W ostatnich dekadach fotografia przechodziła zarówno rewolucje w zakresie jej ontologicznego statusu – tak należy rozumieć przejście z fotografii analogowej na cyfrową, powoływanie nowych gatunków (jak choćby „nowy dokument”) – jak i zwroty ku działaniom intermedialnym i multimedialnym. Dzisiaj fotografia coraz częściej wykracza poza swoje tradycyjne, dwuwymiarowe ramy. Zjawisko to objawia się w formach prezentacji, a także w strategiach tworzenia samego obrazu. Coraz częściej też kontekst fotograficzny nie musi prowadzić do powstania tradycyjnie pojmowanego dzieła fotograficznego. Pojęcie fotografii rozszerzonej – jako swego rodzaju zapożyczenie z obszaru tradycji filmu awangardowego – dobrze koresponduje z diagnozowanymi obecnie tendencjami, gdyż oddaje proces kierowania się fotografii ku innym sztukom, zachodzącej w jej polu transgresji za sprawą dialogu z innymi mediami. Termin ów wydobywa pojawiające się w tej dziedzinie nowe trendy, jak również pomaga wyjaśnić te zjawiska, w których fotografia porzuca swą tradycyjną, ugruntowaną formę. Dyskusja ta jest istotna z wielu punktów widzenia: indywidualnych strategii artystycznych, działań badawczych, praktyk twórczych i komercyjnych oraz strategii dydaktycznych w instytucjach edukacyjnych. Obecnie obserwowane przemiany związane są w dużej mierze z rozwojem nowych technologii audiowizualnych, immersyjnych, generatywnych czy z zakresu sztucznej inteligencji. W jaki sposób rozwój technologiczny wpływa na współczesne widzenie i jak tradycyjna fotografia wchodzi w dialog z nowymi technologiami? Jak dialog ten może wpłynąć na przyszłość osób fotografujących i dydaktykę tej dziedziny sztuki?
W ostatnim okresie amerykańskie laboratorium badawcze OpenAI udostępniło kilka znaczących API (interfejsów programowania aplikacji) dla generatywnej sztucznej inteligencji (AI). Są wśród nich interfejsy umożliwiające generowanie obrazów za pomocą algorytmu DALL-E, a także interfejsy generujące teksty z użyciem algorytmu ChatGPT. Sztuczna inteligencja jako maszynowo wspomagana symulacja zachowań inteligentnych nie jest dziedziną nową. Od kilku dekad algorytmy sztucznej inteligencji wykorzystywane są z dużym powodzeniem w procesach interpretacji danych ustrukturalizowanych i rozpoznawania obrazu. Udostępnione przez OpenAI algorytmy należą jednak do nowej kategorii sztucznej inteligencji. Jest ona związana z pojęciem generatywności, które wprowadzając do algorytmów czynniki losowe prowadzi do produkowania unikalnych artefaktów. W fotografii, generatywna sztuczna inteligencja wprowadza kluczową zmianę. Dotychczas to przed wykonaniem zdjęcia obserwowaliśmy rejestrowaną rzeczywistość. Teraz zaś opowiadamy maszynie o obrazie, których chcemy zobaczyć. W tym ujęciu, generatywna AI jest bliska fotografii inscenizowanej, w której pojawiające się – generowane – w naszej wyobraźni obrazy staraliśmy się odtworzyć w trakcie inscenizowanych sesji. Stwierdzenie „nieważne kto naciska spust migawki” zmienia się w pytanie kto programuje, kontroluje i uruchamia algorytm generatywnej AI. Zgodnie z wygłoszonym w 1967 roku poglądem Sol LeWitta – jednego z twórców sztuki generatywnej – to idea jest maszyną tworzącą sztukę. Koncepcja ta powinna stanowić ważny punkt odniesienia w dyskusjach dotyczących roli człowieka, zagadnień autorstwa i przyszłości kreowania w obszarze szeroko rozumianej wizualności. Generatywna AI jest kolejną maszyną, kolejną techniką w całym spektrum technik i narzędzi – może już nie stricte fotograficznych, ale obrazowych. W technikach tych nie zachodzi przecież rejestracja rzeczywistości za pomocą światła: przeniesienie wyobrażeń obrazowych na cyfrowy obraz możliwe jest dzięki wykorzystaniu algorytmów. Nowy sposób powoływania obrazu do życia nadal jednak odnosi się do tradycji fotograficznej – konwencji, historii czy cech samego obrazu. Nowe techniki generatywne postrzegane są jako przełomowe – dowodem na to są nie tylko same efekty, ale też wyjątkowe zainteresowanie badaczy i twórców sztuki wizualnej oraz powszechna dyskusja na ten temat w wielu kręgach społecznych. Nade wszystko jednak mamy do czynienia z nową generacją sztucznej inteligencji: modelowanie generatywne poprzez wprowadzanie czynników losowych pozwala na tworzenie niepowtarzalnych artefaktów – w odróżnieniu do modelowania dyskryminatywnego, które – obecne od wielu lat – skupiało się na interpretacji i opisie istniejących zbiorów danych. Pomimo wczesnego stadium rozwoju generatywnej AI – potencjał, wyobrażenia i oczekiwania wobec przyszłych możliwości są ogromne. Czy w obszarze generatywnej AI odnajdziemy jeszcze miejsce dla czynnika ludzkiego? Jakie to będą zjawiska i jakiego rodzaju konteksty? Czy AI będzie przekleństwem czy błogosławieństwem dla przyszłych twórców – w tym również twórców ruchomego obrazu? Jakie są relacje pomiędzy słowem (definiującym generowaną treść) a obrazem? Realizacja prac generatywnych nie musi wiązać się z obcowaniem ze światem zewnętrznym. Nowe narracje wizualne mogą powstawać w wyobraźni twórcy bez potrzeby wychodzenia z mieszkania – narracje mogą dotyczyć prawdziwych, a także hipotetycznych i wykreowanych wydarzeń. Obrazy generatywne skłaniają do eksploracji zagadnień pamięci, archiwum czy nawet snów. Pomimo wielu obaw, generatywna sztuczna inteligencja jawi się tu jako ogromne pole aktywności artystycznej, katalizator do dalszych, kreatywnych działań.
Pojęcie generatywności łączy się oczywiście z ważnym obecnie polem sztuki generatywnej. Podobnie jak generatywna sztuczna inteligencja, tak i sztuka generatywna definiowana bywa w oparciu o zjawiska wykorzystania czynników losowych w realizacji procesów twórczych. Mowa tu o formach systemów, które wykorzystując czynniki niedeterministyczne generują dzieła. Mogą to być czynniki zarówno naturalne (np. pogoda, zachowania ludzi), jak również nienaturalne (np. komputerowe systemy losujące). W przypadku fotografii takim „systemem” może być instalacja fotograficzna, w której występują czynniki niedeterministyczne. Dobrym przykładem generatywnej instalacji fotograficznej jest projekt Przejścia Idy Strzelczyk. Artystka zrealizowała instalację, która w czasie rzeczywistym generowała nowe obrazy na podstawie skanów abstrakcyjnych fotografii wykonanych w szlachetnej technice. Instalacja przyjęła formę przypominającą proces wywoływania, ale zarazem przekształcała obraz za pomocą losowanych na żywo parametrów (np. saturacja, kontrast, kolor etc.). W rezultacie, na bieżąco powstawały unikalne i efemeryczne warianty dzieła. W tej paraboli zawieszonej pomiędzy przeszłością a przyszłością fotografii artystka nawiązała – tym razem w domenie cyfrowej – do pojęcia przypadku i świadomej decyzji w sztuce. W powyższym przykładzie fotografia wchodzi w dialog zarówno ze sztuką generatywną, formą instalacji, jak i z obszarem ruchomego obrazu. Myślenie o fotografii – rozumianej jako punkt wyjścia – zderza się tu z potrzebą myślenia o czasie i przestrzeni. Dzieło tego typu wymaga również odmiennych umiejętności związanych z zaprojektowaniem i wykonaniem (programowaniem) instalacji.
Wszechogarniający nadmiar produkowanych obecnie treści audiowizualnych, w tym cyfrowych fotografii, skłania twórców do podejmowania tematów związanych z pracą z archiwami, widzeniem maszynowym lub kolektywnym. Myślenie bazodanowe i algorytmiczne jest zdaniem badacza Lva Manovicha podstawą nowych mediów, które organizują świat poprzez nawigowanie, przeszukiwanie i oglądanie struktur danych. Baza danych pojawia się w teorii Manovicha jako „pełnoprawna forma kulturowa”. Dobrym przykładem fotograficznych eksploracji tych zagadnień może być instalacja Selfimage Aleksandry Szajneckiej. Artystka wykonała serię typologicznych fotografii grupujących znajdywane przez nią porzucone w przestrzeni miejskiej przedmioty. Na tej podstawie powstała baza danych fotografii, która prezentowana była w formie instalacyjnej – fotografie były pobierane z bazy danych i wyświetlane w przypadkowej kolejności. Algorytm zatrzymywał się na losowo wybranej fotografii, a następnie wybierał z bazy kilka fotografii z tej samej grupy. Praca może być przykładem symulacji widzenia maszynowego i próbą zmierzenia się z nadmiarem treści audiowizualnych za pomocą algorytmów operujących na archiwum fotograficznym. Zwróćmy uwagę na szczególną cechę współczesnych obrazów, w tym – jak pokazują powyższe przykłady – także tych opartych na fotografii. Jako cyfrowe ekrany bywają one fasadami, które próbujemy odczytywać w tradycyjny sposób – podobnie jak malarstwo czy klasyczną fotografię. Za fasadą skrywa się jednak szereg mniej lub bardziej znanych zagadnień: bazy danych, algorytmy nawigacji, przeszukiwania, selekcji czy rozpoznawania obrazów. Umiejętność krytycznego namysłu nad nimi stała się obecnie wręcz fundamentalna.
Ruchoma fotografia – wspomniana we wstępie – jest pograniczem łączącym medium fotografii z obszarem ruchomego obrazu (filmu, animacji). Zachodzące od lat przeobrażenia mediów audiowizualnych, rozwój technologii i jej coraz większa dostępność, a także wymagania rynku zachęcają osoby fotografujące do coraz częstszego kontaktu z kamerą. Realizacje charakterystyczne dla ruchomej fotografii łączą elementy estetyki zdjęć statycznych (np. brak lub nieznaczne ruchy kamery) z filmem lub animacją (np. ruchome elementy w drugim planie, ruch modela, tekst etc.). Ruchoma fotografia jest typowym działaniem intermedialnym, które w sposób organiczny łączy różne media – granice pomiędzy jednym a drugim medium bywają trudne do rozpoznania. Przykłady takich realizacji można odnaleźć w teledyskach, oprawach koncertowych, reklamach czy w popularnych obecnie wideo modowych. Zbliżone działania łączące fotografię z innymi mediami obejmują także poezję konkretną – książkowy wręcz przykład sztuki intermedialnej, w której sztuka wizualna wchodzi w dialog ze strukturami tekstu (np. plakat, okładka etc.). Interesującym i nadal popularnym polem jest również pogranicze sztuki wizualnej i działań dźwiękowych, które objawia się w postaci instalacji, performansów audiowizualnych czy teledysków.
Istotnym obszarem fotograficznych poszukiwań są obecnie wybrane immersyjne technologie rzeczywistości rozszerzonej (XR). Pozbawiona tradycyjnego kadru technika filmu dookólnego jest otwartym polem zarówno dla tradycyjnych filmowców, jak i fotografów. Generatywne projekty VR otwierają osobom zainteresowanym tradycyjną fotografią ścieżki rozwoju dla artystów 3D – budowanie wirtualnych scenografii, projektowanie światła, fotogrametryczne skanowanie obiektów 3D to nowe, ale wciąż pokrewne fotografii obszary działania artystycznego. Realizacja sesji zdjęciowej z wykorzystaniem wirtualnej scenografii (ściana LED, Green Screen lub tylna projekcja) jest ciekawym przykładem ilustrującym temat przewodni niniejszego tekstu. Sesja taka łączy bowiem fotograficzną rejestrację rzeczywistości za pomocą światła z rzeczywistością wirtualną, w której scenografia, tekstury i światło są artefaktami wirtualnymi.
Kierowanie się fotografii ku innym sztukom, działania na pograniczu mediów i świadoma rezygnacja z dotychczasowych formalnych „wymogów” czy oczekiwań wobec dzieła fotograficznego są dzisiaj zjawiskami powszechnymi. Omówione przykłady są jedynie skromnym wycinkiem opisującym poszerzenie pola fotografii o generatywną sztuczną inteligencję, sztukę generatywną i technologie immersyjne rzeczywistości rozszerzonej. Przenikają się one z pojęciami intermediów, multimediów czy sztuki nowych mediów – które choć często stosowane zamiennie – są dość precyzyjne, a fotografia staje się pełnoprawną i ważną ich częścią.