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EyeEm Magazine IV: Machina (foto: EyeEm)

Il primo magazine di fotografia curato dall’intelligenza artificiale

Giusto un anno fa, su molti siti e, di rimbalzo, sui profili social di amici e conoscenti, sono usciti fuori grafici e piccoli test che ti svelavano con una percentuale precisa la probabilità di essere sostituito da macchine (dotate o meno di intelligenza) entro vent’anni, in base al tuo mestiere.

I dati ovviamente erano e sono puramente teorici ma dietro c’è una ricerca scientifica seria — questa, pubblicata nel 2013 da due accademici di Oxford, che hanno identificato nove caratteristiche, ciascuna più o meno replicabile da una macchina, e dato ad ogni lavoro un punteggio in base ad esse: percezione da parte della società, negoziazione, persuasione, assistenza e cura ad altre persone, originalità, belle arti, destrezza delle dita, abilità manuale e necessità di lavorare in uno spazio ristretto.

EyeEm Magazine IV: Machina (foto: EyeEm)
EyeEm Magazine IV: Machina
(foto: EyeEm)

Da tali criteri i due ricercatori hanno calcolato che ad esempio chi fa telemarketing ha il 99% di probabilità di essere rimpiazzato. Arbitri, analisti del credito, operatori telefonici, agenti immobiliari, bigliettai e cuochi di ristorante hanno tutti tra il 96 e il 98%.
Dall’altra parte di questa strana classifica ci sono mestieri iper-specializzati come il chirurgo maxillofacciale, il nutrizionista, lo psicologo, l’archeologo, gli insegnanti delle scuole per l’infanzia e moltissimi mestieri legati alle arti.

Make-up artist, teatranti e performer, ad esempio, hanno l’1% di possibilità di cedere il proprio posto di lavoro a una loro versione computerizzata. Un direttore d’orchestra e un compositore l’1,5% . Un fotografo il 2,1%, esattamente come un fashion designer. L’interior designer il 2,2%, l’art director il 2,3%. I graphic designer sono quelli che devono guardarsi le spalle più degli altri: 8,2% per loro, più degli avvocati, che stanno al 3,5%, e degli scrittori, 3,8%.

EyeEm Magazine IV: Machina (foto: EyeEm)
EyeEm Magazine IV: Machina
(foto: EyeEm)

Anche se i criteri della ricerca sono stati contestati da altri analisti, il messaggio è chiaro. Elasticità mentale, creatività, abilità manuale potrebbero salvarti il didietro nel mercato del lavoro dei prossimi anni.
Ciò non toglie, però, che le sperimentazioni sull’intelligenza artificiale nel campo delle arti siano sempre più frequenti: si testano — con risultati altalenanti — computer che scrivono articoli di giornale, computer che interpretano e recensiscono opere d’arte, e ora anche computer che curano i contenuti di un magazine di fotografia.

L’idea è di EyeEm, società a metà tra un social network e un sito di microstock (cioè un archivio fotografico che permette di acquistare immagini fotografiche a prezzi molto contenuti), che permette ai propri utenti, attraverso un’app, di caricare le proprie foto scattate con lo smartphone e venderle.

EyeEm Magazine IV: Machina (foto: EyeEm)
EyeEm Magazine IV: Machina
(foto: EyeEm)

Oltre all’app e ai circa 80 milioni di immagini archiviate, EyeEm organizza anche un festival di fotografia ed ha un blog e, appunto, una rivista, EyeEm Magazine.

Dopo tre numeri “normali”, curati cioè da photo editor umani, il quarto numero del magazine è stato lanciato come la prima pubblicazione al mondo curata utilizzando l’intelligenza artificiale.
A spiegare come funziona e che tipo di algoritmo c’è dietro è Appu Shaji, direttore del dipartimento ricerca e sviluppo di EyeEm, che in un post su Medium racconta come ha cercato di insegnare ad un macchina a capire un concetto complesso e altamente soggettivo come quello di “bella fotografia”, ovvero traducendo in codice una metodologia didattica applicabile agli studenti.

EyeEm Magazine IV: Machina (foto: EyeEm)
EyeEm Magazine IV: Machina
(foto: EyeEm)

«Immagina uno scenario in cui una professoressa d’arte volesse insegnare alla sua classe come capire cos’è che rende tale una buona foto», dice Shajii. «Una metodologia che potrebbe usare è mostrare ai suoi studenti degli esempi di come lei potrebbe curare una serie di fotografie. L’insegnante raggruppa le buone foto e mette da parte le altre. Dopo aver fatto questo processo più volte, chiederà i suoi studenti di ripeterlo. L’unico feedback che dà, è se lo studente ha avuto successo nella sua scelta. Se lo studente ha successo, continua con l’esercizio. In caso contrario, deve riflettere sul suo errore, imparare da esso e passare alla prossima serie di foto. Questo è il sistema di base attraverso il quale passa il sistema di apprendimento di una macchina».

Il risultato è una rivista che presenta storie create da ben 77 fotografi e, a giudicare dalle foto, è ottimo. Photo editor e curatori — lasciami passare la provocazione — dovrebbero cominciare a guardarsi le spalle.

EyeEm Magazine IV: Machina (foto: EyeEm)
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