Programma della conferenza

I modelli di intelligenza artificiale generativa creano nuovi contenuti testuali, visivi e sonori. I progressi tecnologici hanno reso i prodotti generati dall'IA sempre più difficili da distinguere da quelli umani, e la loro rapida diffusione ha favorito applicazioni che spaziano dalla ricerca accademica ai contenuti politici. Per analizzare le pratiche legate all’uso dell’IA generativa e alla circolazione dei suoi output, proponiamo il concetto di pubblici di pratica. Li definiamo come formazioni sociali effimere che si aggregano attorno a un tema, connesse dalle infrastrutture sociotecniche dei social media e delle piattaforme digitali. La visualizzazione delle relazioni tra input e output nei sistemi sociotecnici, come l’IA generativa o i sistemi di raccomandazione, rende possibile l'apprendimento reciproco e la comprensione condivisa. I pubblici di pratica si formano attraverso interazioni con i sistemi sociotecnici: la creazione di contenuti e la loro circolazione nei media digitali. Piuttosto che organizzarsi attorno a un punto focale come un marchio o un tema, questi pubblici emergono dalla visibilizzazione della pratica, ad esempio mediante la condivisione di coppie input-output di IA generative sui social media.

Nel caso dell’IA generativa, l’input testuale (o prompting) deriva da conoscenze individuali e collettive. La generazione di contenuti avviene attraverso la formulazione di prompt e la regolazione di parametri tecnici. L’output di un sistema GAI—da solo o insieme al suo prompt—riflette dunque competenze, convenzioni e contesti di produzione: un'immagine generata dall'IA rivela norme situate e preferenze estetiche, come ad esempio una predilezione per il fotorealismo rispetto ad altri stili. Quando condivise sui social media, queste immagini e i loro prompt diventano strumenti di apprendimento e contribuiscono alla costruzione di un quadro interpretativo per i contenuti futuri. I sistemi di IA generativa rendono la pratica visibile, favorendo l’apprendimento collettivo e la negoziazione delle interpretazioni attraverso la circolazione online degli output. La generazione di contenuti e l’interazione con l’IA costituiscono pratiche comuni che ricordano le tradizionali comunità di pratica (Warner, 2002), contribuendo allo sviluppo di un linguaggio condiviso e permettendo una negoziazione collettiva riguardo gli usi e le norme che circondando l’IA generativa. Qui, l’attenzione non è solo sulle formazioni sociali, ma su come gli output della GenAI incarnino la pratica.

Attraverso un’analisi con metodi digitali cross-piattaforma (TikTok, Reddit e Twitter/X), descriviamo qualitativamente l’emergere dei pubblici di pratica attorno all’IA generativa visuale. Mostriamo come la creazione, la condivisione e la valutazione delle immagini artificiali siano modellate da strutture sociotecniche e norme, dagli usi degli utenti ai loro immaginari. Analizziamo queste pratiche rispetto alle piattaforme, alle affordance tecnologiche, e alle estetiche e ai discorsi influenzati dai modelli generativi visivi. Utilizzando metodi digitali, adottiamo approcci di raccolta dati nativi (Caliandro et al., 2024) per esplorare come le visualità e le pratiche generative varino nei diversi contesti (Niederer & Colombo, 2024). I risultati mostrano che le interazioni su Reddit, TikTok e Twitter sono più frammentate rispetto alle comunità stabili. Questi spazi strutturano pubblici di pratica, dove conoscenza e apprendimento collettivo si sviluppano e vengono negoziati attraverso le specifiche ‘grammatiche’ e ‘vernacoli’ di ciascuna piattaforma, considerando sia gli strumenti di IA generativa, che producono immagini artificiali tramite prompt, sia le infrastrutture sociotecniche che ne regolano la circolazione.

Il nostro contributo è duplice: 1) esaminiamo usi, pratiche e circolazione delle immagini generate dall’IA; 2) introduciamo il concetto di pubblici di pratica per spiegare come le interazioni con i sistemi sociotecnici plasmino formazioni sociali ad hoc, favorendo apprendimento e interpretazioni condivise.