Aspectos Representacionais das Imagens Geradas por Inteligência Artificial: Semiose, Autorreferencialidade e Metassíntese

Autores

DOI:

https://doi.org/10.17231/comsoc.47(2025).6197

Palavras-chave:

autorreferencialidade, imagens técnicas, inteligência artificial, metassíntese, semiose

Resumo

Este artigo busca desenvolver relações entre os operadores teórico-conceituais semiose e autorreferencialidade para investigar os aspectos vinculados às dinâmicas representacionais de imagens geradas por inteligência artificial (IA). O trabalho parte da relação ambivalente entre a imagem como critério de verdade e o reconhecimento das possibilidades de sua manipulação para problematizar como aspectos emergentes das lógicas midiáticas contemporâneas tensionam a suposta objetividade das imagens técnicas. Nesse sentido, por meio de vocabulário conceitual próprio, visa caracterizar as imagens sintéticas (geradas por IA) como metástases. Essa proposta baseia-se na análise dos processos representacionais de criação e circulação de imagens IA conforme as dimensões da predição, autorreferencialidade e metassíntese. Assim, o artigo discute as especificidades de representação e de registros do real das imagens técnicas, trata das imagens IA pela via da predição e de seu estatuto representacional, e as caracteriza com base nas noções de “autorreferencialidade” e “metassíntese” em redes semiósicas. Em conclusão, o trabalho considera que as metástases imagéticas das imagens geradas por IA tensionam o lugar lógico de representação do real, que é assim distanciado, estendido e atravessado por mediações radicais e midiatizações profundas. Igualmente, as imagens geradas por IA criam tramas de semiose autorreferenciadas que são estatisticamente previsíveis e prováveis, como as outras imagens técnicas anteriores.

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Biografias Autor

Tiago Salgado, Programa de Pós-Graduação em Comunicação Digital, Instituto Brasileiro de Ensino, Desenvolvimento e Pesquisa, Brasília, Brasil

Tiago Barcelos Pereira Salgado é professor permanente do Programa de Pós-Graduação em Comunicação Digital do Instituto Brasileiro de Ensino, Desenvolvimento e Pesquisa. É doutor em Comunicação pela Universidade Federal de Minas Gerais/Brasil. É líder do grupo Campo Comunicacional e Suas Interfaces (Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico) e integrante da Rede de Pesquisa em Semiótica, Interações e Materialidades Midiáticas.

Natália Cortez, Programa de Pós-Graduação em Comunicação, Universidade Federal de Ouro Preto, Mariana, Brasil

Natália Moura Pacheco Cortez é professora adjunta do Departamento de Jornalismo da Universidade Federal de Ouro Preto/Brasil. É doutora em Comunicação Social pela Universidade Federal de Minas Gerais/Brasil. É vice-líder do Grupo de Pesquisa Convergência e Jornalismo/Universidade Federal de Ouro Preto, integrante do grupo Grupo de Pesquisas em Mídia, Semiótica e Pragmatismo/Universidade Federal de Minas Gerais. É integrante da Rede de Pesquisa em Semiótica, Interações e Materialidades Midiáticas.

Daniel Ribeiro, Departamento de Comunicação, Faculdade de Comunicação e Artes, Universidade Federal de Mato Grosso, Cuiabá, Brasil

Daniel Melo Ribeiro é professor adjunto do Departamento de Comunicação da Universidade Federal de Mato Grosso/Brasil. É doutor em Comunicação e Semiótica pela Pontifícia Universidade Católica de São Paulo/Brasil. É co-líder do grupo Grupo de Pesquisas em Mídia, Semiótica e Pragmatismo/Universidade Federal de Minas Gerais e membro do grupo de pesquisa Centro Internacional de Estudos Peirceanos/Pontifícia Universidade Católica de São Paulo. É integrante da Rede de Pesquisa em Semiótica, Interações e Materialidades Midiáticas.

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Publicado

25-06-2025

Como Citar

Salgado, T., Cortez, N., & Ribeiro, D. (2025). Aspectos Representacionais das Imagens Geradas por Inteligência Artificial: Semiose, Autorreferencialidade e Metassíntese. Comunicação E Sociedade, 47, e025009. https://doi.org/10.17231/comsoc.47(2025).6197