Cientistas usam IA para descobrir a profunda conexão entre auto-relevância e apreciação da arte

Prévia do material em texto

1/4
Cientistas usam IA para descobrir a profunda conexão entre
auto-relevância e apreciação da arte
Uma equipe de cientistas recentemente utilizou software generativo de IA para demonstrar uma forte
ligação entre a auto-relevância e o que as pessoas acham visualmente atraente na arte. As descobertas,
publicadas na Psychological Science, fornecem evidências de que quando uma obra de arte está
conectada a algo significativo em nossas próprias vidas, é mais provável que percebamos isso como
esteticamente atraente, independente das qualidades específicas da própria obra de arte.
Os julgamentos estéticos de rostos e paisagens naturais tendem a ser relativamente consistentes entre
os indivíduos, mas o gosto compartilhado na arte representa apenas uma pequena porcentagem (10% a
20%) de variação confiável em classificações estéticas. Isso sugere que há uma quantidade substancial
de variabilidade na forma como as pessoas percebem e apreciam a arte.
Os pesquisadores levantaram a hipótese de que um fator essencial para determinar o apelo estético da
arte é sua capacidade de ressoar com a autoconstrução de um indivíduo. Eles propõem que obras de
arte que falam com o auto-schema de uma pessoa, que inclui sua autopercepção, experiências
passadas e identidade pessoal, são mais propensas a serem esteticamente atraentes para esse
indivíduo.
“A estética afeta tantos aspectos de nossas vidas. Não apenas o que compramos, com quem passamos
o tempo, ou onde vivemos ou vamos de férias, mas também de pequenas e grandes maneiras todos os
dias”, disse o autor do estudo, Edward A. Navio, o Professor Assistente de Psicologia Eugene Surowitz
no City College de Nova York.
https://doi.org/10.1177/095679762311881
https://www.edvessel.com/
https://www.edvessel.com/
2/4
“A estética do nosso ambiente afeta a forma como nos sentimos, como nos curamos e como nos
relacionamos. A estética reflete mais do que apenas se algo é “bastante”, mas realmente nos diz o quão
bem o mundo se encaixa, ou não se encaixa, nosso modelo do mundo.
“Houve uma enxurrada de trabalhos recentemente mostrando que, quando você usa os modelos de
aprendizado de máquina mais sofisticados disponíveis, você pode prever um grau de apelo estético a
partir das características das imagens (embora eu notasse que, mesmo neste trabalho, esses ‘recursos’
que são mais previsíveis são, de fato, significados de nível muito alto que nós, como cultura,
concordamos). Mas é claro que, especialmente com obras de arte, as pessoas podem ter gostos
realmente únicos que diferem muito das classificações “médias” de apelo.
“Queríamos tentar entrar na cabeça das pessoas e entender o que as representações internas levam a
gostos estéticos tão divergentes. Isso nos levou a começar a fazer pesquisas sobre auto-relevância: o
quanto uma determinada imagem ou experiência se relaciona com a sua auto-construção.
Os pesquisadores conduziram uma série de três experimentos para investigar a relação entre auto-
relevância e apelo estético.
Os dois primeiros experimentos, que incluíram 33 participantes de língua alemã recrutados através de
um banco de dados de participantes da pesquisa mantido pelo Instituto Max Planck de Estética Empírica
e 208 participantes de língua inglesa recrutados on-line via Prolific, com o objetivo de estabelecer se
havia uma relação entre classificações estéticas de arte visual e julgamentos de auto-relevância.
No primeiro experimento, os participantes viram uma seleção diversificada de obras de arte, abrangendo
vários períodos de tempo, estilos e culturas. Depois de ver cada imagem, os participantes indicaram até
que ponto algo na arte se relacionava “a você, suas experiências ou sua identidade” (auto-levância) e
como “movido” eles eram por obras de arte (apelo estético). O segundo experimento seguiu um
procedimento semelhante, com perguntas ligeiramente diferentes.
Em ambos os experimentos, os pesquisadores encontraram uma relação forte e positiva entre as
classificações individuais de auto-relevância e apelo estético. Apesar das diferenças em que os
participantes das obras de arte pessoalmente acharam atraentes ou auto-relevantes, a correlação entre
essas duas medidas foi robusta.
Em seguida, Vessel e seus colegas tiveram como objetivo investigar melhor a relação entre auto-
relevância e apelo estético usando novas obras de arte criadas por IA. Para fazer isso, eles usaram uma
rede neural convolucional profunda para realizar a transferência de estilo em obras de arte existentes,
criando novas obras de arte sintéticas com conteúdo personalizado com base nas respostas de cada
participante a um questionário. Essas novas obras foram projetadas para serem altamente controladas
tanto para o conteúdo quanto para o estilo, sem perguntar explicitamente aos participantes sobre a auto-
relevância.
O experimento envolveu 40 participantes de língua alemã com idades entre 18 e 55 anos. Os
participantes primeiro completaram um Questionário de Antecedentes Culturais e Estilo de Vida que
avaliou “locais significativos associados a experiências autobiográficas, aspectos de sua identidade
pessoal e interesses pessoais em temas como artes, estilo e culinária”.
3/4
Os participantes foram então emparelhados com outros cujas respostas ao questionário foram
suficientemente divergentes para criar imagens auto-relevantes e outras relevantes. Eles então
visualizaram e classificaram um total de 80 obras de arte, divididas em quatro condições:
Arte real: 20 pinturas selecionadas de um conjunto diversificado de estilos, gêneros, períodos e
origens culturais.
Arte de controle gerado por IA: 20 obras de arte criadas usando o algoritmo de transferência de
estilo. Eram o mesmo para todos os participantes.
Arte auto-relevante gerada por IA: 20 obras de arte geradas exclusivamente para cada participante
com base em suas respostas ao Questionário de Fundo Cultural e Estilo de Vida.
Arte Relevante para outros produtos de arte: 20 obras de arte geradas para o parceiro
emparelhado de cada participante, com estilos artísticos correspondentes, mas conteúdo diferente.
Os pesquisadores descobriram que os participantes classificaram as obras de arte auto-relevantes
geradas pela IA como significativamente mais auto-relevantes em comparação com outras categorias de
obras de arte. Isso confirmou que a manipulação da auto-relevância foi bem sucedida.
É importante ressaltar que as obras de arte geradas a partir de conteúdo auto-relevante foram
consistentemente classificadas como significativamente mais atraentes do que obras de arte de outros
relevantes para outros e obras de arte de controle geradas por IA. Essa descoberta apoiou ainda mais a
ideia de que os indivíduos subjetivos e pessoais têm com as obras de arte desempenha um papel crucial
na formação de seus julgamentos estéticos.
“A descoberta primária é bastante simples”, disse Vessel ao PsyPost. Quando uma imagem contém
conteúdo auto-relevante, como coisas que se relacionam com memórias sobre si mesmo, com a forma
como você se identifica, ou com suas experiências de vida fundamentais (por exemplo, onde você
cresceu), uma pessoa tende a gostar mais. Mas outra pessoa com experiências de vida diferentes
tenderá a gostar menos da mesma imagem.
“Achamos que isso funciona porque o conteúdo auto-relevante age como um mapa ou uma chave. Ele
permite que uma pessoa desbloqueie níveis mais profundos de significado, mesmo quando a arte é
realmente sobre a experiência de outra pessoa. E isso torna a experiência mais prazerosa, porque
estamos aprendendo sobre o mundo, sobre nós mesmos e sobre nossa relação com o mundo.
Os pesquisadores também classificaram obras de arte auto-relevantes geradas por IA em diferentes
subclasses com base na natureza dos itens do questionário a partir dos quais foram derivados. Eles
descobriram que obras de arte relacionadas a memórias autobiográficas específicas, aspectos da
identidade pessoal, preferências expressas e interesses foram classificados como mais atraentes. No
entanto, obras relacionadas a atividades comunsnão mostraram o mesmo efeito.
“Eu acho que esses resultados são realmente interessantes por várias razões”, disse Vessel. “Além de
sua utilidade para entender um aspecto básico da experiência humana, eles também apontam o
caminho para como podemos criar terapias artísticas mais impactosas, que estão sendo cada vez mais
reconhecidas como uma ferramenta eficaz e econômica para enfrentar os desafios de saúde física e
mental”.
4/4
“Mas eles também apresentam um conto de advertência sobre o crescente uso da IA por empresas de
tecnologia e mídia para gerar conteúdo auto-relevante a partir de modelos de seus consumidores”,
acrescentou o pesquisador. “O conteúdo pessoalizado é difícil de afastar e, dessa forma, tem o potencial
de ser viciante e desadaptativo. Precisamos reconhecer esse potencial de danos e considerar políticas
públicas para proteger os consumidores de uma versão digital do “Espesso” de Harry Potter, nos
servindo uma visão idealizada de nós mesmos e do nosso mundo.
O estudo, “A auto-relevância prevê o apelo estético de obras de arte reais e sintéticas geradas via
transferência de estilo neural”, foi de autoria de Edward A. Embarcação, Laura Pasqualette, Cem Uran,
Sarah Koldehoff, Giacomo Bignardi e Martin Vinck.
https://journals.sagepub.com/doi/10.1177/09567976231188107