Vera van der Burg è un’artista e ricercatrice che opera in Olanda tra ceramica, design e intelligenza artificiale, esplorando come il machine learning possa diventare una pratica riflessiva, alla stregua di quella con un vero e proprio materiale. A partire dall’addestramento di modelli di IA su dataset ceramici, il lavoro di van der Burg indaga le tensioni tra intuizione umana e mediazione tecnologica, trasformando in spunto creativo la logica imperfetta delle macchine. Per le sue ricerche Vera van der Burg ha vinto nel 2025 il Dutch Design Award for Emerging Talent ed è tra i 50 talenti identificati dal quotidiano olandese Het Financieele Dagblad per il 2026. L’abbiamo incontrata per parlare di IA soggettiva, pratiche speculative e del perché interagire con gli algoritmi possa assomigliare più all’apprendimento di un mestiere che all’uso di uno strumento.
Nel tuo progetto From Text-to-Clay, hai esplorato un dialogo circolare tra argilla e IA addestrando un modello su set di dati annotati emotivamente a partire dal tuo lavoro ceramico, per poi riportare quelle forme nuovamente nell’argilla. In che modo vedi questa negoziazione tra materialitàartigianale e immaginazione algoritmica? Lo consideri uno metodo utile per ridefinire la relazione tra il fare umano e la logica della macchina?
In questo progetto ho cercato un modo di relazionarmi al modello di IA senza automatizzare o delegare qualcosa che io, come professionista, avrei potuto fare da sola. Volevo rimanere l’autrice del fare, e lasciare che l’IA facesse ciò che sa fare meglio: generare immagini a partire dai dati. Tuttavia, le immagini prodotte dal modello nascono senza un vero processo di realizzazione alle spalle: sono piuttosto reinterpretazioni di dati che rappresentano l’argilla, ma che non ‘conoscono’ davvero l’argilla.
Per questo molte delle forme generate avevano configurazioni poco intuitive per la costruzione in ceramica, oppure presentavano errori: non era chiaro come alcune parti si collegassero, o se certi elementi fossero cavità oppure no. Decodificare le interpretazioni estetiche dell’argilla prodotte dal modello di IA e tradurle in vera argilla è stato il momento in cui l’interazione è diventata una negoziazione tra ciò che l’IA rappresentava come argilla e ciò che l’argilla invece è realmente. È proprio in questo spazio che si è sviluppato un processo creativo interessante.
La tua ricerca presso il Designing Intelligence Lab della Delft University of Technology (TU Delft) si concentra sull’uso dell’IA come strumento di auto-riflessione nelle pratiche creative. Potresti spiegare come integrare l’IA in questo modo riflessivo metta in discussione o ampli i confini tradizionali tra il fare intuitivo umano e la mediazione tecnologica?
Normalmente la tecnologia viene vista come qualcosa che deve accelerare i processi, eliminare l’attrito, rendere tutto fluido e veloce, fino al punto in cui quasi non ci si accorge più della sua presenza. Nel mio lavoro, invece, cerco di reintrodurre attrito, permettendomi di entrare in relazione con l’IA come farei con un materiale fisico: imparandone le caratteristiche, lasciandole anche la possibilità di fallire, ma potendola allo stesso tempo smontare e trasformare nel modo che desidero.
Questo significa addestrare i miei strumenti, dedicare molto tempo alla raccolta e all’annotazione dei dati, non considerare l’output come una verità ma piuttosto come un punto speculativo da cui partire. Quella che definisco Reflective IA è una relazione diversa con l’intelligenza artificiale, che ti permette di diventare consapevole della tecnologia, ma forse ancora di più di te stesso attraverso l’interazione con essa. L’IA ti riflette, perché la addestri sui tuoi dati, ed è così che emerge quella dimensione incarnata e quella consapevolezza. Proprio come quando impari a conoscere l’argilla o il legno.
Progetti come Objective Portrait e Still Life indagano una percezione soggettiva della macchina, addestrando algoritmi su valori personali o categorie emotive piuttosto che su etichette oggettive. In un mondo in cui spesso cerchiamo strumenti di IA più efficienti o oggettivi, quale valore trovi in queste prospettive soggettive della macchina – e in che modo potrebbero contribuire a collaborazioni più sostenibili tra esseri umani e tecnologia?
Una delle prime cose che ho capito nella mia ricerca sull’IA è che l’idea secondo cui la tecnologia, essendo matematica o qualcosa di esterno a noi, debba essere oggettiva o vera, in realtà è falsa. Nel mio lavoro ho scoperto il contrario: i modelli di IA sono estremamente soggettivi, perché apprendono da dati raccolti, creati e organizzati dagli esseri umani.
Normalmente questo viene considerato qualcosa di negativo, una distorsione – un bias – e spesso si parla dei bias dell’IA come di uno specchio dei nostri aspetti peggiori. Questo è certamente vero, ma io considero tale soggettività anche come una caratteristica materiale dell’IA: può restituirti le tue stesse soggettività, dalle quali potresti imparare qualcosa su di te.
Riconoscendo questo – riconoscendo che l’IA è sempre una parte di noi – e permettendole di non essere sempre corretta o veritiera, ma piuttosto di offrirci una prospettiva mediata, vedo la possibilità di una collaborazione più sostenibile con i nostri strumenti tecnologici basati sull’IA.
Il tuo lavoro affronta rischi e possibilitàdell’IA – dal bias al riconoscimento di pattern – non solo come strumenti di automazione, ma come specchi dei nostri processi creativi e percettivi. Guardando al futuro, quali speri siano i modi più costruttivi con cui designer e artisti possano confrontarsi con l’IA, evitando sia l’entusiasmo acritico sia le paure distopiche, soprattutto nel contesto delle pratiche architettoniche e progettuali che interagiscono con le tecnologie emergenti?
L’entusiasmo acritico che vedo emerge quando l’IA viene trattata come una scorciatoia, quando l’output viene considerato come qualcosa di definitivo, quando la velocità diventa l’unica misura del successo. La mia speranza è che designer e artisti trattino l’IA come tratterebbero qualsiasi altro materiale con cui lavorano: qualcosa da studiare, con cui resistere, da negoziare, piuttosto che qualcosa a cui obbedire o da temere.
