Intieme algoritmes: de menselijke hand achter generatieve AI

In plaats van generatieve AI te zien als een machine die onpersoonlijke en clichématige beelden produceert, richt Miky Kray zich op de menselijke gevoeligheid die erin kan schuilgaan. Aan de hand van het werk van Sofia Crespo, Brett Amory en Anna Ridler demonstreert hij hoe kunstenaars AI kunnen inzetten om de werkelijkheid niet te kopiëren, maar voorzichtig los te wrikken – van binnenuit, door de logica van het algoritme zelf. Deze kunst toont dat in de imperfecties, de glitches en de trage herhaling een onverwachte intimiteit kan ontstaan: een menselijke kwetsbaarheid in wat ogenschijnlijk onmenselijk is.

Generatieve AI verandert ingrijpend hoe beelden kunnen ontstaan. Waar kunst eeuwenlang draaide om representatie – schilderijen, foto’s en films die iets buiten zichzelf afbeeldden – produceert AI vaak hyperrealistische beelden: composities die heel hard op iets lijken en toch leeg aanvoelen, alsof ze naar een realiteit zonder oorsprong verwijzen. Je krijgt het gevoel dat de beelden vooral clichés herhalen. Generatieve AI kan echter ook anders worden gebruikt. In wat volgt, demonstreer ik aan de hand van drie praktijken hoe kunstenaars het medium elk op hun eigen manier invullen, wat leidt tot zeer individuele processen en resultaten. Wat hen verbindt is dat ze het niet-menselijke aspect in AI-beelden verkennen. In die beelden kan iets naar voren komen dat ver verwijderd is van symbolisme of representatie.

Maar de beelden kunnen ons wel raken. De affectieve kracht van AI-beelden ligt in hun vermogen direct op ons in te werken, op zintuiglijk en emotioneel niveau – net zoals traditionele kunst dat kan doen. Wat AI bijzonder maakt, is dat de intensiteit niet alleen voortkomt uit wat er wordt afgebeeld, maar ook uit het computationele proces zelf: de fragmentarische, imperfecte of glitchende kwaliteiten van de output, de verrassende combinaties van vormen en kleuren. Het beeld draagt een echo van de abstracte berekeningen die eraan ten grondslag liggen, waardoor het ons confronteert met een vreemdheid of intensiteit die niet volledig te verklaren is en die voorbij de logica van betekenis en herkenning gaat.

Wat AI bijzonder maakt, is dat de intensiteit niet alleen voortkomt uit wat er wordt afgebeeld, maar ook uit het computationele proces zelf: de fragmentarische, imperfecte of glitchende kwaliteiten van de output.

Cruciaal daarbij is dat kunstenaars zich kunnen verzetten tegen de extractieve logica’s van big tech en tóch generatieve tools gebruiken. Dat is geen hypocrisie, maar juist een manier om het medium naar hun hand te zetten: kunstenaars kunnen alternatieven zichtbaar maken die verder gaan dan het clichébeeld dat de platforms zelf voortdurend reproduceren, en daarmee andere AI-beeldproducenten potentieel inspireren om eveneens interessantere toepassingen te vinden.

Het vreemde dat toch op ons lijkt

Al geruime tijd gebruikt Sofia Crespo AI niet om natuur te imiteren, maar om digitale biodiversiteit te genereren: met generatieve AI creëert ze insecten, koraalstructuren en hybride organismen die nergens bestaan, maar wel verwondering en herkenning oproepen. Haar series Neural Zoo (2018-2022) en Entangled Others (2020-heden) zijn geen foto’s, maar speculatieve taxonomieën die de grens tussen biologie en algoritme doen vervagen. Volgens Crespo is technologie niet iets dat losstaat van de natuur, maar veeleer een construct dat wortelt in biologische processen: patroonherkenning, replicatie, variatie en zelforganisatie vinden we immers ook terug in natuurlijke systemen, en in onszelf. Zo bootsen AI-algoritmes vaak evolutionaire processen na: combinaties van vormen en structuren die coherent lijken, variaties binnen een soort, of herhalingen met kleine afwijkingen. Crespo’s werk laat zien dat AI-beeldvorming misschien vreemd of onnatuurlijk aanvoelt, maar eigenlijk diep in biologische logica verankerd is.

Brett Amory is een schilder die generatieve AI bewust laat ontsporen. In plaats van louter generieke beelden te produceren, gebruikt hij AI om vertrouwde stedelijke scènes (stations, straten, wachtkamers) opnieuw te genereren,waarbij hij juist de glitches en vervormingen centraal stelt. Voor Amory functioneren AI-beelden altijd binnen een narratief kader. Zo creëerde hij met ChatGPT een fantasie-universum met een eigen ‘taal’ (AIGlyphic913, 2024-heden). Afbeeldingen uit dit systeem voert hij telkens aan de chatbot, die ze in dat verzonnen dialect beschrijft. Op die manier ontstaan urbane scènes en figuren die enerzijds aansluiten bij de tradities van de klassieke schilderkunst, en anderzijds de logica van generatieve AI in zich dragen. In zekere zin denkt Amory ‘door’ de machine heen: hij ziet de verstoorde, door AI verzonnen licht- of perspectiefsituaties als iets dat over de realiteit onthullen dat anders onopgemerkt zou blijven. Zijn schilderijen zijn vertrouwd genoeg om het afgebeelde te herkennen – vaak straat- of interieurscènes uit het Amerikaanse grootstedelijke leven – maar tegelijk zijn ze hallucinant en gelaagd. Het zijn werken die iets vertrouwds oproepen om dat dan meteen te vervreemden, geïnspireerd door de verzinsels van de machine.

In zekere zin denkt Amory ‘door’ de machine heen: hij ziet de verstoorde, door AI verzonnen licht- of perspectiefsituaties als iets dat over de realiteit onthullen dat anders onopgemerkt zou blijven.

Amory sluit hiermee aan bij tradities van détournement en artistiek verzet tegen massaproductie, toegepast op de logica van AI-modellen. Als tiener experimenteerde hij al met rommel, planten en foto’s die hij door een printer haalde – net zoals hij nu prompts en data ‘print’. Zijn werk laat zien dat prompt engineering niet enkel reproductie oplevert, maar ook nieuwe, alternatieve werelden kan voortbrengen, mits de machine lang genoeg wordt uitgedaagd.

De ambachtelijkheid van data

Anna Ridler zet generatieve AI in vanuit een traag en persoonlijk proces, waarin de databank centraal staat. Waar de meeste AI-projecten gebruik maken van gigantische, door big tech verzamelde datasets, kiest Ridler ervoor om haar eigen trainingsmateriaal samen te stellen. Zo fotografeerde ze duizenden tulpen, die ze vervolgens inzette om het werk Mosaic Virus (2018-2019) te trainen. De AI genereert bij haar geen hyperrealistische kopieën, maar beelden spelen met de grens tussen herkenning en vervreemding. In Mosaic Virus verschijnen de tulpen niet als perfecte bloemen, maar als licht trillende, soms bijna zieke exemplaren — een verwijzing naar de historische tulpenmanie en het virus dat destijds exotische patronen op de bloemblaadjes veroorzaakte.

Ridler positioneert zich hiermee kritisch tegenover de logica van big data. Waar commerciële AI-bedrijven inzetten op kwantiteit en standaardisering, toont zij hoe een kleine, persoonlijke dataset ruimte schept voor nuance, subjectiviteit en emotionele resonantie. Volgens haar bestaat er een sweet spot in de omvang van een dataset: groot genoeg om voldoende variatie te produceren, maar klein genoeg om ruis en onverwachte afwijkingen te behouden. Is de dataset te groot, dan worden de resultaten in haar ogen té glad en voorspelbaar; is ze te klein, dan raakt het algoritme in de war en produceert het ofwel niets, ofwel steeds dezelfde een, twee variaties. Deze nauwkeurigheid in het afstemmen van de dataset vraagt een ambachtelijke aanpak: herhalend, tijdsintensief – allesbehalve wat we associëren met de geautomatiseerde wereld van AI.

Waar commerciële AI-bedrijven inzetten op kwantiteit en standaardisering, toont Ridler hoe een kleine, persoonlijke dataset ruimte schept voor nuance, subjectiviteit en emotionele resonantie.

Ridlers werk laat zien dat generatieve AI niet louter een anonieme machine is, maar dat er een intieme relatie kan bestaan tussen kunstenaar, data en beeld. Haar minutieuze werkwijze is zowel een herovering van eigenaarschap over de data als een strategie om een affectieve laag in de beelden te brengen. De variaties die AI genereert dragen een emotionele kwaliteit die rechtstreeks voortvloeit uit de keuzes van de kunstenares. Haar minutieuze werk is niet alleen een manier om eigenaarschap te heroveren over de data, maar ook een strategie om een affectieve laag in de beelden te brengen: de variaties die AI produceert dragen een emotionele of sensuele kwaliteit die rechtstreeks voortkomt uit de keuzes van de kunstenaar. De subtiele imperfecties, kleurverschuivingen of onverwachte vormen in de tulpenbeelden wekken gevoelens van kwetsbaarheid, vergankelijkheid en fascinatie op. Het is dus geen kale technische output van een standaard AI-model; De affectiviteit ontstaat uit het samenspel van menselijke beslissingen en de vervreemdende rekenprocessen van de machine. Juist in die spanning ontstaat de moeilijk te duiden intensiteit waar Ridler naar zoekt .

The medium is not the message

Generatieve AI biedt kunstenaars een unieke kans om hun verbeelding uit te dagen en te onderzoeken wat buiten het menselijke waarnemingsvermogen ligt. Het medium genereert beelden die onzichtbare verbanden en vormen onthullen en opent de dialoog met het niet-menselijke. Door afwijkingen, glitches en imperfecties in de output te omarmen, kunnen kunstenaars conventies ontregelen en beelden produceren die vreemd en tegelijk intens voelbaar zijn.

Tegelijk kan AI fungeren als metafoor of experimenteerruimte zijn voor ecologische en systemische reflecties, zoals we kunnen zien in Crespo’s digitale biodiversiteit, Amory’s glitchende narrativiteit en Ridlers zorgvuldig samengestelde datasets. Generatieve AI maakt het ook mogelijk om het internetarchief en de visuele geschiedenis op een andere manier te ‘bespelen:’ niet lineair, maar associatief. Tegenover de consumptielogica kan AI-kunst een plek zijn waar we leren traag te kijken, omdat de beelden niet direct eenduidig zijn. Op deze manier wordt generatieve AI een oefening in receptiviteit, een manier om alternatieve perspectieven, verbeeldingen en affectieve ervaringen te verkennen. Niet de technologie zelf produceert betekenis of waarde, maar de manier waarop kunstenaars haar inzetten binnen hun eigen proces.