Produzir uma cadeira com perceptibilidade sintético é alguma coisa que pode tanger porquê automático. Mas no experimento transportado pelo designer britânico Ross Lovegrove em parceria com o Google DeepMind não foi isso o que aconteceu.
O processo foi marcado por ajustes constantes, tentativas frustradas e decisões humanas em todas as etapas, pois a proposta não era usar a IA para inventar um objeto do zero. Em vez disso, a equipe treinou um padrão generativo a partir dos esboços autorais de Lovegrove, espargido pelas formas orgânicas e biomórficas que atravessam seu trabalho.
A teoria era observar até que ponto a tecnologia conseguiria assimilar essa linguagem visual e gerar variações coerentes. De vestimenta, o resultado final labareda atenção, pois a cadeira foi impressa em 3D em metal, é funcional e pode ser usada normalmente.
Mas o caminho até chegar lá revelou (ou comprovou) alguma coisa muito importante: fabricar com IA exige mediação, curadoria e muito mais trabalho humano do que o imaginário costuma sugerir.
 O projeto em poucas linhas |
|---|
| IA treinada com esboços autorais do designer |
| Termos comuns do design não foram compreendidos de repentino |
| Comandos abstratos ajudaram a evitar soluções previsíveis |
| Centenas de variações até a escolha de um único padrão |
| Objeto final produzido por sentimento 3D em metal |
Ensinar design para a IA foi mais difícil do que se imaginava
O primeiro duelo surgiu logo na notícia, pois mesmo treinada com os desenhos de Lovegrove, a perceptibilidade sintético não compreendia termos técnicos comuns no estúdio. Dessa forma, conceitos recorrentes no vocabulário do design precisaram ser reformulados várias vezes até fazerem sentido para o sistema.
Para se ter teoria, a termo “cadeira” virou um problema. Sempre que aparecia nos comandos, o padrão tendia a reproduzir soluções óbvias e previsíveis. Para evadir disso, a equipe passou a usar descrições mais abstratas, porquê “extensão contínua de superfície única”, “forma biomórfica” e “fluxos laterais”.
Nesse ponto, o experimento deixou de ser unicamente tecnológico e passou a ser linguístico. Não se tratava mais de pedir alguma coisa à IA, mas de aprender porquê falar para que ela não repetisse padrões já conhecidos.
Centenas de imagens foram geradas até que uma proposta específica se destacasse. Batizada de Seed 6143, ela seguiu para a lanço de aprofundamento técnico. As visualizações finais contaram com o esteio do Gemini, antes do refinamento em softwares industriais e da modelagem tridimensional.
Quando a IA surpreende e começa a evadir do controle
Nem todas as variações geradas pareciam familiares. Algumas chamaram atenção justamente por se afastarem do repertório habitual de Lovegrove. Segundo o próprio designer, certos resultados lembravam mais o universo do artista suíço H. R. Giger, espargido pela estética sombria da franquia Alien, do que o seu próprio trabalho.
Esses desvios não foram tratados porquê erros, mas exigiram escolha. A cada rodada, foi preciso resolver o que fazia sentido seguir desenvolvendo e o que deveria ser descartado. Em outras palavras, a IA gerava possibilidades, mas a curadoria continuava totalmente humana.
Depois da definição da Seed 6143, o projeto passou por simulações estruturais e ajustes para se tornar viável porquê objeto físico. A fabricação final ocorreu por sentimento 3D em metal, com o uso de braço robótico, marcando a transição definitiva do envolvente do dedo para o mundo real.
O experimento não resolve debates sobre autoria nem aponta um novo padrão definitivo de geração. Ele deixa alguma coisa mais simples e concreto: mesmo com perceptibilidade sintético, fabricar continua sendo um processo feito de escolhas, limites e versão humana.
The post Produzir com IA não é restringir um botão e essa cadeira mostra por quê appeared first on InfoMoney.
