1. L’immagine come potere
Se l’immagine è processo, ha ancora senso pensarla come rappresentazione, oppure è già una forma di azione sul reale? Il primo nodo riguarda lo statuto dell’immagine; non più oggetto stabile, ma processo inscritto in dinamiche di produzione, circolazione e trasformazione continua.
Per Hito Steyerl, questa trasformazione non è neutrale. Nel saggio In Defense of the Poor Image l’immagine digitale appare come un’entità degradata, continuamente ricodificata; il suo valore non è più legato alla qualità estetica, ma alla capacità di circolare dentro reti globali. In questo senso, l’immagine non rappresenta il mondo, contribuisce a costruirlo. È vettore di relazioni di potere, dispositivo che articola visibilità, controllo, e desiderio. L’intelligenza artificiale non introduce una rottura, ma porta a compimento questa logica; non si limita a mostrare il reale, interviene nella sua produzione.
Per Mario Klingemann, il carattere processuale dell’immagine si colloca altrove. Non tanto nella sua circolazione quanto nel suo stesso principio generativo. Le sue opere non fissano forme, costruiscono sistemi che producono immagini in modo continuo. Il lavoro si sposta dall’oggetto al dispositivo; ciò che conta è il comportamento dell’algoritmo, la sua capacità di esplorare lo spazio delle possibilità visive. In lavori come Memories of Passerby I, i volti emergono come eventi temporanei, senza origine e senza memoria, esito di un processo che non si ripete.
Steyerl legge l’immagine come effetto di un’economia politica della visibilità; Klingemann la assume come campo sperimentale, un ambiente in cui la macchina diventa strumento di esplorazione dell’immaginario. In entrambi i casi, l’immagine non è più un’entità chiusa, ma una configurazione instabile, attraversata da forze che eccedono il singolo autore.
2. L’artista e la macchina
Se l’opera emerge da un processo che eccede il controllo individuale, possiamo ancora parlarne come espressione? Oppure l’autorialità si è definitivamente spostata dal gesto al dispositivo, dalla mano al sistema che rende possibile la forma?
L’arte generativa incrina una delle categorie fondative della modernità estetica, l’autore come origine identificabile dell’opera. In questo slittamento si colloca una frattura teorica e politica che attraversa le posizioni di Hito Steyerl e Mario Klingemann.
Steyerl insiste sulla falsa neutralità dell’automazione creativa. I modelli generativi non emergono da un vuoto, ma da archivi immensi di immagini spesso raccolte senza consenso, dove il lavoro umano è reso invisibile. L’apparente novità delle immagini prodotte maschera un processo di appropriazione sistemica; ciò che appare come creazione è, in realtà, riorganizzazione di materiali preesistenti dentro infrastrutture opache. In questo quadro, l’autore non scompare, ma si dissolve in una rete di relazioni che includono piattaforme, dataset, dispositivi tecnici e istituzioni. L’intenzione individuale perde centralità rispetto alle condizioni che rendono possibile l’emergere dell’immagine.
Klingemann si muove su un piano differente. Non nega la dipendenza da archivi e modelli, ma la assume come condizione costitutiva della pratica artistica contemporanea. L’artista costruisce sistemi, addestra modelli, seleziona risultati. Il gesto creativo non si annulla, si riconfigura. L’autore diventa un progettista di possibilità, un meta-autore che interviene sul processo più che sull’esito. Le macchine possono generare forme, ma non possiedono motivazione né esperienza. Producono immagini senza intenzione.
Da un lato, una critica che mostra come l’autorialità sia già distribuita e implicata in rapporti di potere; dall’altro, una pratica che ridefinisce l’autore come regista di sistemi generativi.
3. Estetica dell’errore
Può un algoritmo sbagliare in modo significativo, oppure ciò che chiamiamo errore resta irriducibilmente umano?
La capacità delle AI di produrre variazioni quasi infinite sembra promettere un’espansione del possibile; allo stesso tempo, questa proliferazione tende a inscriversi dentro schemi ricorrenti, dove la differenza si assottiglia fino a diventare variazione superficiale.
Per Hito Steyerl, il rischio è una forma di sterilità. L’ottimizzazione algoritmica riduce lo spazio dell’imprevisto. Le immagini generate, pur nella loro abbondanza, tendono a convergere verso modelli dominanti, perché derivano dagli stessi dataset e dalle stesse logiche di addestramento. In questa prospettiva, l’errore non è un difetto da correggere, ma la condizione stessa della produzione di senso; è ciò che interrompe la ripetizione e apre una possibilità inattesa.
Mario Klingemann, invece, cerca l’imprevisto all’interno del sistema, non al di fuori. Costruisce dispositivi che evolvono autonomamente, lasciando che la macchina produca configurazioni che sfuggono anche al controllo dell’autore. L’errore, qui, non coincide con un malfunzionamento, ma con una deviazione che genera nuove forme. Le sue immagini abitano una soglia instabile tra riconoscibile e perturbante, dove la familiarità si incrina senza dissolversi.
Steyerl individua nell’algoritmo una tendenza alla standardizzazione che neutralizza l’errore; Klingemann tenta di riattivarlo come risorsa interna al processo. Entrambi riconoscono che la questione non riguarda la quantità di immagini prodotte, ma la qualità delle differenze che emergono.
Quando la variazione diventa indistinguibile dalla ripetizione, l’esperienza estetica rischia di ridursi a rumore. In questo scenario, l’errore assume un valore critico; non come semplice scarto, ma come possibilità di rottura.
4. Politica dell’immagine
Se gli strumenti sono costruiti dentro logiche industriali e proprietarie, fino a che punto è possibile usarli senza riprodurle? L’arte generativa si sviluppa dentro infrastrutture tecnologiche tutt’altro che neutre; ogni immagine è il risultato di sistemi che incorporano interessi economici, modelli di governance, dispositivi di controllo.
Per Hito Steyerl, questo dato non è un contesto esterno, ma la materia stessa dell’opera. Nei suoi lavori video, da How Not to Be Seen a Factory of the Sun, l’immagine viene trattata come un campo di tensione in cui convergono sorveglianza, finanza e produzione simbolica. La promessa di una visibilità totale si rovescia in esposizione permanente; da qui l’idea di invisibilità come gesto politico, una pratica di sottrazione dentro un ambiente saturo di immagini.
Mario Klingemann si muove nello stesso spazio tecnologico, ma con una postura diversa. Le reti neurali non sono anzitutto oggetti di critica, ma strumenti attraverso cui interrogare i limiti della percezione e del linguaggio visivo. L’AI viene assunta come medium capace di estendere le possibilità dell’immaginazione, pur restando implicata nelle infrastrutture che la rendono operativa. La dimensione politica non è assente, ma resta sullo sfondo, inscritta nei materiali più che tematizzata.
La distanza tra i due non riguarda tanto l’uso della tecnologia quanto il modo in cui questa viene problematizzata. Steyerl lavora per rendere visibili le condizioni di potere che attraversano le immagini; Klingemann esplora ciò che queste stesse condizioni rendono possibile sul piano formale.
L’arte, in questo scenario, è chiamata a scegliere se posizionarsi come dispositivo critico o come spazio di sperimentazione interna al sistema; ma forse la questione più urgente è capire se questa distinzione regga ancora.
5. Creatività o simulazione
Se un’immagine è capace di colpire, disturbare, restare, fino a che punto è rilevante sapere se è stata pensata? Oppure la creatività si è già spostata dall’intenzione all’effetto, dalla volontà alla configurazione di un processo?La distanza tra Hito Steyerl e Mario Klingemann si gioca su un punto preciso, il grado di fiducia accordato alla macchina. Per Steyerl, l’intelligenza artificiale prolunga e intensifica dispositivi già esistenti di produzione e riproduzione ideologica; l’immagine non è mai innocente, e l’AI rende più visibile la rete di mediazioni che la costituisce. Non ha senso chiedersi se ciò che vediamo sia autentico; occorre interrogare le condizioni materiali, politiche e tecniche che rendono possibile quell’immagine.
Klingemann si muove su un altro piano. Per lui, l’algoritmo è uno spazio di esplorazione, un ambiente in cui la creatività emerge come comportamento del sistema. Le immagini generate non sono espressione, perché manca un’esperienza che le sostenga; tuttavia producono effetti estetici che riconosciamo come tali. La simulazione non è un difetto da correggere, ma una modalità operativa con cui fare i conti.
Entrambi, da posizioni diverse, indicano lo stesso slittamento, l’arte generativa è la condizione ordinaria dell’immagine contemporanea. A questo punto, la questione non riguarda solo ciò che la macchina può fare, ma il margine di decisione che resta a chi la utilizza. Forse la creatività consiste anche nel sottrarsi, nello scegliere quando non attivare il dispositivo.
Conclusione
Steyerl lavora sul piano critico. Analizza le condizioni materiali, politiche e tecnologiche della produzione delle immagini. La creatività, nel suo lavoro, è inseparabile dalle infrastrutture che la rendono possibile. Klingemann opera sul piano sperimentale. Usa queste stesse infrastrutture per esplorare nuove forme di generazione visiva. La creatività diventa una proprietà emergente dei sistemi.
Per Steyerl, senza analisi delle condizioni, l’immagine rischia di essere un effetto superficiale, per Klingemann, l’esperienza estetica può emergere anche da un processo privo di intenzione. Entrambi mostrano che l’immagine non è più un oggetto autonomo, ma il risultato di relazioni complesse tra tecnologia, cultura e percezione.
Brevi biografie degli autori:
Hito Steyerl (1966) - artista, regista e teorica dei media tedesca, tra le figure più influenti dell’arte contemporanea. Il suo lavoro indaga la circolazione delle immagini, le infrastrutture tecnologiche, la guerra e i sistemi di potere nel mondo digitale. Docente all’Universität der Künste di Berlino, è autrice di saggi fondamentali come Duty Free Art (2017) e The Wretched of the Screen (2012).
Mario Klingemann (1970) - artista tedesco e pioniere dell’arte generativa, tra i primi a utilizzare reti neurali e machine learning nella pratica artistica. Le sue opere esplorano creatività, percezione e autonomia delle macchine, con progetti come Memories of Passersby I. Ha esposto in istituzioni come il MoMA e il Centre Pompidou e ha collaborato con Google Arts & Culture.
POV nasce dall’idea di mettere a confronto due autori viventi, provenienti da ambiti diversi - filosofia, tecnologia, arte, politica - che esprimono posizioni divergenti o complementari su un tema specifico legato all’intelligenza artificiale.
Si tratta di autori che ho letto e approfondito, di cui ho caricato i testi in PDF su NotebookLM. A partire da queste fonti ho costruito una scaletta di argomenti e, con l’ausilio di GPT, ho sviluppato un confronto articolato in forma di articolo.
L’obiettivo non è giungere a una sintesi, ma realizzare una messa a fuoco tematica, far emergere i nodi conflittuali, perché è proprio nella differenza delle visioni che nascono nuove domande e strumenti utili a orientare la nostra ricerca di senso.