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Jesús Jonathan Buendía Pacheco
El presente artículo analiza cómo los archivos digitales de alta costura, al funcionar como bases de datos para el entrenamiento de modelos de inteligencia artificial (IA) generativa, contribuyen a la reproducción y el refuerzo de un ideal corporal normativo. Lejos de constituir repositorios neutrales, estos archivos participan activamente en la consolidación de un régimen escópico que privilegia determinados rasgos físicos —delgadez extrema, juventud y blanquitud— en detrimento de la diversidad corporal. A partir de un enfoque interdisciplinar que articula estudios de moda, teoría crítica de la tecnología y estudios visuales, se examina la relación entre la curaduría histórica de los archivos de moda y los sesgos algorítmicos contemporáneos. El estudio se desarrolla en dos fases: una genealogía visual del ideal corporal en la fotografía de moda del siglo XX y un análisis empírico de imágenes generadas por modelos de IA como Midjourney y Stable Diffusion. Los resultados muestran que estos sistemas no solo replican los estándares archivísticos, sino que los intensifican mediante procesos de homogeneización algorítmica. Se concluye que la aparente objetividad de la IA refuerza dinámicas excluyentes de representación corporal, con implicaciones sociales, culturales y políticas relevantes, y se proponen líneas de intervención orientadas a una curaduría de datos y un diseño algorítmico más críticos y responsables.
"O presente artigo analisa como os arquivos digitais de alta-costura, ao servir como base de dados para o treinamento de inteligências artificiais (IA), promovem ativamente a reprodução de um corpo ideal. Questiona-se a neutralidade desse fenômeno e propõe-se que fortalece um regime escópico, ou seja, uma estrutura dominante que orienta a forma de ver e valorizar os corpos, a qual prioriza traços físicos hegemônicos, tais como, a extrema magreza, juventude e traços caucasianos. Através de uma análise teórica que entrelaça estudos de moda, teoria crítica da tecnologia e estudos visuais, explora-se a sinergia entre a curadoria histórica dos arquivos de moda e os preconceitos presentes nas dinâmicas dos algoritmos de IA. Examina-se as raízes históricas do que significa um ideal corporal na fotografia de moda do século XX, desde a elegância aristocrática até a estética heroin chic. Posteriormente, realiza-se uma análise empírica das imagens geradas por modelos de IA como Midjourney e Stable Diffusion, demonstrando como esses sistemas não apenas replicam, mas amplificam os padrões existentes, um fenômeno denominado homogeneização algorítmica. Conclui-se que a aparente objetividade da tecnologia oculta e potencia um processo de reforço de padrões estéticos excludentes, controlando e limitando a diversidade, em relação à sua posição de presença/ausência e de acordo com suas possibilidades de representação visual. Dessa forma, produz-se, reproduz-se e legitima-se um ideal corporal com profundas implicações sociais, políticas, econômicas, culturais e até psicológicas. O artigo finaliza propondo vias de intervenção para fomentar uma IA mais aberta, com a capacidade de multiplicar suas capacidades de representação e inventividade; deve ficar claro que, embora esse trabalho esteja nas mãos dos usuários de IA, seu universo de possibilidades criativas está à mercê das decisões e do design de seus desenvolvedores.
The present article analyzes the role of digital high fashion archives in the training of generative artificial intelligence (AI) models and examines how these datasets contribute to the reproduction and the reinforcement of a normative body ideal. Far from being neutral repositories, these archives actively participate in the consolidation of a scopic regime that privileges specific physical traits—extreme thinness, youth, and whiteness—at the expense of bodily diversity. Drawing on an interdisciplinary approach that integrates fashion studies, critical technology studies, and visual studies, the article examines the relationship between the historical curation of fashion archives and contemporary algorithmic biases. The study is conducted in two phases: a visual genealogy of the body ideal in twentieth-century fashion photography, and an empirical analysis of images generated by AI models such as Midjourney and Stable Diffusion. The findings show that these systems not only replicate archival standards but also intensify them through processes of algorithmic homogenization. The article argues that the apparent objectivity of AI reinforces exclusionary dynamics of bodily representation, with significant social, cultural, and political implications, and calls for more critical and responsible practices of data curation and algorithmic design.
