Emozioni algoritmiche. Affettività, memoria e simbolismo nelle immagini generate con intelligenza artificiale.

Abstract

La diffusione delle immagini generate tramite intelligenza artificiale sta ridefinendo profondamente il rapporto tra visione, emozione e memoria nella cultura visuale contemporanea. Questa tesi intende indagare il potere affettivo delle immagini algoritmiche, concentrandosi in particolare su quelle commemorative che, attraverso tecnologie quali Deep Nostalgia, rianimano fotografie di persone scomparse trasformandole in brevi sequenze animate. Partendo dal quadro teorico degli affect studies, nell'ambito degli studi di cultura visuale, il lavoro analizza il ruolo delle immagini come emotigeni, capaci di suscitare reazioni corporee e psicologiche nello spettatore. La ricerca ricostruisce dapprima l’evoluzione storica del rapporto tra immagine ed emozione, dall’invenzione della fotografia alla riconfigurazione introdotta dal digitale, per poi approfondire la diffusione dell'intelligenza artificiale e la natura delle immagini con essa generate, con la conseguente crisi ontologica che ne deriva rispetto alla precedente tradizione fotografica. Si trattano successivamente le connotazioni magiche e simboliche insite a tali contenuti visivi, così come il potenziale perturbamento da esse suscitato. Viene poi esplorata la genealogia delle immagini commemorative, dalla fotografia post mortem ottocentesca alle attuali tecnologie di digital resurrection. Infine, attraverso una survey rivolta principalmente a studenti universitari, l’indagine analizza le principali reazioni emotive suscitate da suddette immagini, evidenziando la potenziale coesistenza di fascinazione, commozione e inquietudine. L’obiettivo è contribuire alla definizione di una teoria affettiva dell’immagine algoritmica, capace di interpretare il nuovo statuto delle immagini che si collocano tra memoria, simulazione e presenza digitale.

The widespread diffusion of images generated through artificial intelligence is profoundly reshaping the relationship between vision, emotion, and memory within contemporary visual culture. This thesis aims to investigate the affective power of algorithmic images, focusing in particular on commemorative ones which, through technologies such as Deep Nostalgia, reanimate photographs of deceased individuals by transforming them into short animated sequences. Drawing on the theoretical framework of affect studies within the field of visual culture studies, this work analyses the role of images as emotigenic devices, capable of eliciting both bodily and psychological responses in the viewer. The research first reconstructs the historical evolution of the relationship between images and emotions, from the invention of photography to the reconfiguration introduced by the digital era. It then examines the spread of artificial intelligence and the nature of the images it generates, as well as the consequent ontological crisis that emerges in relation to the previous photographic tradition. The study subsequently addresses the magical and symbolic connotations embedded in such visual content, together with the potential sense of uncanniness they may evoke. It also explores the genealogy of commemorative images, from nineteenth-century post-mortem photography to contemporary technologies of digital resurrection. Finally, through a survey conducted primarily among university students, the investigation analyses the main emotional responses evoked by these images, highlighting the potential coexistence of fascination, emotional involvement, and unease. The aim is to contribute to the definition of an affective theory of the algorithmic image, capable of interpreting the new status of images that exist at the intersection of memory, simulation, and digital presence.