Creatividad computacional

"Creativo" es de esas palabras que funcionan hasta que alguien pide definirlas. La formulación más influyente del campo es de Margaret Boden: la creatividad produce ideas nuevas, sorprendentes y valiosas, y opera de tres maneras distintas. La combinacional junta ideas conocidas de formas no obvias; la exploratoria recorre un espacio de posibilidades ya definido (nuevas partidas dentro de las reglas del ajedrez); y la transformacional —la más rara— cambia las reglas del espacio mismo, haciendo posibles ideas que antes ni siquiera se podían formular.

El aporte incómodo de Boden es que las dos primeras formas no tienen nada que las reserve a los humanos: un sistema computacional puede combinar y explorar, y de hecho lo hace. La discusión seria empieza en la tercera (¿puede un algoritmo transformar su propio espacio conceptual?) y en una distinción que el campo cuida: una cosa es la creatividad del producto (¿el resultado es nuevo y valioso?) y otra la del agente (¿hubo intención, evaluación propia, comprensión del valor de lo producido?).

La posición contraria más citada es la de Aaron Hertzmann — investigador de gráficos por computador, no un tecnófobo—: el arte es una práctica de agentes sociales, y las tecnologías que automatizaron partes del oficio (la fotografía, la animación) nunca fueron artistas; fueron herramientas que redefinieron géneros. Para Hertzmann, los computadores actuales no son agentes sociales y por eso no crean arte, por impresionante que sea su salida. Nota la precisión: no niega la novedad ni el valor del producto — niega la autoría del sistema.

Ese es exactamente el corte que ordena el debate contemporáneo sobre IA generativa: se puede aceptar que un modelo produce resultados novedosos y valiosos (creatividad del producto) sin conceder que el modelo sea creativo en sentido pleno (creatividad del agente), y viceversa. Quien no distingue los dos planos termina discutiendo consignas.