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 artículo de Hu Yang, Yunxian Zou y Bo Gao (2026): From Digitization to the AI Era: Digital Technology Trajectories in Fine-Art Creation
Introducción: cuando la máquina aprende a mirar
¿Qué ocurre cuando una máquina intenta "ver" el mundo? No con ojos, sino con un algoritmo que fragmenta millones de imágenes en minúsculos fragmentos visuales, los asocia con palabras y aprende a recombinarlos según patrones estadísticos. La respuesta, que puede sonar a ciencia ficción, es la base de la creación artística con inteligencia artificial.
El artículo de Hu Yang, Yunxian Zou y Bo Gao, publicado en 2026 en el Asia Pacific Economic and Management Review, analiza precisamente esta transformación. Los autores proponen un recorrido histórico por las tres fases de la creación artística digital —desde la digitalización inicial hasta la irrupción de la IA generativa— y ofrecen un marco conceptual para entender cómo la tecnología está reconfigurando la autoría, la originalidad y la distribución del arte .
El concepto central de su análisis es el del "lente de datos" de la IA. A diferencia de una cámara, que captura la luz de una escena real, la IA fragmenta miles de millones de imágenes preexistentes en "tokens visuales" y los asocia con tokens lingüísticos (palabras). De este modo, la máquina "aprende el lenguaje visual del mundo" y, una vez entrenada, puede moverse de manera fluida y autónoma entre corrientes artísticas, estilos y épocas.
Este proceso, como veremos, no solo redefine qué significa "crear" arte, sino que también plantea preguntas profundas sobre la agencia artística, la propiedad intelectual y el papel del artista en la era de la automatización algorítmica.
Tres fases de la creación artística digital
Yang, Zou y Gao proponen una periodización basada en la práctica que distingue tres fases en la evolución de la tecnología digital aplicada a las bellas artes . Cada fase no solo introduce nuevas herramientas, sino que transforma la relación del artista con su obra y con el público.
Fase I (1980–2000): la traducción del medio
La primera fase, que los autores denominan "medium translation" (traducción del medio), se caracteriza por la digitalización de los medios tradicionales. Las imágenes se convierten en archivos, y los procesos lógicos —la programación— entran en el oficio artístico . Durante estas dos décadas, las herramientas digitales funcionaron principalmente como mecanismos de extensión de las prácticas analógicas.
Sin embargo, incluso en esta fase temprana, se prefiguraban debates posteriores sobre la agencia y la automatización. Como señalan los autores, "incluso cuando las herramientas digitales funcionaban en gran medida como mecanismos de traducción y extensión, ya prefiguraban debates posteriores sobre la agencia y la automatización al incrustar la creatividad en secuencias operativas y delegar partes de la creación de formas en procesos computacionales" . El artista comenzaba a ser, no solo un creador de objetos, sino un diseñador de procedimientos.
Fase II (2000–2010): la plataforma y la participación
La segunda fase, "platformized networking" (redes de creación con plataformas), está marcada por la irrupción de la Web 2.0 y las redes sociales . La publicación y la circulación de obras se vuelven continuas, de bajo umbral y socialmente integradas. El arte ya no circula como objeto aislado, sino como nodo dentro de circuitos comunicativos.
Esta fase, sin embargo, tiene un reverso oscuro. La plataformización de la creación artística somete a los artistas a regímenes de visibilidad gobernados por algoritmos, métricas e interfaces que determinan qué se ve y qué se ignora. Los autores describen esto como un "régimen de curación distribuido" en el que la circulación está determinada por la compatibilidad con las interfaces y el rendimiento en términos de engagement, más que por el mérito artístico . La economía política del trabajo creativo se hace explícita: las plataformas extraen valor del trabajo gratuito de los creadores, que proporcionan contenido, atención y datos de comportamiento sin un control o compensación equivalente .
Fase III (2010–presente): la autonomía algorítmica
La tercera fase, la actual, es la de la "algorithmic autonomy" (autonomía algorítmica) . Está definida por el auge de los sistemas de aprendizaje automático que pueden sintetizar imágenes y estilos mediante inferencia estadística, desplazando la creación artística desde la manipulación directa de píxeles hacia la generación mediada por modelos.
Los autores analizan dos hitos técnicos clave: las Redes Generativas Antagónicas (GAN), que demostraron que era posible producir imágenes sintéticas plausibles mediante aprendizaje adversarial, y los modelos de difusión, que han dominado el campo posteriormente por su capacidad para generar imágenes de alta fidelidad y permitir ediciones más flexibles y controlables .
El cambio crucial, señalan, no es solo la mejora en la calidad de la imagen, sino la relocalización del trabajo creativo. Una parte visible de la habilidad del artista se desplaza hacia la especificación de restricciones, la iteración de instrucciones, el testeo de variaciones y la curación de resultados—actividades que se asemejan más a la dirección, la selección y la orquestación que a la construcción manual . La obra de arte emerge como un resultado negociado de la interacción con un sistema probabilístico.
El "lente de datos": cómo la IA aprende el lenguaje visual
El concepto más sugerente del artículo es el del "lente de datos" de la IA. A diferencia de la cámara fotográfica, que captura la luz de una escena real, la IA no ve el mundo directamente. En su lugar, fragmenta miles de millones de imágenes preexistentes en "tokens visuales" (unidades mínimas de información visual) y los asocia con "tokens lingüísticos" (palabras). De este modo, la máquina aprende un "lenguaje visual del mundo" que le permite, una vez entrenada, moverse de manera fluida y autónoma entre corrientes artísticas, estilos y épocas.
Este proceso tiene implicaciones profundas. Por un lado, permite una versatilidad sin precedentes: un modelo de IA puede generar una imagen en el estilo de Van Gogh, una fotografía hiperrealista o una abstracción geométrica con la misma facilidad. Por otro lado, plantea la pregunta de qué significa "originalidad" cuando el sistema se entrena con millones de obras existentes. Como señalan los autores, la fase de IA intensifica debates de larga data al redistribuir la agencia artística a través de instrucciones, prioridades del modelo, conjuntos de datos y selección posterior .
La agencia artística se vuelve, así, un concepto distribuido. Ya no reside únicamente en el artista, sino que se reparte entre:
Las instrucciones (cómo se formula la petición).
Las prioridades del modelo (lo que el algoritmo está predispuesto a producir).
Los datos de entrenamiento (qué culturas visuales están representadas y cómo).
La selección posterior (qué se acepta, se refina y se contextualiza).
El humanismo tecnológico como respuesta
Ante este escenario, Yang, Zou y Gao proponen un marco normativo-analítico al que denominan "humanismo tecnológico" . Este enfoque sitúa tres condiciones para una creación artística responsable mediada por IA:
Delegación rastreable: la capacidad de seguir y comprender las decisiones tomadas por el sistema.
Responsabilidad cultural situada: el reconocimiento de que los sistemas de IA no son neutrales, sino que reflejan sesgos y valores culturales.
Transparencia infraestructural: la necesidad de que los artistas, educadores y museos comprendan las condiciones técnicas y económicas en las que operan los sistemas generativos.
El humanismo tecnológico no es un rechazo de la IA, sino una invitación a usarla con criterio, a no delegar en ella decisiones que requieren juicio humano, a mantener la integridad cultural en el contexto de la producción algorítmica . Los autores concluyen su artículo con principios operativos para que artistas, educadores y museos puedan evaluar y sostener la agencia y la integridad cultural bajo la producción algorítmica .
Conexión con la investigación sobre el origen del arte (S/Y/C)
El análisis de Yang, Zou y Gao resuena con la investigación que venimos desarrollando sobre el modelo S/Y/C del funcionamiento neuronal y la Ley de coherencia biológica (Mallo, 2023, 2025, 2026a, 2026b). El "lente de datos" de la IA y sus implicaciones para la creación artística pueden reinterpretarse a la luz de nuestras tres dimensiones.
La dimensión S (Supervivencia) se manifiesta en la dependencia de los sistemas de IA de grandes conjuntos de datos que reflejan las culturas visuales existentes. Esta dependencia no es neutral: los datos incorporan sesgos, exclusiones y relaciones de poder. La IA, al aprender de estos datos, puede perpetuar y amplificar esas desigualdades. El humanismo tecnológico, al exigir transparencia y responsabilidad cultural, es una forma de atender a la supervivencia de las diversas tradiciones artísticas frente a la homogeneización algorítmica.
La dimensión Y (Symbolon) es central en el proceso de tokenización que describen los autores. La IA fragmenta las imágenes en tokens visuales y los asocia con tokens lingüísticos, creando un puente entre lo visual y lo verbal. Pero este symbolon —este acto de reconocimiento mediante códigos compartidos— es profundamente diferente del que realiza un artista humano. El artista no solo combina tokens, sino que habita los símbolos, los carga de significado personal y cultural. La IA, por el contrario, manipula símbolos desde fuera, sin una experiencia vivida que los sostenga.
La dimensión C (Completitud) se manifiesta en el proceso de selección y curación que los autores identifican como parte central del trabajo del artista en la era de la IA. El artista que trabaja con modelos generativos no solo genera imágenes, sino que selecciona, refina y contextualiza, buscando una totalidad coherente. Pero esta completitud es diferente de la que busca el artista tradicional: el artista humano busca cerrar una forma desde la experiencia interna; el artista con IA busca cerrar un proceso desde la interacción con un sistema probabilístico.
La Filosofía Quirúrgica nos invita a aplicar un corte analítico preciso al análisis de Yang, Zou y Gao. No se trata de rechazar la IA ni de aceptarla acríticamente, sino de distinguir niveles: el nivel de la producción técnica (donde la IA es una herramienta poderosa), el nivel de la experiencia estética (donde la IA no puede reemplazar la subjetividad encarnada) y el nivel de la responsabilidad cultural (donde el humanismo tecnológico ofrece un marco ético). La IA puede ser una aliada en la creación artística, pero no puede ocupar el lugar del artista como fuente de intencionalidad y significado.
Consideraciones finales: el arte como encuentro entre lo humano y lo algorítmico
El artículo de Yang, Zou y Gao tiene el mérito de ofrecer una visión lúcida y bien informada de la transformación digital del arte. Su periodización en tres fases ayuda a entender que la irrupción de la IA no es una ruptura absoluta, sino la continuación de un proceso que comenzó con la digitalización y se intensificó con la plataformización. Y su propuesta de un humanismo tecnológico ofrece un marco ético para navegar este nuevo territorio.
La IA, como el "lente de datos" que describen los autores, no captura la luz de una escena real, sino que fragmenta y recombina el legado visual de la humanidad. Esto le permite una versatilidad impresionante, pero también la despoja de la conexión con la experiencia vivida. El arte, en su origen y en su función, no es solo combinación de formas, sino encuentro entre subjetividades encarnadas. La IA puede facilitar este encuentro, pero no puede ocupar el lugar de ninguno de los dos polos.
Ahora bien, ¿qué ocurriría si trasladáramos este mismo esquema —digitalización, asimilación, reformulación— al sistema biológico que dio origen al arte? Si la IA comienza con la digitalización de imágenes preexistentes, el sistema nervioso originario comenzó con la digitalización del conocimiento de su nicho vivencial: la información necesaria para lo más fundamental, sobrevivir. Ese nicho fue después asimilado en función de sesgos propios, moldeados por la relación con el entorno natural y por las propias funciones biológicas, cuyo primer imperativo era la supervivencia y, más tarde, otras necesidades igualmente fundamentales.
Por último, quedaría lo que podríamos llamar la "IA de la prehistoria" : aquella función neuronal primigenia capaz de reformular y conceptualizar, a partir de las posibilidades del propio sistema biológico, el interés de supervivencia y la búsqueda de completitud, para aplicarlas a la práctica. ¿Fue esa la inteligencia artificial del pasado? ¿Fue ese el primer algoritmo encarnado que permitió a nuestra especie crear símbolos, herramientas y arte? La pregunta queda abierta.
Y es precisamente esa apertura la que define nuestra investigación. La IA contemporánea nos ofrece un espejo inesperado: al observar cómo fragmenta, asimila y recombina el legado visual de la humanidad, podemos comprender mejor cómo el propio sistema nervioso, hace decenas de miles de años, fragmentó, asimiló y recombinó el mundo para crear algo radicalmente nuevo. El arte, desde Makapansgat hasta los algoritmos generativos, sigue siendo el testimonio de una misma función: la de un sistema que necesita sobrevivir, simbolizar y completar sentidos.
Referencias bibliográficas
Mallo, 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
Mallo, B. (2025). Arte y biología: Una aproximación neurofilosófica al origen de la experiencia estética. https://www.amazon.com/dp/B0E8Y5WZMK
Mallo, B. (2025). Art and biology: A neurophilosophical approach to the origin of aesthetic experience. https://www.amazon.com/dp/B0E8Y6C2XN
Mallo, 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. https://isbn.bibna.gub.uy/catalogo.php?mode=detalle&nt=57196
Mallo, 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]. https://www.amazon.com/dp/B0GYGTJD5C
Mallo, 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. https://isbn.bibna.gub.uy/catalogo.php?mode=detalle&nt=57197
Yang, H., Zou, Y., & Gao, B. (2026). From digitization to the AI era: Digital technology trajectories in fine-art creation. Asia Pacific Economic and Management Review, 3(1). https://doi.org/10.62177/apemr.v3i1.1086
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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