A trend que usa inteligência artificial para criar imagens de pessoas como se elas tivessem vivido nos anos 1980 vai além da brincadeira com roupas, cabelos e cenários de outra época. A prática também levanta dúvidas sobre o destino das fotografias enviadas às plataformas e sobre a forma como esses sistemas transformam experiências em dados.
A discussão é apresentada por Biana (Bianca Fernandes), integrante do DiraCom, do projeto organica.social e pesquisadora e mestranda em antropologia digital pela USP, e por Cris Cirino, integrante do DiraCom e pesquisadora do Grupo de Inovação e Convergência na Comunicação (Inovacom/UFPA).
O que a IA transforma em dado
As autoras questionam quais informações são armazenadas, quem pode utilizá-las, por quanto tempo e com quais finalidades. Para elas, porém, existe uma questão anterior: o que precisa acontecer com o mundo para que ele possa ser conhecido por uma máquina.
A dataficação não consiste apenas em recolher dados que já estariam prontos. Ela produz representações que podem ser reduzidas, registradas, classificadas, comparadas e processadas. Para transformar algo em dado, é preciso escolher o que será considerado relevante, definir categorias e estabelecer quais comportamentos serão medidos.
Esse processo reduz a complexidade daquilo que se pretende conhecer. Por isso, analisar os efeitos das trends de IA também envolve letramento digital: não basta perguntar como fazer uma imagem, mas também o que está sendo deixado de lado para que ela seja produzida.
Uma nostalgia produzida por sistemas
Na trend, a IA cria uma versão sintética de uma pessoa em um passado que ela talvez nunca tenha vivido. A imagem pode ser compartilhada e incorporada à identidade digital, mas depende do processamento de fotografias pessoais, do reconhecimento de padrões e da reprodução de características a partir de grandes volumes de dados.
As autoras destacam que dados não são equivalentes aos fenômenos de onde foram extraídos. Eles são inscrições produzidas a partir desses fenômenos. Mesmo assim, as imagens geradas podem parecer convincentes, embora o sistema não precise conhecer a pessoa nem ter vivido aquela década como experiência histórica. Para criar uma versão em 1985, basta operar sobre representações calculáveis e padrões.
A questão também envolve a autoridade atribuída aos dados. Quando apenas o que pode ser quantificado ganha reconhecimento, aquilo que não cabe em métricas tende a parecer menos importante ou até inexistente. Nesse cenário, as métricas não apenas medem o mundo: elas ajudam a produzi-lo.
A reflexão proposta é que novas trends podem transformar até as memórias em experiências fabricadas por máquinas. O problema surge quando as reduções feitas pelos sistemas passam a definir o que pode ser conhecido como real.
