Mariela Tulián

Soy Casqui Curaca, Cacique de la Comunidad Indígena Tulián, del Pueblo Tulián, de Córdoba en Argentina.¹ Soy profesora de educación primaria, escritora, investigadora e historiadora. Con esas premisas estoy trabajando en un proyecto de Educación Intercultural Bilingüe denominado ‘La Pequeña Francisca’.² En este momento contamos con más de cincuenta cuentos en la colección, que se suman a dos cuentos que teníamos como base: La Pequeña Francisca (2015–2022) original, a partir del cual nace el personaje y el cuento Imagine: La Pequeña Francisca en Abya Yala (2023) que es el resultado de un proyecto de la Red Abya Yala con Amor, dirigido por la ONG Thydêwá (véase Fig. 11.1). Los cuentos van acompañados además de seis fascículos de capacitación docente, donde se desarrolla el marco teórico, conceptual y nuestra propuesta didáctica de educación intercultural, ambiental, emocional y revisionismo histórico.

En mi vida hay un antes y un después de la IA. Hasta sueño con la IA.

En un principio, mis libros eran ilustrados por mi hija o por otros ilustradores. Como ella, en este momento, no dispone de tiempos, entonces los ilustro yo, utilizando IA generativa (véanse Fig. 11.2). Este proceso de ilustración es complejo; los libros de cuentos necesitan imágenes específicas de momentos del relato. Es un proceso que lleva mucho tiempo, que implica decidir, negociando entre el escritor y el dibujante, cómo van a ser esas ilustraciones. La IA me ha permitido resolverlo, porque ahora, trabajando sola, decido y puedo incluso corregir sobre la marcha de manera inmediata. Si logro una imagen que me gusta, que podría utilizar, pero tal vez no tiene el color apropiado, simplemente edito la imagen y los cambios se hacen automáticamente.

Con IA generativa gratuita (Canva por un tiempo, Bing y ChatGPT con sus créditos diarios y Meta de manera ilimitada), logré entrenar a tres personajes de los cuentos. Los entrené de manera intuitiva, repitiendo una y otra vez, copiando y pegando la mayor parte del prompt y cambiando detalles: el color de la piel, el cabello, la forma de los ojos, la actitud y los gestos. Noté que al ir guardando las imágenes donde el aplicativo reproducía exactamente lo que buscaba, la máquina ‘entendía’ que de alguna manera se le ponía un ‘me gusta’ o una venia a esa imagen. Así nos fuimos ‘entendiendo’ y de esa manera fui entrenando los modelos, con una estabilidad de un noventa y cinco por ciento con respecto a la ‘continuidad de personajes’.

Hace al menos un año que buscaba el entrenamiento de modelos de personajes. Intenté en el prototipo ‘IndigenIA’, sin conseguirlo tan plenamente como buscaba, pero obteniendo resultados maravillosos al mismo tiempo. IndigenIA me permitió entrenar, junto a Sam,³ mi propio modelo. Buscaba reproducir a nuestra gente, con nuestros propios datos biométricos, tal cual somos, no un aproximado. Lo que logré me emocionó muchas veces. Recuerdo que la tarde que ví por primera vez el modelo ‘mariela _1’ a sus cuatro años de edad, en el abrazo del modelo ‘mariela_1’ de ochenta años, no podía parar de llorar (véase Fig. 11.3). ¿Qué le diría la abuela a esa niña que todavía era tan inocente? Creo que detonantes psicológicos insospechados se activaron fuertemente en mí, para desarrollar un apego muy especial con mis creaciones en la IA. Una de las cosas que también experimenté fue reconocerme en la abuela, pero no en la niña. No tengo fotografías de mi infancia, por lo tanto, le pregunté a mi madre si me reconocía en esas imágenes y su respuesta fue clara: era yo, casi exactamente yo misma, salvo por la tristeza. Según mi madre, yo era una niña alegre, sin embargo, esa niña de las creaciones tenía la tristeza de mis ojos de adulta. Eso me llevó a reflexionar una vez más en la capacidad sanadora del arte. La IA en ese sentido, posee todas las características de cualquier arte.

Luego encontré limitaciones en el prototipo, ya que el dispositivo no reproducía de manera confiable, por ejemplo, el cabello peinado en dos trenzas, el típico peinado de nuestro pueblo. Tampoco reconoce, ni puede reproducir, otros elementos como una wincha indígena (véase Fig. 11.4). Esto es lógico, ya que no debe haber gran cantidad de winchas en la base de datos de Stable Diffusion, pero es frustrante. Entrenar estos elementos como modelos extras me iba a llevar demasiado tiempo, por lo cual decidí por el momento trabajar en aplicativos abiertos de IA generativa. Igualmente debo decir que la continuidad de personajes en este tipo de aplicativos era prácticamente imposible unos meses atrás. Este es uno de los aprendizajes vertiginosos que puede lograr la IA. Otro problema de Stable Diffusion que me resolvía de pronto, al trabajar con otros aplicativos de IA generativa abiertos, era que podía realizar los prompts en español, lo que no era recomendable realizar en Stable Diffusion en aquel momento. Se hacía más fácil, más rápido y más práctico para mí, ya que de por sí, escribir un prompt adecuado es toda una ciencia.

El trabajo realizado con IA generativa me llevó varias horas diarias durante meses, tanto así que durante este tiempo he estado soñando con la IA de manera insistente. Recuerdo, por ejemplo, sueños donde me enfrento a una multiplicidad de situaciones donde tengo enfrente diversas opciones. Opciones donde la IA decide en microsegundos, donde la IA no duda en descartar lo que no funciona, lo que no es práctico escoger – la IA no duda, no se apega a las cosas, a las personas o personajes. El ser humano se apega y no siempre decide correctamente, incluso sabiendo que la elección no es la correcta; nosotros escogemos con los parámetros de nuestros apegos emocionales. En otros sueños, por ejemplo, estoy ante personas que se van deformando ante mí: de repente uno de los ojos de mi hija se desvía, se va cayendo de su rostro, o su rostro entero parece derretirse – imágenes muy frecuentes de ver en creaciones de IA generativa que consideramos están mal ‘logradas’ o ‘alucinaciones’. En esos sueños, mi voz interior me indica cómo se exageran otros elementos de la imagen, como el entorno, o que los cambios han sucedido porque se ponen en juego ‘filtros’ o dispositivos a través de los cuales la imagen se muestra, o simples descuidos previos en los prompts han derivado en esas deformidades. Allí mi voz interna me lleva a reflexionar sobre los filtros a través de los cuales entendemos nuestros mundos, nuestras vidas. Nada ni nadie es realmente objetivo.

Así, en sueños, la IA sigue interactuando con mi capacidad de entender y apropiarme de ella porque de la misma forma que la IA aprende de nosotros, nosotros debemos aprender de ella lo que sea bueno para nuestras prácticas de trabajo cotidianas. Voy a seguir trabajando con IA generativa y con otros tipos de tecnologías avanzadas porque veo un potencial infinito en ella; todavía no hemos visto todo lo que puede lograr y en mí el interés y la curiosidad son motivación desde siempre. Por ejemplo, recién estoy trabajando con IA generativa para crear animaciones que funcionan muy bien para ganar la atención de los jóvenes para quienes escribo.

Todo esto me lleva a reflexionar mucho sobre el trabajo que estamos haciendo en relación a la teoría de ‘los futuros ancestros’ del filósofo e investigador Nick Bostrom (2003).⁴ Esta teoría, en pocas palabras, sugiere que civilizaciones avanzadas del futuro podrían crear simulaciones del pasado – como la nuestra – y, si esto es probable, entonces es posible que nosotros mismos seamos entidades simuladas por esos descendientes. Más allá de la teoría en sí, opino que debemos tomar conciencia de que casi todo aquello que ha creado imaginativamente la humanidad, en algún momento se ha hecho realidad. Porque tenemos fe en eso y cuando tantas personas creen en algo, lo convierten de alguna manera en realidad. Entonces, debemos tener responsabilidad cognitiva y coherencia en el mensaje. Lo que logremos deben ser creaciones totalmente conscientes y direccionadas, sabiendo que estamos diseñando el futuro. Por eso, este proyecto educativo puede interactuar de esta manera con la IA generativa. Siento que juntos estamos creando ese futuro para las nuevas generaciones y que tiene que ser esperanzador, porque esto es la responsabilidad de los pueblos indígenas: crear futuros guardianes de la Madre Tierra, llevar el mensaje de que debemos caminar con conciencia, con respeto y desde un abrazo hacia la memoria pasada, hacia nuestros ancestros.

I am Casqui Curaca, leader of the Tulián Indigenous community, located in Córdoba province, Argentina.⁵ I am a primary school teacher, writer, researcher and historian. Drawing on all these roles, I am currently working on a Bilingual Intercultural Education project called ‘Little Francisca’.⁶ At present, we have over fifty stories in the collection, in addition to two stories that serve as the inspiration for it: the original La Pequeña Francisca (2015–2022), which was where I first created the character, and the story Imagine: La Pequeña Francisca en Abya Yala [Imagine: Little Francisca in Abya Yala] (2023), which is the result of an Abya Yala con Amor project led by the NGO Thydêwá (see Fig. 11.1). The stories are also accompanied by six teacher-training booklets, which develop the theoretical and conceptual framework, as well as our didactic proposal for intercultural, environmental and emotional education and a critical retelling of history.

AI has had a really transformational impact on my life. There’s a ‘before’ and an ‘after’ AI. I even dream about it.…

Initially, my books were illustrated by my daughter or by other illustrators. Since she doesn’t have the time at the moment, I illustrate them myself, using generative AI (see Fig. 11.2). This illustration process is complex; storybooks require specific images of moments in the story. It’s a time-consuming process that involves deciding, through negotiation between the writer and the artist, what the illustrations will look like. AI has allowed me to solve this problem because now, working alone, I can decide on the illustrations and even make corrections to them as I go along. If I find an image that I like, one that I could use, but maybe the colours aren’t quite right, I simply edit the image, and the changes are made automatically.

Using free generative AI tools (Canva for a while, Bing and ChatGPT with their daily limits and Meta with its unlimited allowance), I was able to train three characters from the stories. I trained them intuitively, trying again and again, copying and pasting the same prompts but changing details here and there: skin colour, hair, eye shape, attitude and gestures. I noticed that when I saved images where the app had reproduced exactly what I was looking for, the machine ‘understood’ that I was somehow giving that image a ‘like’ or a thumbs-up. This is how we ‘understood’ each other, and in this way, I trained the models, achieving around ninety-five per cent stability with respect to ‘character continuity’.

I had been wanting to train a model of a character for at least a year at that point. I had tried it with the IndigenIA prototype and, although I wasn’t as successful as I’d hoped, I still got wonderful results. Working alongside Sam,⁷ IndigenIA allowed me to train my own model. I wanted to represent people from my community, with our own biometric data – exactly the way we are, not an approximation. What I achieved really moved me on many occasions. I remember the afternoon I first saw the four-year-old model ‘mariela_1’, in the embrace of the eighty-year-old model ‘mariela_1’, and I couldn’t stop crying (see Fig. 11.3). What would the grandmother say to that little girl who was still so innocent? I think strong psychological triggers, which I had no idea were there, were activated in me, causing me to develop a very special attachment to my AI creations. One of the things I also experienced was recognising myself in the grandmother but not in the little girl. I don’t have any photographs from my childhood, so I asked my mother if she recognised me in those images, and her answer was clear: it was me, almost exactly the same, except for the sad look. According to my mother, I was a happy child, but that little girl in the creations had the sadness of my adult eyes. This led me to reflect once again on the healing power of art. AI, in that sense, possesses all the characteristics of any artform.

But then I started finding limitations in the prototype; for example, the device didn’t reliably reproduce hair styled in two braids, the typical hairstyle of our people. It also doesn’t recognise or reproduce other elements, such as our wincha [Indigenous headband] (see Fig. 11.4). This is logical, since there probably aren’t a large number of winchas like ours in the Stable Diffusion database, but it’s frustrating. Training these elements as additional models was going to take too much time, so I decided to work with other free generative AI applications for the time being. I must also say that character continuity in these types of applications was practically impossible a few months ago. This is one of the dizzying learning curves that AI can achieve. Another problem with Stable Diffusion that was suddenly solved for me when working with other free generative AI applications was that I could write prompts in Spanish, which wasn’t recommended in Stable Diffusion at the time. This was easier, faster and more practical for me, since writing a proper prompt is a science in itself.

The work I’ve done with generative AI has taken me several hours a day for months, so much so that during this time, I’ve kept dreaming about AI. I remember, for example, dreams where I’m faced with a multitude of situations where I have various options in front of me. Options where AI decides in microseconds, where AI doesn’t hesitate to discard what doesn’t work, what isn’t practical to choose – AI doesn’t hesitate, it doesn’t get attached to things, to people or characters. Human beings become attached and do not always make the right decisions, even when they know the choice is not the right one; we choose within the parameters of our emotional attachments. In other dreams, I see people who seem to be deforming before my eyes: suddenly, one of my daughter’s eyes swivels, falls off her face, or her entire face seems to melt – images we often see in generative AI creations that we consider poorly ‘made’ or ‘hallucinations’. In these dreams, my inner voice tells me how other elements of the image, such as the environment, are exaggerated, or that the changes have occurred because ‘filters’ or devices through which the image is displayed are having an impact, or simply previous oversights in the prompts have led to these deformities. In these cases, my inner voice leads me to reflect on the filters through which we understand our worlds, our lives. Nothing, and no one, is truly objective.

So, in my dreams, AI continues to interact with my ability to understand and appropriate it for my own purposes. Because just as AI learns from us, we must learn from it, to understand what’s good for our everyday work practices. I will continue working with generative AI and other types of advanced technologies because I see infinite potential in them; we haven’t yet seen all that AI can achieve, and for me, interest and curiosity have always been a source of motivation. For example, I’m currently working with generative AI to create animations that work very well to capture the attention of the young people for whom I write.

All of this leads me to reflect a lot on the work we’re doing in relation to philosopher and researcher Nick Bostrom’s (2003) theory that we are all simulated ‘future ancestors’.⁸ This theory, in short, suggests that advanced civilisations of the future could create realistic simulations of the past, and, if this is likely, then it’s possible that we ourselves are entities simulated by those descendants. Beyond the theory itself, I think we must be aware that almost everything humanity has imaginatively created has, at some point, come true, because we have had faith in it, and when enough people believe in something, they somehow make it a reality. So, we must be cognitively responsible and clear about what we are asking for. Whatever we achieve must be fully conscious and deliberate creations, made in the knowledge that we are designing the future. That’s why this educational project that I’m working on can interact with generative AI in this way. I feel that together we are creating the future for younger generations, and this needs to be a hopeful future, because this is the responsibility of Indigenous Peoples: to create future guardians of Mother Earth, to convey the message that we must make our way in this world consciously, with respect and with care for memories of the past, for our ancestors.