inspiração. Claudia Larcher. AI and the Art of Historical Reinterpretation - Filling Gender Bias Gaps
- Margarida Gil Pires
- 18 de nov. de 2024
- 2 min de leitura
Atualizado: 6 de dez. de 2024

AI and the Art of Historical Reinterpretation - Filling Gender Bias Gaps projeto criado por Claudia Larcher , que visa eliminar preconceitos de género em dados históricos usados por IA, abordando
as implicações éticas e sociais de modelos que dependem desses dados para prever mudanças futuras. Propõe a criação de imagens históricas geradas por IA para preencher lacunas nos arquivos, reescrevendo e reinterpretando a história com foco na inclusão e diversidade. Critica distorções historiográficas influenciadas por interesses políticos e narrativas unilaterais, destacando a exclusão de indivíduos FLINTA e as suas contribuições. O projeto cria um arquivo digital fictício de imagens inclusivas, que pode ser utilizado para treinar modelos de IA, promovendo maior visibilidade e empoderamento de grupos marginalizados.
Este projeto é particularmente relevante e inspirador, sobretudo pela forma como aborda a comunicação e a compreensão da história, a colmatação das suas lacunas e a denúncia das distorções historiográficas motivadas por interesses políticos, tendências pessoais, versões tendenciosas e a invisibilização
de pessoas e eventos. Esta abordagem está alinhada com o objetivo do meu próprio projeto,
que visa enfatizar a importância da narrativa histórica, as suas repercussões e as interpretações políticas
e unilaterais que frequentemente moldam o nosso entendimento de épocas anteriores. Provoca-nos
uma reflexão crítica ao lever-nos a reconsiderar o passado numa outra perspectiva, bem como a refletir sobre as implicações éticas, desafios, vantagens e desvantagens do uso da Inteligência Artificial
na manipulação de imagens.
legenda fig.1.
super_01_Kopie.jpg | Credits: Claudia Larcher
legenda fig.2.
Whirlwind_Computer_MIT.tif | Credits: Claudia Larcher
legenda fig.3.
Warhol.jpg | Credits: Claudia Larcher
legenda fig.4.
Norbert_Burchard.tif | Credits: Claudia Larcher
legenda fig. capa.
Dada_Group_1921.tif | Credits: Claudia Larcher
REFERÊNCIAS
Prix Ars Electronica 2024: https://calls.ars.electronica.art/2024/prix/winners/14174/
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