Neurofilosofía y Pensamiento Actual Neurophilosophy and Contemporary Thought

lunes, 8 de junio de 2026

¿Quién realizó la pintura? El arte de la inteligencia artificial ante la mirada del público y del experto

Bernabé Mallo

Doctor en Filosofía por la Universidad del País Vasco (UPV/EHU)
Investigador en neurofilosofía, evolución humana y origen del arte. / PhD in Philosophy – University of the Basque Country (UPV/EHU)
Researcher in neurophilosophy, human evolution, and the origins of art.

Una reseña del estudio de Li Gu y Yong Li (2022): Who made the paintings: Artists or artificial intelligence?

Introducción: cuando la máquina firma la obra

¿Cambia nuestra valoración estética si sabemos que una pintura ha sido generada por un algoritmo en lugar de por un ser humano? ¿Sentimos el mismo placer ante un paisaje chino tradicional si descubrimos que detrás no hay un pincel humano, sino una red neuronal entrenada con miles de ejemplos? ¿Y qué ocurre cuando quien juzga es un experto en arte, alguien que ha dedicado años a desarrollar su sensibilidad y su conocimiento?

Estas preguntas, que hace apenas una década podían parecer especulativas, se han convertido en objeto de investigación empírica rigurosa. Un estudio publicado en 2022 por Li Gu y Yong Li en la revista Frontiers in Psychology aborda precisamente esta cuestión . Los investigadores analizaron cómo la identidad del autor —humano o inteligencia artificial— afecta la valoración estética, la intención de compra y la intención de colección de pinturas, tanto en estilo chino tradicional como en estilo occidental.

Los resultados son reveladores y, en cierto modo, contraintuitivos. Para el público general sin formación artística especializada, la identidad del autor no modifica su apreciación: les gusta la obra o no, independientemente de si la ha hecho una persona o una máquina. Sin embargo, para los expertos en arte, la cosa cambia radicalmente: valoran menos favorablemente las pinturas generadas por IA en comparación con las hechas por artistas humanos.

Este hallazgo, como veremos, tiene profundas implicaciones para nuestra comprensión del arte, la creatividad y el papel de la tecnología en la experiencia estética. Desde la perspectiva de nuestra investigación sobre el modelo S/Y/C y la Filosofía Quirúrgica, el estudio de Gu y Li ofrece evidencia empírica valiosa sobre cómo opera, en la práctica, la distinción entre el arte como producto y el arte como proceso encarnado.

El estudio: ¿cómo se diseñó la investigación?

Gu y Li llevaron a cabo dos experimentos complementarios para explorar el efecto de la identidad del autor en la recepción del arte generado por IA .

Estudio 1: el público general

En el primer estudio, participaron personas sin experiencia profesional en arte. Se les mostraron pinturas de dos tipos: estilo chino tradicional y estilo occidental. Además, se manipuló la información sobre el autor: en unos casos se decía que la obra había sido creada por un artista humano; en otros, por un sistema de inteligencia artificial. Los participantes debían evaluar su gusto por la obra, así como su intención de comprarla o coleccionarla.

Los resultados fueron claros. En primer lugar, la identidad del autor no afectó significativamente las valoraciones. A los participantes les gustaba una pintura o no en función de sus cualidades estéticas percibidas, no de si provenía de una máquina o de una persona. En segundo lugar, se observó un sesgo de favoritismo hacia lo propio: los participantes mostraban preferencia por las pinturas de estilo chino tradicional frente a las occidentales, un hallazgo consistente con investigaciones previas sobre preferencias culturales en estética empírica .

Este resultado sugiere que, para el público no especializado, la inteligencia artificial no es percibida como una amenaza ni como una impostora. Sus obras son juzgadas con los mismos criterios que las humanas. El "aura" del artista humano, al menos para este segmento de la población, no parece conferir un valor añadido automático.

Estudio 2: los expertos en arte

El segundo estudio introdujo una variable crucial: el nivel de expertise artístico. Participaron tanto personas sin formación especializada como expertos (artistas, críticos, historiadores del arte, curadores). Los resultados fueron drásticamente diferentes.

Los expertos en arte evaluaron menos favorablemente las pinturas generadas por IA en comparación con las hechas por artistas humanos . Los no expertos, como en el primer estudio, no mostraron preferencia. Además, se encontraron interacciones significativas: el efecto de la identidad del autor dependía del nivel de expertise, y también interactuaba con el estilo de la pintura.

En otras palabras, para quien sabe de arte, importa quién está detrás de la obra. La máquina, por muy sofisticados que sean sus algoritmos, no produce el mismo efecto que la mano humana. El conocimiento y la sensibilidad estética adquiridos mediante años de formación y práctica generan una discriminación que el público general no realiza.

¿Por qué los expertos ven lo que el público no ve?

¿Qué explica esta diferencia entre expertos y no expertos? Gu y Li sugieren varias hipótesis.

En primer lugar, los expertos han interiorizado una narrativa del arte que otorga un lugar central al artista como sujeto creador. La historia del arte, al menos desde el Romanticismo, ha ensalzado la figura del genio individual, de la subjetividad expresiva, de la mano que tiembla, de la mirada que ve lo que otros no ven. La inteligencia artificial, por su propia naturaleza, carece de esa biografía, de esa interioridad, de esa lucha con el material. Para el experto, la obra no es solo un objeto: es el testimonio de un encuentro entre un sujeto y el mundo.

En segundo lugar, los expertos poseen un conocimiento tácito sobre los procesos de creación. Saben lo que cuesta lograr un efecto, lo que implica dominar una técnica, lo que significa encontrar la propia voz. La generación por IA, por muy impresionante que sea, no requiere ese esfuerzo, esa dedicación, esa formación. Es, desde esta perspectiva, un atajo: produce resultados brillantes, pero sin el recorrido que los dota de sentido.

En tercer lugar, los expertos son más sensibles a las señales de intencionalidad. Detectan en la obra las huellas de las decisiones del artista —la pincelada, la elección del color, la composición— y esas huellas les hablan de una mente detrás. En la obra generada por IA, esas huellas no remiten a una subjetividad, sino a un algoritmo. Y eso, para el experto, empobrece la experiencia.

Conexión con la investigación sobre el origen del arte (S/Y/C)

Este estudio experimental conecta directamente con la investigación que venimos desarrollando sobre el modelo S/Y/C del funcionamiento neuronal y la Ley de coherencia biológica.

La diferencia entre la respuesta del público general y la de los expertos puede interpretarse a la luz de nuestras tres dimensiones. El público general, al carecer de una formación que refine su percepción de las dimensiones Y y C, tiende a valorar la obra principalmente por su impacto superficial en la dimensión S (placer, activación, novedad). Si la obra generada por IA resulta visualmente atractiva, cumple con esa función, independientemente de su origen.

Los expertos, en cambio, han desarrollado una sensibilidad que les permite discriminar entre el producto y el proceso. No solo ven la forma: intuyen el trabajo, la intención, la historia que hay detrás. Su valoración integra las tres dimensiones de manera más plena:

S (Supervivencia): La obra debe ser estéticamente placentera, pero no solo eso. También debe conectar con las necesidades más profundas de sentido y trascendencia.
Y (Symbolon): La obra es un símbolo, y el símbolo solo cobra su pleno significado cuando remite a una subjetividad que lo habitó. La IA puede manipular símbolos, pero no habitarlos. El experto detecta esa ausencia.
C (Completitud): La obra debe ofrecer una sensación de totalidad lograda, de coherencia interna. Pero esa completitud es más satisfactoria cuando se percibe como el resultado de una búsqueda humana, no de un cálculo probabilístico.

La Filosofía Quirúrgica nos invita a aplicar un corte analítico preciso a estos resultados. No se trata de concluir que el arte de IA es "malo" o que los expertos son unos elitistas. Se trata de reconocer que la experiencia estética no es unívoca: hay diferentes capas de apreciación, y cada capa moviliza dimensiones distintas del sistema nervioso. El público general se queda en la superficie; los expertos penetran más hondo. Ambos tienen razón desde su nivel, pero el nivel del experto es más rico, más integrado, más cercano a lo que el arte, en su origen y en su función, ha sido para la especie humana.

Implicaciones para el futuro del arte y la IA

El estudio de Gu y Li tiene implicaciones prácticas importantes, tanto para los creadores de arte por IA como para los profesionales del mundo del arte.

Para los desarrolladores de sistemas de IA, los resultados sugieren que, si su objetivo es que las obras generadas sean apreciadas por el público general, la estrategia actual —centrarse en la calidad visual y la variedad estilística— es suficiente. El público no discrimina por origen.

Sin embargo, si el objetivo es llegar al mercado del arte serio —coleccionistas, museos, críticos—, la cosa se complica. Los expertos sí discriminan, y lo hacen negativamente. Para cambiar esta percepción, no bastará con mejorar los algoritmos. Hará falta, quizás, desarrollar nuevas narrativas sobre lo que significa "crear" con IA, nuevas formas de entender la autoría y la intencionalidad en el contexto de sistemas autónomos.

Para los artistas humanos, los resultados ofrecen un cierto consuelo. Su expertise, su formación, su capacidad de infundir intencionalidad en la obra sigue siendo valorada por quienes realmente entienden de arte. La IA no les ha sustituido en el corazón del mundo del arte, aunque pueda estar transformando sus fronteras.

Para los educadores y críticos de arte, el estudio plantea un reto: ¿cómo formar a nuevas generaciones de espectadores para que desarrollen una sensibilidad que vaya más allá de la mera apreciación superficial? ¿Cómo enseñar a ver no solo la forma, sino el proceso, la intención, la historia?

Consideraciones finales: el arte como encuentro, no solo como objeto

El estudio de Gu y Li nos recuerda que el arte no es solo cuestión de objetos bellos, sino de encuentros entre subjetividades. El público general puede disfrutar de una obra generada por IA sin preguntarse por su origen. Pero el experto, precisamente porque ha dedicado su vida a comprender el arte, no puede ignorar esa pregunta. Y al formularla, descubre que, en la obra hecha por máquina, algo falta.

Ese algo es, quizás, lo que define el arte humano en su origen y en su esencia: la expresión de una subjetividad encarnada, finita, mortal, que usa la forma para comunicar lo inefable, para compartir lo incompartible, para trascender la soledad de la carne. La inteligencia artificial puede imitar las formas, pero no puede generar esa fuente. Porque esa fuente es la vida misma: un cuerpo que siente, un símbolo que se habita, una totalidad que se anhela.

Los expertos, al discriminar entre el arte humano y el arte de máquina, nos recuerdan algo que el entusiasmo tecnológico tiende a olvidar: que el arte no es solo un producto, sino un proceso; no solo un objeto, sino un testimonio; no solo una forma, sino un encuentro. Y ese encuentro, por ahora, sigue siendo patrimonio exclusivo de lo vivo.

Referencias bibliográficas

Gu, L., & Li, Y. (2022). Who made the paintings: Artists or artificial intelligence? The effects of identity on liking and purchase intention. Frontiers in Psychology, 13, Article 999163. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2022.999163

Gu, Li & Li, Yong (2022). Who made the paintings: Artists or artificial intelligence? The effects of identity on liking and purchase intention. Frontiers in Psychology 13.

López Mallo, J. B. (2023). La construcción neuro-simbólica. Una aproximación al funcionamiento del cerebro desde una perspectiva multidisciplinar [Tesis doctoral, Universidad del País Vasco - Euskal Herriko Unibertsitatea]. Repositorio ADDI. http://hdl.handle.net/10810/62701

López Mallo, J. B. (2026a). De la filosofía quirúrgica a la ley de coherencia biológica S/Y/C: Hacia una investigación sobre el origen del arte en la especie Homo. Lopez Mallo, Javier Bernabé. https://isbn.bibna.gub.uy/catalogo.php?mode=detalle&nt=57196

López Mallo, J. B. (2026a). De la filosofía quirúrgica a la ley de coherencia biológica S/Y/C: Hacia una investigación sobre el origen del arte en la especie Homo [Versión Kindle]. Amazon. https://www.amazon.com/dp/B0GYGTJD5C

López Mallo, J. B. (2026b). From surgical philosophy to the law of biological coherence S/Y/C: Toward a study of the origin of art in the Homo lineage. Lopez Mallo, Javier Bernabé. https://isbn.bibna.gub.uy/catalogo.php?mode=detalle&nt=57197

López Mallo, J. B. (2026b). From surgical philosophy to the law of biological coherence S/Y/C: Toward a study of the origin of art in the Homo lineage [Kindle edition]. Amazon. https://www.amazon.com/dp/B0GY89SZS1

Autor / Author

Bernabé Mallo
Doctor en Filosofía – Universidad del País Vasco / Euskal Herriko Unibertsitatea (UPV/EHU)
Investigador independiente en neurofilosofía, evolución humana y origen del arte.

Bernabé Mallo
PhD in Philosophy – University of the Basque Country / Euskal Herriko Unibertsitatea (UPV/EHU)
Independent researcher in neurophilosophy, human evolution, and the origin of art.

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Página de autor Amazon / Amazon Author Page: https://www.amazon.com/author/bernabemallo
ORCID: https://orcid.org/0000-0001-9002-9728
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Who Made the Painting? Artificial Intelligence Art Through the Eyes of the Public and the Expert

Bernabé Mallo

A review of the study by Li Gu and Yong Li (2022): Who made the paintings: Artists or artificial intelligence? The effects of identity on liking and purchase intention

Introduction: when the machine signs the work

Does our aesthetic judgment change if we know that a painting has been generated by an algorithm rather than by a human being? Do we feel the same pleasure before a traditional Chinese landscape if we discover that behind it there is not a human brush, but a neural network trained on thousands of examples? And what happens when the judge is an art expert —someone who has spent years developing their sensitivity and knowledge?

These questions, which only a decade ago might have seemed speculative, have become the subject of rigorous empirical research. A study published in 2022 by Li Gu and Yong Li in the journal Frontiers in Psychology addresses precisely this question . The researchers analysed how the identity of the author —human or artificial intelligence— affects aesthetic appreciation, purchase intention, and collection intention for paintings, in both traditional Chinese and Western styles.

The results are revealing and, in a certain sense, counterintuitive. For the general public without specialised artistic training, the author's identity does not modify their appreciation: they like the work or not, regardless of whether it was made by a person or a machine. However, for art experts, things change radically: they evaluate AI-generated paintings less favourably compared to those made by human artists.

This finding, as we shall see, has profound implications for our understanding of art, creativity, and the role of technology in aesthetic experience. From the perspective of our research on the S/Y/C model and Surgical Philosophy, the study by Gu and Li offers valuable empirical evidence on how the distinction between art as product and art as embodied process operates in practice.

The study: how was the research designed?

Gu and Li conducted two complementary experiments to explore the effect of author identity on the reception of AI-generated art .

Study 1: the general public

In the first study, participants had no professional art experience. They were shown two types of paintings: traditional Chinese style and Western style. In addition, information about the author was manipulated: in some cases it was said that the work had been created by a human artist; in others, by an artificial intelligence system. Participants had to rate their liking of the work, as well as their intention to purchase or collect it.

The results were clear. First, author identity did not significantly affect ratings. Participants liked a painting or not based on its perceived aesthetic qualities, not on whether it came from a machine or a person. Second, an ingroup preference bias was observed: participants showed a preference for traditional Chinese-style paintings over Western ones, a finding consistent with previous research on cultural preferences in empirical aesthetics .

This finding suggests that, for the non-specialist public, artificial intelligence is not perceived as a threat or an imposter. Its works are judged by the same criteria as human ones. The "aura" of the human artist, at least for this segment of the population, does not seem to confer automatic added value.

Study 2: art experts

The second study introduced a crucial variable: level of artistic expertise. Both non-specialists and experts (artists, critics, art historians, curators) participated. The results were drastically different.

Art experts evaluated AI-generated paintings less favourably compared to those made by human artists . Non-experts, as in the first study, showed no preference. In addition, significant interactions were found: the effect of author identity depended on the level of expertise, and also interacted with the style of the painting.

In other words, for those who know about art, who is behind the work matters. The machine, however sophisticated its algorithms, does not produce the same effect as the human hand. The knowledge and aesthetic sensitivity acquired through years of training and practice generate a discrimination that the general public does not make.

Why do experts see what the public does not see?

What explains this difference between experts and non-experts? Gu and Li suggest several hypotheses.

First, experts have internalised a narrative of art that places the artist as the creative subject at its centre. The history of art, at least since Romanticism, has exalted the figure of the individual genius, of expressive subjectivity, of the trembling hand, of the gaze that sees what others do not see. Artificial intelligence, by its very nature, lacks that biography, that interiority, that struggle with material. For the expert, the work is not only an object: it is the testimony of an encounter between a subject and the world.

Second, experts possess tacit knowledge about creative processes. They know what it costs to achieve an effect, what it implies to master a technique, what it means to find one's own voice. AI generation, however impressive, does not require that effort, that dedication, that training. It is, from this perspective, a shortcut: it produces brilliant results, but without the journey that gives them meaning.

Third, experts are more sensitive to signals of intentionality. They detect in the work the traces of the artist's decisions —the brushstroke, the choice of colour, the composition— and those traces speak to them of a mind behind them. In the AI-generated work, those traces do not refer to a subjectivity, but to an algorithm. And that, for the expert, impoverishes the experience.

Connection with research on the origin of art (S/Y/C)

This experimental study connects directly with the research we have been developing on the S/Y/C model of neuronal functioning and the Law of Biological Coherence.

The difference between the response of the general public and that of experts can be interpreted in light of our three dimensions. The general public, lacking training that refines their perception of the Y and C dimensions, tends to value the work mainly for its superficial impact on the S dimension (pleasure, activation, novelty). If the AI-generated work is visually attractive, it fulfils that function, regardless of its origin.

Experts, on the other hand, have developed a sensitivity that allows them to discriminate between product and process. They do not only see the form: they intuit the work, the intention, the history behind it. Their appreciation integrates the three dimensions more fully:

S (Survival): The work must be aesthetically pleasing, but not only that. It must also connect with the deepest needs for meaning and transcendence.
Y (Symbolon): The work is a symbol, and the symbol only acquires its full meaning when it refers to a subjectivity that inhabited it. AI can manipulate symbols, but cannot inhabit them. The expert detects that absence.
C (Wholeness): The work must offer a sense of achieved totality, of internal coherence. But this wholeness is more satisfying when it is perceived as the result of a human search, not of a probabilistic calculation.

Surgical Philosophy invites us to make a precise analytical cut of these results. It is not about concluding that AI art is "bad" or that experts are elitists. It is about recognising that aesthetic experience is not univocal: there are different layers of appreciation, and each layer mobilises different dimensions of the nervous system. The general public stays on the surface; experts penetrate more deeply. Both are right at their level, but the expert's level is richer, more integrated, closer to what art, in its origin and in its function, has been for the human species.

Implications for the future of art and AI

The study by Gu and Li has important practical implications, both for creators of AI art and for professionals in the art world.

For AI system developers, the results suggest that, if their goal is for generated works to be appreciated by the general public, the current strategy —focusing on visual quality and stylistic variety— is sufficient. The public does not discriminate by origin.

However, if the goal is to reach the serious art market —collectors, museums, critics— things become more complicated. Experts do discriminate, and they do so negatively. To change this perception, improving algorithms will not be enough. It will be necessary, perhaps, to develop new narratives about what it means to "create" with AI, new ways of understanding authorship and intentionality in the context of autonomous systems.

For human artists, the results offer some consolation. Their expertise, their training, their ability to infuse intentionality into the work is still valued by those who truly understand art. AI has not replaced them in the heart of the art world, although it may be transforming its boundaries.

For art educators and critics, the study poses a challenge: how to train new generations of viewers to develop a sensitivity that goes beyond mere superficial appreciation? How to teach them to see not only the form, but the process, the intention, the history?

Final considerations: art as encounter, not only as object

The study by Gu and Li reminds us that art is not only a matter of beautiful objects, but of encounters between subjectivities. The general public can enjoy an AI-generated work without asking about its origin. But the expert, precisely because they have dedicated their life to understanding art, cannot ignore that question. And when they ask it, they discover that, in the machine-made work, something is missing.

That something is, perhaps, what defines human art in its origin and in its essence: the expression of an embodied, finite, mortal subjectivity that uses form to communicate the ineffable, to share the unsharable, to transcend the solitude of the flesh. Artificial intelligence can imitate forms, but it cannot generate that source. Because that source is life itself: a body that feels, a symbol that is inhabited, a wholeness that is yearned for.

Experts, by discriminating between human art and machine art, remind us of something that technological enthusiasm tends to forget: that art is not only a product, but a process; not only an object, but a testimony; not only a form, but an encounter. And that encounter, for now, remains the exclusive patrimony of the living.

References

Gu, Li & Li, Yong (2022). Who made the paintings: Artists or artificial intelligence? The effects of identity on liking and purchase intention. Frontiers in Psychology 13.
https://philpapers.org/rec/GUWMT

López Mallo, J. B. (2023). La construcción neuro-simbólica. Una aproximación al funcionamiento del cerebro desde una perspectiva multidisciplinar [Doctoral thesis, University of the Basque Country - Euskal Herriko Unibertsitatea]. ADDI Repository. http://hdl.handle.net/10810/62701

López Mallo, J. B. (2026a). De la filosofía quirúrgica a la ley de coherencia biológica S/Y/C: Hacia una investigación sobre el origen del arte en la especie Homo [Kindle edition]. Amazon. https://www.amazon.com/dp/B0GYGTJD5C

Autor / Author

Bernabé Mallo
Doctor en Filosofía – Universidad del País Vasco / Euskal Herriko Unibertsitatea (UPV/EHU)
Investigador independiente en neurofilosofía, evolución humana y origen del arte.

Bernabé Mallo
PhD in Philosophy – University of the Basque Country / Euskal Herriko Unibertsitatea (UPV/EHU)
Independent researcher in neurophilosophy, human evolution, and the origin of art.

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El ser del robot: una crítica heideggeriana a la inteligencia artificial

Bernabé Mallo

Una reseña del artículo de Carlos Herrera y Ricardo Sanz (2016): Heideggerian AI and the Being of Robots

Introducción: ¿puede un robot tener "ser"?

Una de las preguntas más profundas que la inteligencia artificial plantea a la filosofía no es técnica —cómo hacer máquinas más inteligentes— sino ontológica: ¿qué tipo de ser tienen los robots? ¿Son del mismo orden que los humanos? ¿Pertenecen a la categoría de los animales? ¿O acaso constituyen una forma de existencia completamente nueva, que nuestras categorías tradicionales no logran capturar?

El artículo de Carlos Herrera y Ricardo Sanz (2022), publicado en el volumen Fundamental Issues of Artificial Intelligence editado por Vincent C. Müller, aborda precisamente esta cuestión desde una perspectiva poco común en el debate contemporáneo: la filosofía de Martin Heidegger . Los autores examinan críticamente la llamada "Inteligencia Artificial Heideggeriana" (HAI por sus siglas en inglés), una corriente que intenta revisar los fundamentos de la IA basándose en el análisis heideggeriano del Dasein (el ser-ahí humano).

La tesis central de Herrera y Sanz es provocadora: la HAI tradicional comete un error fundamental al asumir que el análisis ontológico del ser humano puede aplicarse directamente a los sistemas artificiales. Esto, argumentan, es inconsistente con la propia filosofía de Heidegger, para quien las categorías de "robot" y "humano" no pertenecen al mismo tipo de seres. En lugar de ello, proponen una ontología provisional de los robots basada en su relación con el trabajo: los robots son aquellas máquinas que realizan trabajo humano —y, precisamente por ello, su ser es un ser que no puede cumplirse.

Desde la perspectiva de nuestra investigación sobre el modelo S/Y/C y la Filosofía Quirúrgica, el análisis de Herrera y Sanz ofrece herramientas conceptuales de gran valor para entender no solo qué son los robots, sino también qué implica la creación artística por parte de máquinas y, en último término, qué define lo humano frente a lo artificial.

¿Qué es la Inteligencia Artificial Heideggeriana?

La Inteligencia Artificial Heideggeriana (HAI) surge de la convicción de que la filosofía de Heidegger —con su énfasis en la situación, la corporización (embodiment), el mundo y la práctica pre-reflexiva— puede ofrecer una alternativa fecunda a los paradigmas dominantes de la IA, a menudo acusados de ser excesivamente racionalistas, representacionalistas y desconectados de la vida concreta .

En lugar de diseñar sistemas que manipulen símbolos abstractos según reglas lógicas —el enfoque clásico de la IA "simbólica"—, la HAI propone construir sistemas que estén insertos en un mundo, que actúen de manera situada y que aprendan de la interacción práctica con su entorno. Este enfoque ha inspirado desarrollos en robótica situada, sistemas autónomos y agentes basados en la percepción-acción.

Sin embargo, Herrera y Sanz señalan un problema de fondo: la HAI tiende a asumir que el análisis heideggeriano del Dasein (el ser humano) puede aplicarse directamente a los sistemas artificiales, como si robots y humanos fueran "el mismo tipo de seres" . Esta asunción, argumentan, es filosóficamente insostenible.

El error ontológico: cuando se olvida la diferencia

El problema fundamental de la HAI, según Herrera y Sanz, es que niega el significado ontológico a categorías como "robot" y "humano", tratándolos como si fueran intercambiables . Esto contradice la propia filosofía de Heidegger, para quien la pregunta por el ser —la Seinsfrage— es siempre una pregunta por la diferencia ontológica entre el ser y los entes, entre las distintas formas de ser de los distintos tipos de entes.

Heidegger distinguió rigurosamente entre el Dasein (el ser humano, cuya esencia es existir, comprenderse a sí mismo en su ser) y los entes vorhanden (meramente presentes, objetos) o zuhanden (útiles, herramientas). Un robot, argumentan los autores, no es un Dasein: no tiene la capacidad de preguntarse por su propio ser, de proyectarse hacia posibilidades, de vivir en la angustia ante su muerte, de habitar un mundo con sentido.

Pretender que un robot pueda ser tratado como un Dasein no solo es filosóficamente erróneo, sino que además cierra la pregunta ontológica en lugar de abrirla. La HAI, al asumir que la ontología del humano se aplica al robot, deja de preguntarse qué tipo de ser tiene realmente el robot. Y esa pregunta, para Herrera y Sanz, es la que debe guiar cualquier reflexión seria sobre la inteligencia artificial.

Hacia una ontología provisional del robot

¿Cómo abordar, entonces, la pregunta por el ser del robot? Herrera y Sanz proponen una vía alternativa: en lugar de partir del análisis del Dasein, debemos partir de nuestras nociones pre-ontológicas de los sistemas artificiales . Es decir, de la forma en que ya siempre los comprendemos en nuestra práctica cotidiana.

Los autores derivan una ontología provisional del robot a partir de su relación con el trabajo. Su tesis es la siguiente: los robots son aquellas máquinas que realizan trabajo humano .

Pero, ¿qué implica esto? No se trata solo de que los robots ejecuten tareas que antes hacían los humanos. La cuestión es más profunda: al realizar trabajo humano, los robots no solo transforman el trabajo —lo automatizan, lo aceleran, lo reconfiguran—, sino que también transforman la comprensión del ser de quien trabaja y de la propia máquina.

Herrera y Sanz sostienen que, precisamente porque los robots están destinados a realizar trabajo humano, su ser es un ser que no puede cumplirse. Un robot nunca alcanza un estado de "realización" definitiva. Siempre puede ser mejorado, actualizado, reprogramado. No tiene una telos interna, un fin que le sea propio. Su "sentido" está siempre por venir, siempre externalizado a las necesidades y deseos humanos.

Esta caracterización —el robot como un ser inacabado, abierto, provisional— es fascinante porque invierte la intuición común. Tendemos a pensar que los robots son máquinas perfectas, completas, determinadas. Herrera y Sanz nos invitan a verlos, por el contrario, como entes cuya incompletitud es constitutiva de su forma de ser.

Implicaciones para el arte y la creatividad artificial

¿Qué implicaciones tiene este análisis para la cuestión del arte generado por IA? Si los robots (y los sistemas de IA en general) son seres cuyo ser no puede cumplirse, entonces la creatividad artificial debe entenderse de manera radicalmente distinta a la creatividad humana.

El artista humano, desde una perspectiva heideggeriana, es un Dasein que se proyecta hacia posibilidades, que vive en la apertura del ser, que expresa su comprensión del mundo en la obra. La obra de arte no es un mero objeto: es un acontecimiento de la verdad, un desvelamiento del ser que el artista posibilita sin agotarlo.

El robot, por el contrario, no proyecta, no se comprende, no habita un mundo de sentido. Su "creatividad" es siempre la ejecución de algoritmos, la optimización de funciones, la generación de novedad estadística. Puede producir objetos que llamamos "arte", pero el sentido de esos objetos no reside en un acto de desvelamiento existencial, sino en la interpretación que los humanos hacemos de ellos.

Esto no implica que el arte de IA sea falso o ilusorio. Implica, más bien, que debemos ubicarlo en su lugar ontológico adecuado. No es una nueva forma de Dasein creativo, sino una nueva forma de útil (Zeug) que transforma nuestra relación con la creación estética. El robot es una herramienta, sí, pero de un tipo especial: una herramienta cuya función es generar novedad, no ejecutar una tarea predefinida.

Conexión con la investigación sobre el origen del arte (S/Y/C)

El análisis de Herrera y Sanz resuena profundamente con la investigación que venimos desarrollando sobre el modelo S/Y/C del funcionamiento neuronal y la Ley de coherencia biológica.

La diferencia ontológica que establecen entre el Dasein humano y el robot se corresponde, en nuestro modelo, con la diferencia entre un ser vivo que habita las dimensiones S, Y, C y un artefacto que solo puede simularlas externamente.

S (Supervivencia): El ser humano crea arte porque necesita regular su homeostasis corporal y emocional. El robot no tiene cuerpo que preservar, no experimenta dolor o placer, no necesita "equilibrarse". Su "creatividad" no responde a una necesidad vital.
Y (Symbolon): El ser humano habita el símbolo —lo vive, lo siente, lo comparte desde una interioridad. El robot puede manipular símbolos con eficacia, pero no es un símbolo para sí mismo. No hay un "dentro" que reconozca o sea reconocido en el acto simbólico.
C (Completitud): El ser humano anhela la totalidad, busca cerrar formas, integrar experiencias dispersas en una coherencia biográfica. El robot no tiene biografía, no despliega un proyecto de vida, no experimenta la pulsión hacia la completitud. Su "ser inacabado", del que hablan Herrera y Sanz, no es una carencia existencial sino una condición constitutiva de su diseño.

La Filosofía Quirúrgica nos invita a aplicar un corte analítico preciso en este debate. No se trata de negar las capacidades de los robots ni de idealizar acríticamente lo humano. Se trata de distinguir planos ontológicos que la prisa tecnológica tiende a confundir. El robot puede ser un "actor" en la red creativa, como señala Feng, pero no es un Dasein. Puede generar artefactos estéticos, pero no habitar el arte.

Preservar esta diferencia no es un ejercicio de purismo filosófico. Es una condición para comprender qué está en juego en la creación artística: no solo la producción de objetos bellos, sino la expresión de una subjetividad encarnada, finita, mortal, que usa el arte para sobrevivir, simbolizar y completarse.

Consideraciones finales: el robot como espejo de lo humano

El artículo de Herrera y Sanz nos recuerda que la pregunta por la inteligencia artificial es, en el fondo, una pregunta por nosotros mismos. Cuando intentamos determinar si un robot puede ser inteligente, o creativo, o artista, estamos definiendo, implícitamente, qué entendemos por inteligencia, creatividad y arte.

Su propuesta de una ontología provisional del robot basada en el trabajo —y en la incompletitud constitutiva de su ser— nos ofrece una vía para pensar la IA sin caer ni en el antropomorfismo (tratar al robot como si fuera humano) ni en el utilitarismo ciego (tratarlo como una mera herramienta sin consecuencias ontológicas).

Desde nuestra perspectiva, el robot es, ante todo, un espejo. Nos refleja nuestras propias aspiraciones y límites. Nos obliga a preguntarnos qué es lo específico de lo humano, qué nos distingue de las máquinas más sofisticadas. Y esa pregunta, lejos de ser un lujo especulativo, es el núcleo de cualquier investigación seria sobre el origen del arte, la evolución de la conciencia y el futuro de nuestra especie.

El arte humano —el de las cuevas, el de las catedrales, el de los museos— nació de la necesidad de expresar lo inexpresable, de compartir lo incompartible, de trascender la soledad de la carne. La inteligencia artificial puede imitar sus formas, pero no puede generar su fuente. Porque esa fuente es la vida misma: un cuerpo que siente, un símbolo que se habita, una totalidad que se anhela. Y eso, por ahora, sigue siendo patrimonio exclusivo de lo vivo.

Referencias bibliográficas

Herrera, C., & Sanz, R. (2016). Heideggerian AI and the being of robots. En V. C. Müller (Ed.), Fundamental issues of artificial intelligence (Synthese Library, Vol. 376, pp. 423-438). Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-319-26485-1_29

Autor / Author

Bernabé Mallo
Doctor en Filosofía – Universidad del País Vasco / Euskal Herriko Unibertsitatea (UPV/EHU)
Investigador independiente en neurofilosofía, evolución humana y origen del arte.

Bernabé Mallo
PhD in Philosophy – University of the Basque Country / Euskal Herriko Unibertsitatea (UPV/EHU)
Independent researcher in neurophilosophy, human evolution, and the origin of art.

Enlaces / Links

The Being of the Robot: A Heideggerian Critique of Artificial Intelligence

Bernabé Mallo

A review of the article by Carlos Herrera and Ricardo Sanz (2016): Heideggerian AI and the Being of Robots

Introduction: can a robot have "being"?

One of the deepest questions that artificial intelligence poses to philosophy is not technical —how to make machines more intelligent— but ontological: what kind of being do robots have? Are they of the same order as humans? Do they belong to the category of animals? Or do they constitute a completely new form of existence, one that our traditional categories fail to capture?

The article by Carlos Herrera and Ricardo Sanz (2016), published in the volume Fundamental Issues of Artificial Intelligence edited by Vincent C. Müller (Synthese Library, Vol. 376), addresses precisely this question from a perspective rarely seen in contemporary debate: the philosophy of Martin Heidegger . The authors critically examine so-called "Heideggerian Artificial Intelligence" (HAI), a current that attempts to revise the foundations of AI based on Heidegger's analysis of Dasein (human being-there).

Herrera and Sanz's central thesis is provocative: traditional HAI makes a fundamental error by assuming that the ontological analysis of the human being can be applied directly to artificial systems. This, they argue, is inconsistent with Heidegger's own philosophy, for whom the categories of "robot" and "human" do not belong to the same type of beings. Instead, they propose a provisional ontology of robots based on their relationship with work: robots are those machines that perform human labour —and precisely because of this, their being is one that cannot be fulfilled.

From the perspective of our research on the S/Y/C model and Surgical Philosophy, Herrera and Sanz's analysis offers highly valuable conceptual tools for understanding not only what robots are, but also what artistic creation by machines implies and, ultimately, what defines the human as opposed to the artificial.

What is Heideggerian Artificial Intelligence?

Heideggerian Artificial Intelligence (HAI) arises from the conviction that Heidegger's philosophy —with its emphasis on situation, embodiment, world, and pre-reflective practice— can offer a fruitful alternative to dominant AI paradigms, which are often accused of being excessively rationalist, representationalist, and disconnected from concrete life.

Instead of designing systems that manipulate abstract symbols according to logical rules —the classical "symbolic" AI approach— HAI proposes building systems that are embedded in a world, that act in a situated manner, and that learn from practical interaction with their environment. This approach has inspired developments in situated robotics, autonomous systems, and perception-action-based agents.

However, Herrera and Sanz point out a fundamental problem: HAI tends to assume that Heidegger's analysis of Dasein (the human being) can be applied directly to artificial systems, as if robots and humans were "the same type of beings" . This assumption, they argue, is philosophically unsustainable.

The ontological error: when difference is forgotten

The fundamental problem of HAI, according to Herrera and Sanz, is that it denies ontological meaning to categories such as "robot" and "human", treating them as if they were interchangeable . This contradicts Heidegger's own philosophy, for whom the question of being —the Seinsfrage— is always a question of the ontological difference between being and beings, between the different ways of being of different types of beings.

Heidegger rigorously distinguished between Dasein (the human being, whose essence is to exist, to understand itself in its being) and vorhanden beings (merely present, objects) or zuhanden (useful things, tools). A robot, the authors argue, is not Dasein: it does not have the capacity to question its own being, to project itself towards possibilities, to live in anxiety before its death, to inhabit a meaningful world.

To pretend that a robot can be treated as Dasein is not only philosophically erroneous, but also closes the ontological question instead of opening it. HAI, by assuming that the ontology of the human applies to the robot, stops asking what kind of being the robot really has. And that question, for Herrera and Sanz, is what should guide any serious reflection on artificial intelligence.

Toward a provisional ontology of the robot

How, then, to approach the question of the being of the robot? Herrera and Sanz propose an alternative path: instead of starting from the analysis of Dasein, we must start from our pre-ontological notions of artificial systems . That is, from the way we always already understand them in our everyday practice.

The authors derive a provisional ontology of the robot from its relationship with work. Their thesis is as follows: robots are those machines that perform human labour .

But what does this imply? It is not only that robots execute tasks that humans used to do. The question is deeper: in performing human labour, robots not only transform work —they automate it, accelerate it, reconfigure it— but also transform the understanding of the being of the worker and of the machine itself.

Herrera and Sanz argue that, precisely because robots are destined to perform human labour, their being is one that cannot be fulfilled. A robot never attains a state of definitive "fulfilment". It can always be improved, updated, reprogrammed. It has no internal telos, no end that is its own. Its "sense" is always yet to come, always externalised to human needs and desires.

This characterisation —the robot as an unfinished, open, provisional being— is fascinating because it inverts the common intuition. We tend to think of robots as perfect, complete, determined machines. Herrera and Sanz invite us to see them, on the contrary, as beings whose incompleteness is constitutive of their way of being.

Implications for art and artificial creativity

What implications does this analysis have for the question of AI-generated art? If robots (and AI systems in general) are beings whose being cannot be fulfilled, then artificial creativity must be understood in a radically different way from human creativity.

The human artist, from a Heideggerian perspective, is a Dasein that projects itself towards possibilities, that lives in the openness of being, that expresses its understanding of the world in the work. The work of art is not a mere object: it is an event of truth, a revealing of being that the artist makes possible without exhausting it.

The robot, on the contrary, does not project, does not understand itself, does not inhabit a world of meaning. Its "creativity" is always the execution of algorithms, the optimisation of functions, the generation of statistical novelty. It can produce objects we call "art", but the meaning of those objects does not reside in an act of existential revealing, but in the interpretation that we humans make of them.

This does not imply that AI art is false or illusory. It implies, rather, that we must locate it in its proper ontological place. It is not a new form of creative Dasein, but a new form of useful thing (Zeug) that transforms our relationship with aesthetic creation. The robot is a tool, yes, but of a special kind: a tool whose function is to generate novelty, not to execute a predefined task.

Connection with research on the origin of art (S/Y/C)

Herrera and Sanz's analysis resonates deeply with the research we have been developing on the S/Y/C model of neuronal functioning and the Law of Biological Coherence.

The ontological difference they establish between human Dasein and the robot corresponds, in our model, to the difference between a living being that inhabits the S, Y, C dimensions and an artefact that can only simulate them externally.

S (Survival): The human being creates art because they need to regulate their bodily and emotional homeostasis. The robot has no body to preserve, does not experience pain or pleasure, does not need to "balance" itself. Its "creativity" does not respond to a vital need.
Y (Symbolon): The human being inhabits the symbol —they live it, feel it, share it from an interiority. The robot can manipulate symbols efficiently, but it does not become a symbol for itself. There is no "inside" that recognises or is recognised in the symbolic act.
C (Wholeness): The human being yearns for totality, seeks to close forms, to integrate scattered experiences into a biographical coherence. The robot has no biography, does not unfold a life project, does not experience the drive toward wholeness. Its "unfinished being", of which Herrera and Sanz speak, is not an existential lack but a constitutive condition of its design.

Surgical Philosophy invites us to make a precise analytical cut in this debate. It is not about denying the capacities of robots nor about uncritically idealising the human. It is about distinguishing ontological planes that technological haste tends to confuse. The robot can be an "actor" in the creative network, as Feng notes, but it is not Dasein. It can generate aesthetic artefacts, but it cannot inhabit art.

Preserving this difference is not an exercise in philosophical purism. It is a condition for understanding what is at stake in artistic creation: not only the production of beautiful objects, but the expression of an embodied, finite, mortal subjectivity that uses art to survive, to symbolise, and to achieve wholeness.

Final considerations: the robot as a mirror of the human

Herrera and Sanz's article reminds us that the question of artificial intelligence is, at bottom, a question about ourselves. When we try to determine whether a robot can be intelligent, or creative, or an artist, we are implicitly defining what we understand by intelligence, creativity, and art.

Their proposal for a provisional ontology of the robot based on work —and on the constitutive incompleteness of its being— offers a path for thinking about AI without falling into either anthropomorphism (treating the robot as if it were human) or blind utilitarianism (treating it as a mere tool without ontological consequences).

From our perspective, the robot is, above all, a mirror. It reflects our own aspirations and limits. It forces us to ask what is specific to the human, what distinguishes us from the most sophisticated machines. And that question, far from being a speculative luxury, is the core of any serious research into the origin of art, the evolution of consciousness, and the future of our species.

Human art —that of the caves, of the cathedrals, of the museums— was born of the need to express the inexpressible, to share the unsharable, to transcend the solitude of the flesh. Artificial intelligence can imitate its forms, but it cannot generate its source. Because that source is life itself: a body that feels, a symbol that is inhabited, a wholeness that is yearned for. And that, for now, remains the exclusive patrimony of the living.

References

Herrera, C., & Sanz, R. (2016). Heideggerian AI and the being of robots. In V. C. Müller (Ed.), Fundamental issues of artificial intelligence (Synthese Library, Vol. 376, pp. 423-438). Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-319-26485-1_29

Autor / Author

Bernabé Mallo
Doctor en Filosofía – Universidad del País Vasco / Euskal Herriko Unibertsitatea (UPV/EHU)
Investigador independiente en neurofilosofía, evolución humana y origen del arte.

Bernabé Mallo
PhD in Philosophy – University of the Basque Country / Euskal Herriko Unibertsitatea (UPV/EHU)
Independent researcher in neurophilosophy, human evolution, and the origin of art.

Enlaces / Links

sábado, 6 de junio de 2026

El arte de la inteligencia artificial: ¿una nueva harmonía o una ruptura silenciosa?

Bernabé Mallo

Una reseña del artículo de Tao Feng (2022): A New Harmonisation of Art and Technology: Philosophic Interpretations of Artificial Intelligence Art

Introducción: cuando la máquina se convierte en "agente" artístico

¿Es el arte generado por inteligencia artificial una forma legítima de creación estética o, por el contrario, una ruptura con la tradición milenaria que ha definido lo humano? Esta pregunta, que hace apenas una década podía parecer especulativa, se ha convertido en un debate central de la filosofía del arte contemporánea. Los algoritmos generativos producen obras que ganan concursos de pintura, se subastan en casas reconocidas y se exhiben en museos de arte moderno. Y el público, entretanto, oscila entre la fascinación y la perplejidad.

El filósofo chino Tao Feng, en un artículo publicado en 2022 en la revista Critical Arts, aborda esta cuestión con un enfoque original y matizado . Su tesis central es que el arte de IA no puede ser reducido ni a una simple prolongación del arte humano ni a una mera curiosidad tecnológica. Se trata, más bien, de una forma especial que se sitúa "entre la belleza natural y el arte humano" , ocupando un territorio inédito que exige nuevas categorías interpretativas.

Feng propone una "nueva harmonización" entre arte y tecnología, un equilibrio que no ignore las diferencias fundamentales —la IA carece de intencionalidad y conciencia— pero que tampoco desdeñe las posibilidades creativas que abre. Desde la perspectiva de nuestra investigación sobre el modelo S/Y/C y la Filosofía Quirúrgica, el trabajo de Feng ofrece herramientas conceptuales valiosas para entender qué está en juego cuando una máquina "crea" arte.

Dos métodos, tres niveles: la arquitectura del arte por IA

Feng distingue, en primer lugar, dos grandes aproximaciones técnicas en la generación de arte por inteligencia artificial: el simbolismo y el conexionismo .

El simbolismo se basa en la manipulación explícita de reglas y representaciones simbólicas. Es la tradición clásica de la IA, aquella que intenta codificar el conocimiento humano en sistemas formales. En el ámbito artístico, se traduce en algoritmos que siguen reglas estéticas predefinidas —composiciones armónicas, esquemas cromáticos, estructuras métricas— para generar obras.

El conexionismo, por su parte, utiliza redes neuronales artificiales que aprenden patrones a partir de grandes conjuntos de datos. No se les programan reglas explícitas: se les muestran miles o millones de ejemplos, y ellas mismas extraen las regularidades estadísticas. Este enfoque, que ha dado lugar a modelos como DALL-E o Midjourney, produce resultados sorprendentemente creativos porque no se limita a aplicar reglas fijas, sino que puede generar combinaciones inéditas de estilos y formas.

Pero más allá de la técnica, Feng propone un análisis en tres niveles del sistema hombre-máquina:

Humano usando máquina: la IA es una herramienta al servicio del artista humano, como lo fue el pincel o la cámara fotográfica. El control y la intencionalidad residen enteramente en el humano.
Humano guiando máquina: existe una colaboración más estrecha. El humano define parámetros, selecciona datos de entrenamiento, orienta el proceso, pero la máquina genera resultados que el humano no ha previsto en detalle. Es un diálogo, no una instrucción unidireccional.
Separación humano-máquina: la IA opera de manera autónoma, sin intervención humana directa. Genera obras por sí misma, a partir de sus propios criterios aprendidos. Este es el nivel más controvertido, porque plantea la pregunta de si podemos seguir hablando de "arte" sin un artista humano detrás.

Esta triple distinción es útil porque nos permite evitar generalizaciones excesivas. No es lo mismo decir que un artista utiliza un filtro de IA en Photoshop que afirmar que un algoritmo autónomo produce pinturas sin supervisión. Los problemas filosóficos que suscita cada nivel son distintos.

El arte de IA como forma intermedia: entre naturaleza y artificio

Uno de los aspectos más originales del análisis de Feng es su caracterización del arte de IA como una forma especial que no encaja limpiamente en las categorías estéticas tradicionales .

Por un lado, el arte de IA no es un objeto estético natural. No se trata de una puesta de sol o de una formación rocosa esculpida por la erosión. Es un artefacto, un producto de la técnica. Esto implica que su apreciación está mezclada con intereses —tecnológicos, comerciales, culturales— y no responde a la pura contemplación desinteresada que Kant atribuía al juicio estético.

Por otro lado, el arte de IA no es equivalente al arte humano tradicional. Feng lo afirma con claridad: la IA no tiene intencionalidad ni conciencia . No hay un sujeto detrás de la obra que haya querido decir algo, que haya vertido en ella su emoción, que busque comunicarse con el espectador. La obra generada por IA es, en este sentido, huérfana: no tiene una interioridad que expresar.

Sin embargo —y aquí radica la originalidad de la tesis— el arte de IA no es tampoco una mera imitación vacía. Feng propone que su generación artística es una especie de "finalidad sin finalidad" , una reformulación del concepto kantiano. La obra parece tener propósito, parece haber sido hecha para algo, pero ese propósito no reside en la mente de un creador consciente, sino en la estructura del algoritmo y en los patrones estadísticos que ha aprendido.

Esta ambigüedad —ni naturaleza, ni arte humano; ni azar, ni intencionalidad plena— sitúa al arte de IA en un territorio conceptualmente inédito, que exige nuevas herramientas filosóficas para ser comprendido.

El "actor red": repensar la autoría en la era de la IA

Feng introduce un concepto especialmente fecundo para superar el dilema de la autoría: el "actor red" (actor-network) . Inspirado en la teoría del actor-red de Bruno Latour, este concepto propone que la creación artística no es obra de un único sujeto —el genio romántico, el artista individual— sino el resultado de la interacción de múltiples actores: humanos, tecnologías, instituciones, algoritmos.

En este marco, la inteligencia artificial puede ser considerada como un "agente" en la generación del arte, no como un sujeto plenamente consciente, pero tampoco como una herramienta pasiva. Participa en la construcción de la lógica artística, rompe fronteras tradicionales y abre posibilidades que ningún humano habría imaginado por sí solo.

La noción de "actor red" nos permite, según Feng, evitar dos extremos igualmente empobrecedores: por un lado, el antropocentrismo radical que se niega a reconocer cualquier novedad en el arte por IA; por otro, el tecnocentrismo ingenuo que atribuye a las máquinas una creatividad equiparable a la humana.

El arte, desde esta perspectiva, es siempre una construcción colectiva. Y la inteligencia artificial es un nuevo participante en esa construcción, no para sustituir al artista humano, sino para formar parte de una ecología creativa más compleja.

El problema de la verdad y la falsedad en el arte por IA

Un aspecto fascinante que Feng aborda es la cuestión de la autenticidad . En el arte de IA, los procesos de generación, identificación y apreciación incluyen necesariamente un juicio sobre lo verdadero y lo falso. ¿Es realmente arte lo que ha hecho la máquina? ¿O es una simulación, una impostura, una falsificación?

Esta pregunta no es meramente académica. Tiene implicaciones prácticas en el mundo del mercado artístico, los derechos de autor, la conservación y la crítica. Feng señala que el arte de IA refleja una integración forzada de la tecnología inteligente en el dominio artístico, un intento de eliminar la contingencia, la dialéctica y la negatividad que, para ciertas tradiciones estéticas, son consustanciales al arte verdadero .

El arte humano, nos recuerda Feng, ha estado tradicionalmente ligado al riesgo, a la incertidumbre, a la lucha con el material, a la posibilidad del fracaso. La IA, por el contrario, produce siempre dentro de los márgenes de lo que ha aprendido, sin verdadera capacidad de transgresión. Su "creatividad" es, en el fondo, una variedad estadística dentro de un espacio de posibilidades predefinido.

Lo que necesitamos, concluye Feng, no es una sustitución del arte humano por el arte de máquina, sino una verdadera harmonización entre arte y tecnología . Las personas deberían utilizar la razón estética para guiar la tecnología de IA, no someterse pasivamente a su lógica ni idealizarla acríticamente.

Conexión con la investigación sobre el origen del arte (S/Y/C)

El análisis de Tao Feng resuena profundamente con la investigación que venimos desarrollando sobre el modelo S/Y/C del funcionamiento neuronal y la Ley de coherencia biológica. Sus tres niveles del sistema hombre-máquina y su concepto de "actor red" pueden reinterpretarse a la luz de nuestras categorías.

La dimensión S (Supervivencia) nos recuerda que el arte humano no es un lujo, sino una herramienta de regulación homeostática. La IA, al carecer de cuerpo y de necesidades vitales, no puede generar arte en este sentido pleno. Puede producir objetos formales, pero no responde a la pulsión de supervivencia que, en los humanos, impulsa la creación.

La dimensión Y (Symbolon) es central para comprender la diferencia entre el símbolo habitado y el símbolo manipulado. La IA puede manipular símbolos con eficacia, pero no habita el símbolo. No hay nadie dentro que reconozca o sea reconocido. El arte de IA es, en este sentido, un symbolon vacío: tiene la forma, pero no la vivencia.

La dimensión C (Completitud) apunta a la necesidad humana de cerrar formas, integrar partes en un todo coherente. La IA puede generar objetos formalmente cerrados, pero no experimenta la pulsión hacia la completitud. No hay un sujeto que sienta alivio cuando el patrón se cierra, ni angustia cuando se fragmenta, ni anhelo cuando se intuye una totalidad aún no alcanzada.

La Filosofía Quirúrgica, por su parte, nos invita a aplicar un corte analítico preciso en este debate. No se trata de rechazar la IA o de aceptarla sin más. Se trata de distinguir niveles, extirpar confusiones categoriales —como confundir producto con proceso, o simulación con vivencia— y suturar un marco conceptual que integre lo nuevo sin perder de vista lo esencial: que el arte, en su origen y en su función, es un fenómeno de lo vivo.

Feng ofrece, con su concepto de "actor red", una vía intermedia que respeta esta complejidad. La IA puede ser un actor más en la ecología creativa, sin ocupar el lugar del artista humano, pero tampoco siendo reducida a mera herramienta. Es un agente, sí, pero de un tipo especial: desprovisto de intencionalidad, de conciencia, de cuerpo. Un agente que amplifica, que sorprende, que propone, pero que no siente.

Consideraciones finales: hacia una nueva harmonización

El artículo de Tao Feng nos recuerda que el arte no es una esencia inmutable, sino una práctica viva que se transforma con la tecnología. La inteligencia artificial no es la primera innovación que desafía nuestras categorías estéticas —la fotografía, el cine, el arte conceptual ya lo hicieron antes—, pero quizás sea la más radical, porque cuestiona el papel mismo del sujeto creador.

Feng no ofrece respuestas definitivas, y eso es una virtud. Propone, en cambio, una actitud: la de la harmonización, no la de la sumisión o el rechazo. Utilizar la razón estética —esa capacidad humana de juzgar la belleza con sensibilidad y reflexión— para guiar la tecnología, no para ser guiados por ella.

Desde nuestra perspectiva, esto implica recordar que el arte, en su origen paleolítico, fue una tecnología biológica al servicio de la supervivencia, el símbolo y la completitud. La inteligencia artificial puede ser una nueva tecnología en este largo recorrido, pero no debe hacernos olvidar que el arte es, ante todo, un encuentro entre subjetividades encarnadas. Un encuentro que, por ahora, solo los seres vivos podemos protagonizar.

Referencias bibliográficas

Feng, T. (2022). A new harmonisation of art and technology: Philosophic interpretations of artificial intelligence art. Critical Arts, 36(1-2), 110–125. https://doi.org/10.1080/02560046.2022.2111454

https://catalogo.sanchoelsabio.eus

Autor / Author

Bernabé Mallo
Doctor en Filosofía – Universidad del País Vasco / Euskal Herriko Unibertsitatea (UPV/EHU)
Investigador independiente en neurofilosofía, evolución humana y origen del arte.

Bernabé Mallo
PhD in Philosophy – University of the Basque Country / Euskal Herriko Unibertsitatea (UPV/EHU)
Independent researcher in neurophilosophy, human evolution, and the origin of art.

lunes, 8 de junio de 2026

¿Quién realizó la pintura? El arte de la inteligencia artificial ante la mirada del público y del experto

Bernabé Mallo

Una reseña del estudio de Li Gu y Yong Li (2022): Who made the paintings: Artists or artificial intelligence?

Introducción: cuando la máquina firma la obra

El estudio: ¿cómo se diseñó la investigación?

Estudio 1: el público general

Estudio 2: los expertos en arte

¿Por qué los expertos ven lo que el público no ve?

Conexión con la investigación sobre el origen del arte (S/Y/C)

Implicaciones para el futuro del arte y la IA

Consideraciones finales: el arte como encuentro, no solo como objeto

Referencias bibliográficas

Autor / Author

Enlaces / Links

Who Made the Painting? Artificial Intelligence Art Through the Eyes of the Public and the Expert

Bernabé Mallo

A review of the study by Li Gu and Yong Li (2022): Who made the paintings: Artists or artificial intelligence? The effects of identity on liking and purchase intention

Introduction: when the machine signs the work

The study: how was the research designed?

Study 1: the general public

Study 2: art experts

Why do experts see what the public does not see?

Connection with research on the origin of art (S/Y/C)

Implications for the future of art and AI

Final considerations: art as encounter, not only as object

References

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El ser del robot: una crítica heideggeriana a la inteligencia artificial

Bernabé Mallo

Introducción: ¿puede un robot tener "ser"?

¿Qué es la Inteligencia Artificial Heideggeriana?

El error ontológico: cuando se olvida la diferencia

Hacia una ontología provisional del robot

Implicaciones para el arte y la creatividad artificial

Conexión con la investigación sobre el origen del arte (S/Y/C)

Consideraciones finales: el robot como espejo de lo humano

Referencias bibliográficas

Autor / Author

Enlaces / Links

The Being of the Robot: A Heideggerian Critique of Artificial Intelligence

Bernabé Mallo

A review of the article by Carlos Herrera and Ricardo Sanz (2016): Heideggerian AI and the Being of Robots

Introduction: can a robot have "being"?

What is Heideggerian Artificial Intelligence?

The ontological error: when difference is forgotten

Toward a provisional ontology of the robot

Implications for art and artificial creativity

Connection with research on the origin of art (S/Y/C)

Final considerations: the robot as a mirror of the human

References

Autor / Author

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sábado, 6 de junio de 2026

El arte de la inteligencia artificial: ¿una nueva harmonía o una ruptura silenciosa?

Bernabé Mallo

Una reseña del artículo de Tao Feng (2022): A New Harmonisation of Art and Technology: Philosophic Interpretations of Artificial Intelligence Art

Introducción: cuando la máquina se convierte en "agente" artístico

Dos métodos, tres niveles: la arquitectura del arte por IA

El arte de IA como forma intermedia: entre naturaleza y artificio

El "actor red": repensar la autoría en la era de la IA

El problema de la verdad y la falsedad en el arte por IA

Conexión con la investigación sobre el origen del arte (S/Y/C)

Consideraciones finales: hacia una nueva harmonización

Referencias bibliográficas

Autor / Author

Enlaces / Links

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