the connection: it feeds not only on us, on our culture, but also on the environment. Earlier, I didn’t feel this need and stayed away from natural imagery. So paradoxically, AI pushed me closer to nature. Bringing back natural imagery to AI experiments is also about bringing attention to the topic of its ecological footprint.

I think it’s because AI is such a total, overwhelming technology that, in response, we, as humans, feel the instinctive need to reconnect with our roots. At the same time, combining natural imagery with artificial environments reflects how contemporary perception works. Nature today is rarely experienced without mediation. It comes to us through screens, datasets, and simulations. For many people living in cities, digital environments are now a primary habitat.

AI definitely helped me sharpen my visual language, but in a rather subversive way. I use it much more as a conceptual sparring partner than as an image generator. I talk with AI about my ideas, to clash with them, revise them, prototype concepts, and stress-test assumptions. As an independent artist working at the intersection of art and technology, and also as a mother with limited time, this kind of dialogue turned out to be unexpectedly useful to be able to progress in my art inquiry.

So I rely much less on AI for imagery itself and much more for the conceptual phase. I believe this phase is becoming increasingly important in a world where almost anyone can produce visuals instantly. Instead of aiming for beauty, realism, or monumentality, I focus on fragility, instability, and internal tensions within technological systems.

“Instead of aiming for beauty, realism, or monumentality, I focus on fragility, instability, and internal tensions within technological systems.”

How do questions of digital ethics and sustainability affect your decisions when choosing or designing AI tools for your artistic practice? 

SŻ: Digital ethics and sustainability were central to my work long before the AI boom, so they shaped my engagement with AI from the very beginning. I train myself to iterate with clear concepts and intention to limit iteration and production volume. I believe that not everything that can be generated should be generated, not only because of environmental issues but also out of respect for our mental health and others.

The overproduction of AI-generated visuals made me much more aware of the environmental cost of digital creation. Earlier, I tended to see digital art as relatively harmless, apart from issues like social media overuse. The scale of AI generation forced me to confront its ecological footprint. In 2025, I formulated my Agile Art Manifesto, outlining principles of eco-conscious, less monumental, adaptive artistic formats. I also initiated Water[false], a research-based project focused on low-waste practices in digital art, including a critical investigation of AI tools and the resources they consume.

My method right now is what can be called peaceful hacking or model hacking. This approach, available for artists without an IT background,  consists of feeding existing text-to-image platforms with public-domain data. I consider it both a creative experiment and a critical gesture. It allows some influence over the results and makes the process more ethical from a copyright perspective, while also exposing how opaque these AI models really are. 

When selecting tools, I pay attention to transparency, data policies, and even the legal context of where a company is registered. Still, at this stage of technological and legal development, licenses and terms of use remain ambiguous and unstable – working with AI requires constant attentiveness to changing rules and capabilities. So sustainability, for me, is not an aesthetic theme but a working method. Digital ethics, ecological impact, and access are inseparable aspects of my artistic practice. I consider choosing or rejecting a tool a political, ethical and artistic decision, which we as artists should take consciously.

Exhibitions and visibility: How to talk about AI in your work 

Let’s say you are familiar with the software, you are using it with great effects within your practice, and now it’s time to talk about it with your friends, curators and eventually the public. As mentioned above, communicating with the programme is one thing, but another is contextualising this help within the broader spectrum of your work. It may not come with ease, but the good thing is that as AI becomes more visible in nearly every step of the art eco-system, the need for clarity about process becomes equally, and increasingly important. 

As emerging artists, you don’t need to justify your use of AI, but you should understand and be able to articulate its role. Make it your strength, be the master of your medium, whatever it may be. Whether AI functions as a collaborator, infrastructure, subject matter, or background tool in your work, it should be clear to you. This transparency strengthens conceptual coherence and helps situate your work within broader critical conversations. 

On the other hand, talking about AI in exhibition texts should also be about responsibility and access. Clear, honest language helps to avoid techno-jargon and invites audiences into the conversation. So make sure, whoever you are collaborating with, to express yourself clearly and avoid misunderstandings or exaggeration. Making these choices explicit can prevent AI use from being mythologised and instead situate it within concrete cultural, socio-political, and environmental contexts. Don’t pretend to use AI; use it well, and be able to communicate it responsibly. 

What about the uncomfortable questions? 

Let’s say now you are using AI as your studio assistant, and that goes well. You then have a great show, where this collaboration is tackled from a clear point of reference and expressed comprehensibly. Perhaps it’s time to think of the footprints this way of working leaves behind. When it comes to the ethical level of copyright, AI systems depend on data, much of which is harvested from human activity. Where explicit consent, clear ownership, or fair compensation is usually not credited. This poses questions of privacy, ownership and the use of data on the internet. Whose voices are amplified or erased in the process…? Are you blindly following what the software feeds you, or are you critically collecting your own research? 

Closely related here is the issue of authorship. When AI generates images, texts, or sounds based on existing cultural material, the boundaries between original creation, inspiration and appropriation tend to become loose. Challenging established norms of artistic credit, intellectual property, and responsibility. This is why it’s so crucial for artists to stay responsible with what they require from the software. Do not be ruthless, because it can bounce back at you. You wouldn’t wish for your work to be copied or appropriated without your consent, only because someone got it suggested by the AI software.

Alongside these concerns lies a high ecological cost of the mentioned collaboration. Have you come across the anecdote of the amount of litres of water it takes for the AI to respond to your ‘thank you’ note? Even if that viral video was somewhat of an exaggeration, it should shed light on the issue of how we use the software. The efficiency of AI is achieved with energy-intensive data centres and global supply chains of computer production. Training and operating them requires significant use of electricity and cooling solutions that directly contribute to carbon emissions and environmental harm. 

The carbon footprint of AI’s labour should inspire us to reconsider the sustainability of this collaboration and to question whether increased efficiency and automation justify their environmental costs. We hope the future brings more sustainable solutions; this matter seems essential to mention. We do not intend to alarm you or demonise the ‘natural’ process of technology. We wish to inspire an attitude of awareness and responsibility.  

In Conversation with Leo Crane 

Leo Crane is a British artist, producer and entrepreneur whose practice spans art, technology, and the creative industries. With over 25 years of experience, he works across disciplines as a maker and a creator of platforms. He is the co-founder and partner of AIFA Ventures, a global initiative connecting artists, investors, and cultural institutions to unlock the value of creative intellectual property and shape the future of entertainment. We invited Leo to join us in this matter, as his career is at a point where artistic practice and technology reinforce one anothe, making his perspective on AI particularly insightful and enriched with hands-on expertise. 

Knowing that your career started as a visual artist, could you tell us the background story of how you came to be where you are now? How has working with AI reshaped your practice?

Leo Crane: Actually, my career started in museums, including many years at the V&A, the UK’s national museum of art and design. The museum has a global, interdisciplinary approach with technology as an important part of the story. This could be the engineering of a Gothic arch, the firing of a Korean vase, the chemistry of a photogram, or the mechanics of the printing press. Each is a revolution in the history of art with a corresponding impact on society, so I learnt to see technology and art as inextricable partners.

A turning point for me was the V&A’s Decode: Digital Design Sensations in 2009, the first exhibition of digital interactive design in a major museum. I was so inspired, I quit my job and went back to university, got a Master’s in 3D Computer Animation, and set up my own production studio. What really intrigued me was the tension between physical heritage and digital futures, so at the same time, I studied painting and drawing with Maggi Hambling CBE, one of Britain’s legendary living artists. 

As an animator, mixing physical and digital processes is familiar territory, as is experimenting with the latest emerging technology. Since my degree, I have been keeping up with digital trends, from datamoshing to cloth simulation, and then blockchain (NFTs) and AI. The more the technology was hyped, the more rooted I became in physical practices. For example, my first major blockchain project was a live opera performance with haute couture and large charcoal drawings.

The technology has to be right for the project. I have been watching the development of AI for many years, but I have only very recently started to incorporate it into my work. I would say that AI has not re-shaped my practice, but is starting to contribute to it in a specific and purposeful way.

Do you see AI as a new medium in itself, or more as a collaborative tool within your existing artistic practices?

LC: AI can be used in many ways. There are artists whose work is fully AI-generated, like FantasticPlanet by Michael Patrick Perez, a featured artist for the first edition of the AIFA Awards. Their work exploits the embedded biases and censorship in AI datasets to comment on Queerness, the body and the idea of ‘neutrality’. So AI is not only the medium, but also the framework for a conceptual investigation.

For an artist like Sasha Stiles, AI is part of a broader computational art practice rooted in generative code. As a poet, she cites AI as “fundamentally a linguistic technology” and centres “hybrid authorship” in her practice. In this way, Stiles challenges us to question what it is to be human in a more-than-human age. People really respond to this, for example, at MoMA in New York, where you are confronted by her work, A Living Poem, on a huge screen in the Gund Lobby.

For myself, AI is just one of many tools in a mixed pipeline. In my current production, The Masterpiece of Tamagata, we use AI alongside ink painting, orchestral music, performance, film, digital animation and blockchain. The film includes sequences in an imagined Painted World, so we use AI here to evoke something a little less than real, something off-kilter and dreamlike. As with the rest of the animation, it is a frame-by-frame technique: I generate each frame as a still image rather than video generation. This allows me to reject individual frames or adjust them in Photoshop for maximum control over the output.

From your perspective, how is AI changing the way originality is perceived in the art world? Is it seen as a sign of enrichment or predictability? What’s your take? 

LC: This is a really interesting question. Originality in art has traditionally been judged on the output: this is one of the principles of copyright. For example, when an artist has clearly used another artist’s work, then the question is whether the new work is transformative. 

This became a hot topic with the rise of Postmodernism and remixing, prompting many legal battles to set precedents. Famous examples include Andy Warhol’s use of a Lynn Goldsmith photograph, where the Supreme Court eventually ruled that Warhol’s work was not transformative. Another ground-breaking case was 2 Live Crew’s parody of Roy Orbison’s song Oh Pretty Woman. In this case, after much to and fro, the final verdict ruled that the new version was transformative.

However, with AI, the debate intensifies around the input: the datasets and the training of the models that drive the AI platforms. We know that much of this data is scraped and includes works by artists who have not given consent. For many people, this is perceived as a fundamental challenge to the originality of any output. 

Over the past few months, I have been working with Responsible AI UK, researching ethical use of AI in artistic practice, much of which speaks to this idea of originality and creative transformation. The broad takeaway is that artists define responsible AI use by whether it adds value at a specific stage in their process. So it seems that amongst those who are actually using AI, the perception is more pragmatic and purposeful, rather than philosophical.

“With AI, the debate intensifies around the input: the datasets and the training of the models that drive the AI platforms. We know that much of this data is scraped and includes works by artists who have not given consent. For many people, this is perceived as a fundamental challenge to the originality of any output.”

How does your work with AIFA address the opportunities and risks AI introduces for artists and the creative industry at large? I know you have been involved in projects associated with cinema. How is this sector evolving thanks to AI-driven technologies? 

LC: I set up AIFA with co-founder Clare Maguire because we both believe that technology can decentralise creativity for a more sustainable and equitable future. As artists from different sectors (Clare from music and me from fine art and film), we saw that different creative industries have different business models, and they rarely intersect..

AIFA started in response to the writers’ strikes in Hollywood. There are very real concerns around job security, exploitation, and originality. At the same time, it suits current power structures to block independent creators from using AI to challenge their dominance. We wanted to show that AI doesn’t have to be about cheap rip-offs, but can decentralise and diversify storytelling. Since then, AIFA has become a think tank and a convening force across the creative industries, with partners including WIRED, the UK government, museums, universities, investors, start-ups, tech giants like Google, and, of course, artists.

In film specifically, AI is opening up the industry beyond the big studio fortresses, where you need multi-million-dollar budgets just to enter the game. Last year, we highlighted African creatives, including Hussein Dembel Sow, whose synthetic production pipeline is proving that Senegalese stories can reach international audiences in ways not possible before. The year before, Ethereal Moon scooped the AIFA Award for Best Film, a female duo who had been locked out of the TV industry after having children. They turned to AI and blockchain to build a successful production company that connects directly with their fans.

Although we’re based in the UK, we work with communities in Nigeria, Senegal, China, Korea, Canada, France, and more. This year, we’re focusing on India and the future of film. This global perspective leads to creative thinking and problem-solving that creates something not only sustainable, but genuinely exciting.

What would you say to a young artist who is trying to develop their practice with the help of AI? Where to start? What should you be cautious about? 

LC: No matter what medium, tool or technology you use, the most important thing for an artist is to have something to say or investigate. Once you understand what drives you, you can find the right language to express it, so that it connects with others and stimulates an emotion, reaction, or thought. 

AI may be the right tool for this, or part of the toolbox. If you feel it is, then study other artists who are using AI in truly creative and original ways (you can follow AIFA for some ideas). Above all, don’t let the technology override the purpose, concept, or message of your work. 

It’s also worth being aware of the impact of AI, particularly around energy and water consumption; around data use, ownership and authorship; and around bias and representation. If your work touches on these subjects and you are using AI to express it, then you should address the ethical conflict. A good example of this is the Zizi Drag Show by Jake Elwes, who uses AI to expose gender bias and binary norms in datasets.

AI is not inherently good or bad. It’s a tool, and like any tool, it’s up to you how to use it. So, understand why you are using it and when it is most effective. And then do something truly original that expresses you and your creativity.

“It’s a tool, and like any tool, it’s up to you how to use it. So, understand why you are using it and when it is most effective.”

---

Sztuczna inteligencja w praktyce artystycznej.

Jak sztuczna inteligencja wpływa na sztukę i twórczość artystyczną.

Zastanawiasz się, czy sztuczna inteligencja może wzbogacić twoją praktykę artystyczną? Ciekawi cię, w jaki sposób może pomóc ci rozwijać swój język wizualny? W ciągu ostatnich kilku lat technologia ta dość konsekwentnie przenikała do świata sztuki. Przejście od tradycyjnych mediów do ogromnych możliwości oferowanych przez sztuczną inteligencję otworzyło wiele perspektyw dla twórczej ekspresji. Coraz więcej artystów wykorzystuje technologię do swoich badań, rozwijania specyficznego stylu lub tworzenia niezależnego środowiska VR. Sztuczna inteligencja przeszła z fazy eksperymentów do głównego nurtu praktyk twórczych. Zmieniła się również debata na temat SI w świecie sztuki. To, co kiedyś było obiektem ogromnego sceptycyzmu, okazało się czymś więcej niż chwilową modą, ale zmianą sposobu uprawiania sztuki, jej możliwości i — rzecz jasna — konsekwencji finansowych.

Sztuczna inteligencja stała się już częścią rzeczywistości większości pracowni, niezależnie od tego, czy jest to podawane do wiadomości publicznej, czy nie. Wykorzystuje się ją do generowania obrazów, tworzenia tekstów, pisania e-maili, archiwizacji, edycji, poszukiwania inspiracji oraz zadań administracyjnych. Najbardziej produktywnym sposobem rozpoczęcia pracy z SI jest włączenie jej do istniejącej praktyki. Przed uruchomieniem jakiegokolwiek oprogramowania warto określić, na czym zasadniczo polega twoja praca: jakie pytania stawia, do jakich materiałów lub tematów powraca oraz w których momentach procesu twórczego pojawia się największy impet. Sztuczna inteligencja staje się najbardziej przydatna, gdy odpowiada na konkretną potrzebę. Niezależnie od tego, czy jest to rozwinięcie koncepcji, eksperymenty formalne czy wsparcie logistyczne. Wyniki korzystania ze sztucznej inteligencji są zazwyczaj najciekawsze, gdy technologia wspiera istniejącą praktykę, a nie gdy ją zastępuje lub tworzy. Jeśli nie chcesz, aby twoja praktyka stała się banalna, nakarm „potwora” własnymi pomysłami. Wprowadź estetykę, gatunek, odwołania, język, atmosferę i buduj na tym, co już jest twoje.

Wyobraź sobie, że masz asystenta, który jest gotowy pomóc ci w badaniach i tworzeniu wszystkiego, co tylko wymyślisz. Nie traktuj go jednak jak wyrocznię. Czerp inspirację, ale zaufaj swojej intuicji. Bądź gotowy do pracy z surowym materiałem i nie oczekuj gotowego dzieła. Rola artysty pozostaje tutaj kluczowa: to on edytuje, udoskonala, odrzuca i łączy na nowo to, co stworzyła maszyna. Znaczenie nie bierze się z tego, co generuje sztuczna inteligencja, ale z tego, jak artysta na to reaguje. Używana bez zastanowienia może osłabić twój głos. Używana świadomie może go wyostrzyć.

Z biegiem czasu praca z SI wymaga wypracowania własnego języka precyzji. Promptowanie nie jest działaniem neutralnym, ale specyficzną formą komunikacji z oprogramowaniem, która wymaga precyzji. Im bardziej konkretne jest polecenie, tym wyraźniejsze będą reakcje i efekty. Wielu artystów uważa prompty za jednorazowe, ale zapisywanie ich, poprawianie i ponowne wykorzystywanie może stworzyć rodzaj archiwum narracyjnego, zapisu ewolucji pomysłów, dziennika procesu twórczego. Pod tym względem tworzenie promptów staje się częścią praktyki, a nie tylko techniczną koniecznością. W ten sposób uczysz się, jak komunikować swoją wizję, a to może wyostrzyć twoją świadomość tego, jak twoja praca jest postrzegana, gdy zostanie wystawiona. Wraz z rozwojem kariery zdasz sobie sprawę, jak ważne jest precyzyjne wyrażanie swojej wizji dla postrzegania twojej praktyki przez innych. Sztuka współczesna rzadko korzysta na niejasności. Komunikowanie swoich pomysłów za pomocą oprogramowania nauczy cię, że dzieło kształtuje intencja, a nie automatyzacja. 

Rozmowa z Sylwią Żółkiewską 

Naszą gościnią jest Sylwia Żółkiewska, polska artystka zajmująca się nowymi mediami, projektantka oraz badaczka kultury wizualnej mieszkająca w Warszawie. Wykorzystuje sztukę, aby zgłębiać nowe technologie, w tym sztuczną inteligencję, oraz ich wpływ na współczesną kulturę wizualną. Jej praktyka skupia się na tym, jak narzędzia i platformy cyfrowe zmieniają język wizualny, postrzeganie oraz doświadczanie czasu, pamięci i emocji. Pracując z adaptacyjnymi, często minimalistycznymi formatami, bada delikatny i efemeryczny charakter kultury wizualnej znajdującej się pomiędzy środowiskiem cyfrowym a fizycznym.

Kiedy zaczęłaś pracować z SI i jak zmieniło to twoją praktykę? Jak ta dynamika zmieniała się na przestrzeni lat? 

Sylwia Żółkiewska: Aktywnie zaczęłam pracować z narzędziami SI około 2022 roku, kiedy platformy generatywne stały się dostępne dla artystów bez doświadczenia w informatyce, umiejętności programowania, współpracowników technicznych czy dużych budżetów.

Nie oznacza to jednak, że sztuczna inteligencja pojawiła się w mojej praktyce znikąd. Już znacznie wcześniej śledziłam jej potencjał w sztuce i sektorze kreatywnym. W 2018 roku współtworzyłam jeden z pierwszych hackathonów muzealnych w Polsce, w ramach którego eksperymentowano ze sztuczną inteligencją. Już przedtem przez lata badałam nowe technologie, kulturę wizualną opartą na platformach i estetykę mobilną, wykorzystując badania artystyczne, metody jakościowe i narzędzia prognostyczne.

W pewnym sensie miałam szczęście. Fala sztucznej inteligencji nadeszła, gdy posiadałam już teoretyczną i praktyczną wiedzę na temat tego, jak technologie kształtują percepcję, autorstwo i język wizualny. Po chwilowym zdumieniu skalą i tempem zachodzących zmian skupiłam się na ciemniejszych stronach sztucznej inteligencji: stronniczości, braku przejrzystości, strukturach technokolonialnych, etycznych martwych punktach i jej ogromnym wpływie na to, jak postrzegamy obrazy, sztukę i rzeczywistość.

Po kilku miesiącach eksperymentów z różnymi narzędziami zaprojektowałam swój pierwszy model pracy badawczej z AI i w 2024 roku stworzyłam projekt Everything Diffusion. W ramach projektu eksperymentowałam z wprowadzaniem do otwartych platform zbiorów danych open source lub należących do domeny publicznej, częściowo w celu odzyskania wpływu na proces, a częściowo w celu uczynienia systemów uczących się na podstawie danych wprowadzanych przez użytkowników bardziej etycznymi. Mój proces, który wciąż rozwijam, łączy badania netnograficzne, zbieranie przykładów wizualnych, prowadzenie dziennika autoetnograficznego i pracę z technologią. Sztuczna inteligencja zdecydowanie wzmocniła mój nacisk na proces i metodologię badań artystycznych, a nie na efekt wizualny i jego estetykę. Popchnęła też moją sztukę w kierunku większej konceptualności. Bo kiedy każdy może generować obrazy w kilka sekund, prawdziwym pytaniem nie jest to, jak coś wygląda, ale dlaczego w ogóle istnieje.

“Kiedy każdy może generować obrazy w kilka sekund, prawdziwym pytaniem nie jest to, jak coś wygląda, ale dlaczego w ogóle istnieje.”

Czy postrzegasz sztuczną inteligencję jako partnera, materiał czy całkowicie niezależny podmiot i jak negocjujesz kontrolę i sprawczość w ramach tej relacji? 

SŻ: Myślę, że postrzegam sztuczną inteligencję przede wszystkim jako materiał i system do badania, testowania, a czasem hakowania, a nie jako autonomicznego partnera. Nie wierzę jeszcze w kreatywność sztucznej inteligencji. Dla mnie to nadal sytuacja typu „crap in, crap out”, jak mawiają naukowcy. Intencja, intuicja i odpowiedzialność pozostają po stronie człowieka.

Ponieważ moja praktyka opiera się na ograniczeniach, minimalizmie i redukcji, interesuje mnie to, co pozostaje, gdy zamiast dodawać nowe możliwości ograniczam je. W przypadku sztucznej inteligencji pracuję w podobny sposób. Wyznaczam ścisłe granice koncepcyjne, estetyczne i etyczne. Celowo unikam nadmiernej generacji i traktuję błędy, usterki i niespójności nie jako porażki, ale jako momenty, w których medium ujawnia się i pokazuje swój wpływ na artystów i sztukę. Nie negocjuję z SI kwestii kontroli, ale raczej projektuję warunki, w których działa i testuję jej granice i potencjał podczas praktyki artystycznej. 

Co zainspirowało cię do połączenia w swojej twórczości elementów natury ze sztucznymi środowiskami i w jaki sposób sztuczna inteligencja wpłynęła na to podejście? Czy uważasz, że sztuczna inteligencja pomogła ci wyostrzyć twój język wizualny? 

SŻ: Kiedy zaczęłam eksperymentować ze sztuczną inteligencją, wprowadzenie do mojej twórczości obrazów natury wydawało się niemal nieuniknione. Od razu dostrzegłam związek: sztuczna inteligencja karmi się nie tylko nami i naszą kulturą, ale także środowiskiem naturalnym. Wcześniej nie odczuwałam tej potrzeby i unikałam motywów natury. Tak więc, paradoksalnie, sztuczna inteligencja zbliżyła mnie do natury. Przywrócenie naturalnych obrazów do eksperymentów ze sztuczną inteligencją ma również na celu zwrócenie uwagi na temat jej śladu ekologicznego.

Myślę, że dzieje się tak dlatego, że sztuczna inteligencja jest tak potężną technologią, że jako ludzie odczuwamy w odpowiedzi na nią instynktowną potrzebę ponownego połączenia się z naszymi korzeniami. Jednocześnie połączenie naturalnych obrazów ze sztucznymi środowiskami odzwierciedla sposób funkcjonowania współczesnej percepcji. Obecnie rzadko kiedy doświadczamy natury w sposób bezpośredni. Dociera do nas poprzez ekrany, zbiory danych i symulacje. Dla wielu osób mieszkających w miastach środowisko cyfrowe jest obecnie główną przestrzenią doświadczenia.

Sztuczna inteligencja zdecydowanie pomogła mi wyostrzyć mój język wizualny, ale w dość wywrotowy sposób. Używam jej bardziej jako koncepcyjnego partnera sparingowego niż generatora obrazów. Rozmawiam z SI o moich pomysłach, aby je skonfrontować, zrewidować, stworzyć prototypy koncepcji i przetestować założenia. Jako niezależna artystka pracująca na styku sztuki i technologii, a także jako matka z ograniczonym czasem, znalazłam ten rodzaj dialogu zaskakująco przydatnym w rozwoju moich poszukiwań artystycznych.

Zatem znacznie mniej polegam na sztucznej inteligencji w zakresie samych obrazów, a znacznie bardziej w zakresie fazy koncepcyjnej. Uważam, że faza ta staje się coraz ważniejsza w świecie, w którym prawie każdy może natychmiast tworzyć obrazy. Zamiast dążyć do piękna, realizmu lub monumentalności, skupiam się na kruchości, niestabilności i wewnętrznych napięciach w systemach technologicznych.

“Zamiast dążyć do piękna, realizmu lub monumentalności, skupiam się na kruchości, niestabilności i wewnętrznych napięciach w systemach technologicznych.”

W jaki sposób kwestie etyki cyfrowej i zrównoważonego rozwoju wpływają na twoje decyzje dotyczące wyboru lub projektowania narzędzi SI na potrzeby twojej praktyki artystycznej? 

SŻ: Etyka cyfrowa i zrównoważony rozwój były kluczowymi elementami mojej pracy na długo przed boomem na sztuczną inteligencję, więc od samego początku kształtowały moje podejście do tego tematu. Uczę się pracować z jasno określoną koncepcją i intencją, aby ograniczyć liczbę iteracji i skalę produkcji. Uważam, że nie wszystko, co można wygenerować, powinno być generowane, nie tylko ze względu na kwestie środowiskowe, ale także z szacunku dla zdrowia psychicznego naszego i innych.

Nadprodukcja obrazów generowanych przez sztuczną inteligencję znacznie zwiększyła moją świadomość kosztów środowiskowych związanych z twórczością cyfrową. Wcześniej postrzegałam sztukę cyfrową jako stosunkowo nieszkodliwą, z wyjątkiem kwestii takich jak nadużywanie mediów społecznościowych. Skala generowania obrazów przez SI zmusiła mnie do zmierzenia się z jej śladem ekologicznym. W 2025 roku sformułowałam mój Agile Art Manifesto, w którym nakreśliłam zasady ekologicznych, mniej monumentalnych, adaptacyjnych formatów artystycznych. Zainicjowałam również Water[false], projekt badawczy skupiający się na praktykach niskoodpadowych w sztuce cyfrowej, w tym krytycznej analizie narzędzi SI i zasobów, które zużywają.

Moja obecna metoda to coś, co można nazwać pokojowym hakowaniem lub hakowaniem modeli. To podejście, dostępne dla artystów bez doświadczenia w IT, polega na zasilaniu istniejących platform przekształcających tekst w obraz danymi z domeny publicznej. Uważam to zarówno za eksperyment twórczy, jak i gest krytyczny. Pozwala to mieć pewien wpływ na rezultaty i sprawia, że proces jest bardziej etyczny z punktu widzenia praw autorskich, a jednocześnie ujawnia, jak mało przejrzyste są modele sztucznej inteligencji. 

Przy wyborze narzędzi zwracam uwagę na transparentność, politykę dotyczącą danych, a nawet kontekst prawny dotyczący miejsca rejestracji firmy. Niemniej jednak na obecnym etapie rozwoju technologicznego i prawnego licencje i warunki użytkowania pozostają niejasne i niestabilne, więc praca z SI wymaga ciągłej uwagi wobec zmieniających się zasad i możliwości. Dlatego też zrównoważony rozwój nie jest dla mnie kwestią estetyczną, lecz metodą pracy. Etyka cyfrowa, wpływ na środowisko i dostępność są nieodłącznymi aspektami mojej praktyki artystycznej. Wybór lub odrzucenie narzędzia uważam za decyzję polityczną, etyczną i artystyczną, którą my, artyści, powinniśmy podejmować świadomie.

Wystawy i widoczność: jak rozmawiać o sztucznej inteligencji w pracy 

Załóżmy, że dobrze znasz dane oprogramowanie, z powodzeniem wykorzystujesz je w swojej praktyce i nadszedł czas, aby porozmawiać o nim z przyjaciółmi, kuratorami, a ostatecznie także z publicznością. Jak już wspomniano powyżej, komunikacja z programem to jedno, ale zupełnie inną sprawą jest umieszczenie tej pomocy w szerszym kontekście swojej pracy. Nie jest to łatwe, ale na szczęście wraz ze wzrostem widoczności sztucznej inteligencji na niemal każdym szczeblu ekosystemu sztuki potrzeba jasnego wyjaśnienia procesu staje się coraz bardziej istotna.

Jako początkujący artyści nie musicie uzasadniać wykorzystania sztucznej inteligencji, ale powinniście rozumieć jej rolę i umieć ją jasno przedstawić. Niech stanie się ona waszą siłą – zostańcie mistrzami swojego medium, niezależnie od tego, jakie ono jest. Niezależnie od tego, czy sztuczna inteligencja pełni w waszej twórczości rolę współpracownika, infrastruktury, tematu czy narzędzia pomocniczego, powinno to być dla was jasne. Taka transparentność wzmacnia spójność koncepcyjną i pomaga umieścić waszą pracę w szerszym kontekście krytycznych dyskusji.

Z drugiej strony, rozmowa o sztucznej inteligencji w tekstach wystawowych powinna również dotyczyć odpowiedzialności i dostępności. Jasny, szczery język pomaga uniknąć technicznego żargonu i zachęca odbiorców do uczestnictwa w dyskusji. Dlatego niezależnie od tego, z kim współpracujecie, wyrażajcie się w jasny sposób i unikajcie nieporozumień lub wyolbrzymień. Jawność tych wyborów może zapobiec mitologizacji wykorzystania sztucznej inteligencji i umieścić ją w konkretnym kontekście kulturowym, społeczno-politycznym i środowiskowym. Nie udawajcie, że korzystacie ze sztucznej inteligencji – korzystajcie z niej dobrze i umiejcie komunikować to w sposób odpowiedzialny.

Co z niewygodnymi pytaniami?

Załóżmy, że korzystasz z SI jako swojego asystenta studia i sprawdza się to dobrze. Następnie organizujesz wspaniałą wystawę, na której ta współpraca jest przedstawiona w jasny sposób i zrozumiale wyrażona. Być może nadszedł czas, aby pomyśleć o śladach, jakie zostawia po sobie ten sposób pracy. Jeśli chodzi o etyczny wymiar praw autorskich, systemy sztucznej inteligencji opierają się na danych, z których większość pochodzi z ludzkiej aktywności. Zazwyczaj nie ma tam mowy o jawnym wyrażeniu zgody, jasnym określeniu własności lub uczciwym wynagrodzeniu. Rodzi to pytania dotyczące prywatności, prawa własności i wykorzystania danych w Internecie. Czyje głosy są w tym procesie wzmacniane, a czyje wymazywane…? Czy ślepo podążasz za tym, co podsuwa ci oprogramowanie, czy też krytycznie gromadzisz własne badania?

Kwestia ta ściśle wiąże się z problemem autorstwa. Podczas gdy sztuczna inteligencja generuje obrazy, teksty lub dźwięki w oparciu o istniejące zasoby kulturowe, granice między oryginalną twórczością, inspiracją i zawłaszczeniem stają się coraz bardziej płynne. Podważa to przyjęte normy przypisywania autorstwa i reguły dotyczące przypisywania autorstwa dzieł artystycznych, własności intelektualnej i odpowiedzialności. Dlatego tak ważne jest, aby artyści zachowali odpowiedzialność za to, czego wymagają od oprogramowania. Nie należy być bezwzględnym, ponieważ może to się na nas zemścić. Nie chcielibyśmy, aby nasze dzieła były kopiowane lub przywłaszczane bez naszej zgody tylko dlatego, że ktoś otrzymał taką sugestię od oprogramowania SI.

Poza tymi obawami istnieje również wysoki koszt środowiskowy tej współpracy. Czy znasz anegdotę o tym, ile litrów wody potrzebuje sztuczna inteligencja, aby odpowiedzieć na twoje podziękowanie? Nawet jeśli ten viralowy filmik był nieco przesadzony, powinien rzucić światło na kwestię tego, jak korzystamy z oprogramowania. Wydajność sztucznej inteligencji osiąga się dzięki energochłonnym centrom danych i globalnym łańcuchom dostaw produkcji komputerowej. Trenowanie modeli i ich obsługa wymagają znacznego zużycia energii elektrycznej i systemów chłodzących, które bezpośrednio przyczyniają się do emisji dwutlenku węgla i szkód dla środowiska.

Ślad węglowy pracy sztucznej inteligencji powinien skłonić nas do ponownego przemyślenia zrównoważonego charakteru tej współpracy i do zastanowienia się, czy zwiększona wydajność i automatyzacja uzasadniają koszty środowiskowe. Mamy nadzieję, że przyszłość przyniesie bardziej zrównoważone rozwiązania; wspomnienie o tej kwestii wydaje się kluczowe. Nie chcemy nikogo straszyć ani demonizować „naturalnego” procesu rozwoju technologii. Pragniemy jedynie zainspirować do świadomości i odpowiedzialności. 

Rozmowa z Leo Crane’em

Leo Crane jest brytyjskim artystą, producentem i przedsiębiorcą, którego działalność obejmuje sztukę, technologię i branżę kreatywną. Posiada ponad 25-letnie doświadczenie i pracuje w różnych dziedzinach jako twórca i projektant platform. Jest współzałożycielem i partnerem AIFA Ventures, globalnej inicjatywy łączącej artystów, inwestorów i instytucje kulturalne w celu uwolnienia wartości kreatywnej własności intelektualnej i kształtowania przyszłości rozrywki. Zaprosiliśmy Leo do rozmowy na ten temat, ponieważ jego kariera znajduje się w punkcie, w którym praktyka artystyczna i technologia wzajemnie się wzmacniają, dzięki czemu jego spojrzenie na sztuczną inteligencję jest szczególnie wnikliwe i wzbogacone praktyczną wiedzą. 

Wiemy, że swoją karierę rozpocząłeś jako artysta wizualny. Czy mógłbyś opowiedzieć nam o tym, jak doszedłeś do tego, gdzie jesteś teraz? Jak praca z SI przekształciła twoją praktykę?

Leo Crane: Moja kariera rozpoczęła się w muzeach, w tym podczas wielu lat pracy w Muzeum Wiktorii i Alberta, brytyjskim narodowym muzeum sztuki i wzornictwa. Muzeum to ma globalne, interdyscyplinarne podejście, a technologia stanowi ważną część jego historii. Może to być inżynieria gotyckiego łuku, wypalanie koreańskiego wazonu, chemia fotogramu lub mechanika prasy drukarskiej. Każda z tych rzeczy stanowi rewolucję w historii sztuki i ma odpowiedni wpływ na społeczeństwo, więc nauczyłem się postrzegać technologię i sztukę jako nierozerwalnych partnerów.

Punktem zwrotnym dla mnie była wystawa Decode: Digital Design Sensations w Muzeum Wiktorii i Alberta w 2009 roku, pierwsza wystawa cyfrowego projektowania interaktywnego w dużym muzeum. Byłem tak zainspirowany, że rzuciłem pracę i wróciłem na uniwersytet, uzyskałem tytuł magistra animacji komputerowej 3D i założyłem własne studio produkcyjne. Bardzo intrygowało mnie napięcie między fizycznym dziedzictwem a cyfrową przyszłością, więc jednocześnie studiowałem malarstwo i rysunek u Maggi Hambling, artystki posiadającej odznaczenie CBE i jednej z legendarnych żyjących artystek brytyjskich.

Ponieważ jestem animatorem, łączenie procesów fizycznych i cyfrowych jest dla mnie czymś znanym, podobnie jak eksperymentowanie z najnowszymi technologiami. Od czasu ukończenia studiów śledzę trendy cyfrowe, od datamoshingu po symulację tkanin, a następnie blockchain (NFT) i sztuczną inteligencję. Im więcej było szumu wokół technologii, tym bardziej zakorzeniałem się w praktykach fizycznych. Na przykład moim pierwszym dużym projektem związanym z blockchainem był występ operowy na żywo z haute couture i wielkimi rysunkami wykonanymi węglem drzewnym.

Technologia musi być dostosowana do projektu. Od wielu lat obserwuję rozwój sztucznej inteligencji, ale dopiero niedawno zacząłem włączać ją do swojej pracy. Powiedziałbym, że sztuczna inteligencja nie zmieniła mojej praktyki, ale zaczyna wnosić do niej konkretny i celowy wkład.

Czy postrzegasz sztuczną inteligencję jako nowe medium samo w sobie, czy raczej jako narzędzie współpracy w ramach twojej dotychczasowej praktyki artystycznej?

LC: Sztuczna inteligencja może być wykorzystywana na wiele sposobów. Są artyści, których prace są w całości generowane przez sztuczną inteligencję, na przykład FantasticPlanet autorstwa Michaela Patricka Pereza, artysty wyróżnionego podczas pierwszej edycji nagród AIFA. Jego prace wykorzystują zakodowane uprzedzenia i cenzurę w zbiorach danych sztucznej inteligencji, aby skomentować queerowość, ciało i ideę „neutralności”. AI jest więc nie tylko medium, ale także ramą dla koncepcyjnych badań.

Dla artystki takiej jak Sasha Stiles AI jest częścią szerszej praktyki sztuki komputerowej zakorzenionej w kodzie generatywnym. Jako poetka określa AI jako „technologię fundamentalnie językową” i skupia się w swojej praktyce na „hybrydowym autorstwie”. W ten sposób Stiles skłania nas do zastanowienia się nad tym, czym jest człowieczeństwo w epoce ponadludzkiej. Ludzie naprawdę na to reagują, na przykład w MoMA w Nowym Jorku, gdzie odwiedzający konfrontują się z jej pracą A Living Poem na ogromnym ekranie w Gund Lobby.

Jeśli chodzi o mnie, sztuczna inteligencja jest tylko jednym z wielu narzędzi w złożonym procesie twórczym. W mojej obecnej produkcji The Masterpiece of Tamagata wykorzystujemy sztuczną inteligencję wraz z malarstwem tuszem, muzyką orkiestrową, performansem, filmem, animacją cyfrową i blockchainem. Film zawiera sekwencje z wyimaginowanego Painted World, więc używamy tu sztucznej inteligencji, aby wywołać coś nie do końca realnego, coś nieco dziwnego i onirycznego. Podobnie jak w przypadku pozostałej części animacji, stosujemy technikę klatka po klatce: generuję każdą klatkę jako nieruchomy obraz, a nie jako wideo. Pozwala mi to odrzucać poszczególne klatki lub dostosowywać je w Photoshopie, aby uzyskać maksymalną kontrolę nad efektem końcowym.

Jak według ciebie sztuczna inteligencja wpływa na postrzeganie oryginalności w świecie sztuki? Jest to oznaka urozmaicenia czy przewidywalności? Jakie jest twoje zdanie? 

LC: To naprawdę ciekawe pytanie. Oryginalność w sztuce tradycyjnie ocenia się na podstawie efektu końcowego – to jedna z zasad praw autorskich. Przykładowo, gdy artysta wyraźnie czerpie z dzieła innego artysty, pojawia się pytanie, czy nowe dzieło ma charakter transformacyjny. 

Stało się to gorącym tematem wraz z pojawieniem się postmodernizmu i remiksowania, co doprowadziło do wielu sporów prawnych, które ustanowiły precedensy. Znane przykłady to wykorzystanie przez Andy’ego Warhola fotografii Lynn Goldsmith, w sprawie której Sąd Najwyższy ostatecznie orzekł, że dzieło Warhola nie było transformacyjne. Inną przełomową sprawą była parodia piosenki Roya Orbisona „Oh, Pretty Woman” przez 2 Live Crew. W tej sprawie, po wielu sporach, w ostatecznym wyroku zdecydowano, że nowa wersja miała charakter transformacyjny.

Jednak w przypadku sztucznej inteligencji debata nasila się wokół danych wejściowych: zbiorów danych i szkolenia modeli, które napędzają platformy AI. Wiemy, że wiele z tych zebranych danych obejmuje dzieła artystów, którzy nie wyrazili na to zgody. Wiele osób postrzega to jako fundamentalne wyzwanie dla oryginalności wszelkich wyników. 

W ciągu ostatnich kilku miesięcy współpracowałem z Responsible AI UK, badając etyczne wykorzystanie sztucznej inteligencji w praktyce artystycznej, co w dużej mierze dotyczy kwestii wynikających z idei oryginalności i transformacji twórczej. Ogólnym wnioskiem jest to, że artyści definiują odpowiedzialne wykorzystanie sztucznej inteligencji na podstawie tego, czy wnosi ona wartość dodaną na konkretnym etapie ich procesu twórczego. Wydaje się więc, że wśród osób faktycznie korzystających ze sztucznej inteligencji postrzeganie tego zagadnienia jest bardziej pragmatyczne i praktyczne niż filozoficzne.

“w przypadku sztucznej inteligencji debata nasila się wokół danych wejściowych: zbiorów danych i szkolenia modeli, które napędzają platformy AI. Wiemy, że wiele z tych zebranych danych obejmuje dzieła artystów, którzy nie wyrazili na to zgody. Wiele osób postrzega to jako fundamentalne wyzwanie dla oryginalności wszelkich wyników.”

Jak w AIFA podchodzicie do szans i zagrożeń, jakie sztuczna inteligencja stwarza dla artystów i całej branży kreatywnej? Wiem, że byłeś zaangażowany w projekty związane z kinem. Jak ten sektor ewoluuje dzięki technologiom opartym na sztucznej inteligencji? 

LC: Wspólnie z Clare Maguire założyliśmy AIFA, ponieważ oboje wierzymy, że technologia może zdecentralizować kreatywność, zapewniając bardziej zrównoważoną i sprawiedliwą przyszłość. Jako artyści z różnych sektorów (Clare z branży muzycznej, a ja ze sztuk pięknych i filmu) zauważyliśmy, że różne branże kreatywne mają różne modele biznesowe i rzadko się przenikają.

AIFA powstała w odpowiedzi na strajki scenarzystów w Hollywood. Istnieją bardzo realne obawy dotyczące bezpieczeństwa zatrudnienia, wyzysku i oryginalności. Jednocześnie obecnym strukturom władzy odpowiada blokowanie niezależnym twórcom możliwości wykorzystywania sztucznej inteligencji, aby podważyć ich dominację. Chcieliśmy pokazać, że sztuczna inteligencja nie musi służyć do tanich imitacji, ale może zdecentralizować i zróżnicować sposób opowiadania historii. Od tego czasu AIFA stała się think tankiem i siłą skupiającą branże kreatywne, a jej partnerami są m.in. WIRED, rząd Wielkiej Brytanii, muzea, uniwersytety, inwestorzy, start-upy, giganci technologiczni tacy jak Google i oczywiście artyści.

W przypadku filmów sztuczna inteligencja pozwala wyjść poza wielkie studia filmowe, gdzie trzeba mieć budżet w wysokości wielu milionów dolarów, żeby w ogóle zacząć działać. W zeszłym roku zwróciliśmy uwagę na afrykańskich twórców, w tym Husseina Dembela Sowa, którego syntetyczny proces produkcji pokazuje, że historie z Senegalu mogą dotrzeć do międzynarodowej publiczności w sposób, który nie był wcześniej możliwy. Rok wcześniej nagrodę AIFA dla najlepszego filmu zdobył Ethereal Moon, duet kobiet, które po urodzeniu dzieci zostały wykluczone z branży telewizyjnej. Skorzystały one z AI i technologii blockchain, aby stworzyć odnoszącą sukcesy firmę produkcyjną, która łączy je bezpośrednio z fanami.

Chociaż nasza siedziba znajduje się w Wielkiej Brytanii, współpracujemy ze społecznościami w Nigerii, Senegalu, Chinach, Korei, Kanadzie, Francji i innych krajach. W tym roku skupiamy się na Indiach i przyszłości filmu. Ta globalna perspektywa prowadzi do kreatywnego myślenia i rozwiązywania problemów, dzięki którym powstają nie tylko zrównoważone, ale i naprawdę ekscytujące projekty.

Co powiedziałbyś młodemu artyście, który próbuje rozwijać swoją praktykę przy pomocy sztucznej inteligencji? Od czego zacząć? Na co należy uważać lub czego unikać? 

LC: Niezależnie od tego, z jakiego medium, narzędzia lub technologii korzystasz, najważniejsze dla artysty jest to, aby miał coś do powiedzenia lub zbadania. Kiedy zrozumiesz, co cię napędza, możesz odnaleźć odpowiedni język, aby to wyrazić, tak aby nawiązać kontakt z innymi i wzbudzić emocje, reakcję lub przemyślenia. 

Sztuczna inteligencja może być do tego odpowiednim narzędziem lub częścią zestawu narzędzi. Jeśli czujesz, że tak jest, zapoznaj się z twórczością innych artystów, którzy wykorzystują sztuczną inteligencję w naprawdę kreatywny i oryginalny sposób (możesz zaobserwować AIFA, aby znaleźć kilka pomysłów). Przede wszystkim nie pozwól, aby technologia przesłoniła cel, koncepcję lub przesłanie twojej pracy. 

Warto również być świadomym wpływu sztucznej inteligencji, szczególnie w zakresie zużycia energii i wody, wykorzystania danych, własności i autorstwa oraz stronniczości i reprezentacji. Jeśli twoja praca porusza te tematy i korzystasz ze sztucznej inteligencji, aby je wyrazić, musisz podjąć kwestię konfliktu etycznego. Dobrym przykładem jest Zizi Drag Show autorstwa Jake’a Elwesa, który wykorzystuje sztuczną inteligencję do ujawnienia stronniczości płciowej i norm binarnych w zbiorach danych.

Sztuczna inteligencja nie jest z natury ani dobra, ani zła. Jest narzędziem i, jak w przypadku każdego narzędzia, to od ciebie zależy, jak je wykorzystasz. Musisz więc zrozumieć, dlaczego z niej korzystasz i kiedy jest ona najbardziej skuteczna. Następnie stwórz coś naprawdę oryginalnego, co naprawdę wyraża twoją wizję i twórczą tożsamość.

“Jest narzędziem i, jak w przypadku każdego narzędzia, to od ciebie zależy, jak je wykorzystasz. Musisz więc zrozumieć, dlaczego z niej korzystasz i kiedy jest ona najbardziej skuteczna.”

^{Przedsięwzięcie finansowane w ramach Krajowgo Planu Odbudowy i Zwiększenia Odporności (KPO) ze środków Unii Europejskiej – NextGenerationEU w ramach inwestycji A2.5.1 “Program wspierania działalności podmiotów sektora kultury i przemysłów kreatywnych na rzecz stymulowania ich rozwoju”.}