A IA não entende como as pessoas leem bem o suficiente para criar fontes por conta própria. Mas pode ajudar os impressores a tornar o seu trabalho mais acessível.
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Olhar para uma tipografia desenhada por inteligência artificial é como olhar para letras submersas em águas profundas, distorcidas e pouco claras. Parece uma cópia de uma cópia de uma cópia. As palavras são quase imperceptíveis, mas a forma original está perdida. A tipografia AI é ruim, para dizer o mínimo.
Um exemplo recente desse fenômeno é Word-As-Image for Semantic Typography, um artigo no qual autores anônimos propõem uma ferramenta que transforma texto em uma imagem do que esse texto representa. Digite a palavra “ioga”, por exemplo, e ela aparecerá como uma guirlanda de vetores instáveis representando mulheres se alongando. O texto irregular e borrado resultante simboliza as deficiências da inteligência artificial. Esta experiência sacrifica a legibilidade e a acessibilidade, dois pilares do bom design tipográfico, numa tentativa equivocada de inovação. No entanto, dificilmente podemos esperar muito mais da inteligência artificial quando esta tem apenas uma compreensão superficial de como as pessoas leem.
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Como designer e tipógrafo há mais de 10 anos, observei a ascensão do design baseado em IA com uma mistura de diversão e uma pitada de medo. Quando se trata de tipografia, fica claro que a inovação da IA está focada nas ideias erradas. Algumas pessoas estão agora a tentar usar esta tecnologia para reimaginar a linguagem visual – no caso da escrita latina, que existe há mais de 2. 000 anos – mas no final das contas o curso não funciona. A chave para colocar a tipografia de IA em um caminho melhor e mais acessível é vê-la como assistencial em vez de geradora.
Palavra como imagem não é nova. Depois que a Revolução Industrial trouxe as máquinas para a vanguarda da produção, os designers da Europa do pós-guerra começaram a explorar como a tecnologia poderia influenciar o futuro da arte e do design tipográfico. Em 1920, o engenheiro Walter Porstmann, em seu livro Sprache and Schrift, propôs fortalecer a linguagem introduzindo um símbolo para cada som, ordenando-os por tom, duração, força e voz. László Moholy-Nagy, da Bauhaus, mais tarde adotou e refinou o conceito de Porstmann, antecipando em 1925 que a tipografia seria suplantada por avanços no cinema e especialmente no som. Em resposta a isto, ele acredita que a tipografia deve evoluir para expressar estas novas tecnologias.
Talvez a resposta mais interessante à proposta fonética de Moholy-Nagy tenha sido o livro Systemschrift, de Kurt Schwitters. Publicado pela primeira vez em 1927, era um alfabeto de uma única letra que usava pesos de caracteres para indicar ênfase fonética, transmitindo sons vocálicos com grande força. Este experimento foi notável por sua excentricidade visual; ele se destacou da escola, que privilegiava uma tipografia mais padronizada. Mas isso não significa que foi eficaz. Mesmo Schwitters não utilizou esses elementos fonéticos em suas obras.
Olhando para as fontes de IA e essas inovações tipográficas do século 20, pode-se perguntar: para quem é isso? Claro, não para leitores. Mas, tal como aconteceu com experiências anteriores que combinaram tecnologia e tipografia, é possível que a IA ajude os designers a criar fontes melhores. Se a IA for usada para ajudar os tipógrafos, em vez de substituí-los, os modelos generativos podem ser apenas um passo em direção ao uso mais eficiente e acessível desta tecnologia como uma ferramenta de apoio no processo de criação de tipos.
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Lembre-se de como a revolução digital tornou a tipografia acessível a qualquer pessoa com um computador e o processo tipográfico mais eficiente do que nunca. A IA pode ser aplicada de forma semelhante, ajudando os impressores e tornando o seu trabalho mais acessível. Mas é importante pensar para onde direcionar essa ajuda.
“A impressão é uma prática tão sutil que depende em grande parte da mão humana e das ilusões ópticas”, disse Craig Ward, diretor de design.”E muito nele não faz sentido, mesmo para aqueles que são bem versados nele”. Não temos cem por cento de certeza de que tornamos os traços horizontais mais finos que os verticais, por que os caracteres redondos estão localizados abaixo da linha de base e vão além da altura de X. Se não estudarmos a ciência óptica de como lemos, podemos dizer que fazemos isso porque seria estranho de outra forma.
Essa influência humana e instintiva indelével na tipografia é o principal obstáculo ao uso da inteligência artificial no processo de criação de fontes, mesmo do lado mecânico.”Uma das deficiências visíveis e comuns das fontes geradas pela inteligência artificial – e é muito grande – essa é a falta de atenção ao design de fontes como um sistema, e não como uma imagem”, diz Zeynep Akai, diretor criativo da Dalton Maag Hoje, a IA não é que ele admite que a tipografia é uma série de sistemas com suas convenções, e não apenas uma imagem ou representação visual da palavra falada “.
“No momento”, acrescenta Akai, “a IA não é complicada o suficiente para fazer ajustes no design, com base em parâmetros como inteligibilidade, legibilidade e atratividade, e para faz ê-los levar em consideração essa sequência sistemática”. Mas se considerarmos a IA como uma ferramenta de ajuda, não a geração, você poderá tornar o processo de design mais compacto, acessível a um público amplo, como outras tecnologias já fizeram.
Uma das aplicações em potencial da IA, que encontrei em minha prática, pertence a idiomas escritos que perdem falantes nativos (principalmente devido à colonização) e subsequentemente desaparecem. Esses alfabetos, que correm o risco de desaparecer, precisam de representações digitais eficientes que sejam arquivadas e disponíveis para uso para que não desapareçam dos anais históricos.
Em 2019, digitalizei a linguagem de Kaya Lee, destruída como resultado do genocídio na Birmânia e da perseguição a falantes nativos dessa língua – Karennie. Durante este trabalho, ficou claro que esses projetos enfrentam dificuldades com o pessoal. Uma decisão automatizada pode ajudar em tal trabalho que não há assinantes suficientes. A IA poderia analisar o cronograma das cartas desses alfabetos com base nos materiais disponíveis – varreduras digitais, fotografias ou documentos manuscritos – e criar representações digitais precisas que poderiam usar pessoas que desejam falar esse idioma.
