Esplorando il glitch creativo: le arti performative come banco di prova per l’AI generativa – Seminario IA, Ester Fuoco 10/04/2025

Durante il ciclo di seminari dedicati all’Intelligenza Artificiale, abbiamo avuto la possibilità di avere come relatrice la dottoressa Ester Fuoco, ricercatrice presso l’Università IULM, la cui ricerca si focalizza sul rapporto tra le nuove tecnologie, tra cui l’Intelligenza Artificiale e le arti performative.
Trasformazioni digitali nelle Arti Performative
Negli ultimi anni, il panorama delle arti performative ha vissuto un’evoluzione significativa, innescata da un dialogo sempre più stretto con le tecnologie digitali e, più recentemente, con l’Intelligenza Artificiale. Teatro e danza, tradizionalmente intesi come forme d’arte basate sulla presenza fisica e sull’immediatezza del gesto umano, stanno oggi ridefinendo i propri confini, trasformandosi in spazi ibridi, in cui corpo, macchina e ambiente digitale si incontrano, si sovrappongono e si influenzano reciprocamente.
Questa trasformazione non si limita a un semplice inserimento di strumenti tecnologici all’interno della scena, ma comporta un vero e proprio ripensamento dei linguaggi, delle estetiche e delle modalità di fruizione della performance. Le tecnologie non sono più meri supporti, ma diventano agenti co-creativi, capaci di generare contenuti in tempo reale, reagire ai movimenti dei performer o prendere decisioni attraverso algoritmi di intelligenza artificiale. In questo contesto, l’atto performativo si configura come un processo emergente, il risultato dinamico dell’interazione tra elementi biologici (il corpo del performer), virtuali (i dati digitali) e artificiali (le intelligenze non umane).
Un concetto particolarmente significativo per comprendere questa nuova dimensione è quello di simpoiesi, termine ripreso dalla biologia sistemica e adottato in ambito artistico per descrivere processi collaborativi, non gerarchici, in cui nessun elemento è autonomo o isolato, ma tutti collaborano in un processo continuo di co-creazione. Nelle arti performative contemporanee, ciò significa che l’opera non è più espressione esclusiva dell’intenzionalità umana, ma nasce dalla relazione complessa tra performer, macchina, software, dati biometrici, ambiente e spettatore. In questo contesto, l’errore digitale – il glitch – assume un significato profondo. Lungi dall’essere semplicemente un malfunzionamento, il glitch viene rivalutato come segnale critico, come punto di frizione che rivela i limiti della macchina e la rende visibile nella sua imperfezione. Il glitch è il punto in cui l’automazione fallisce e, paradossalmente, si apre alla creatività.
Per molti artisti, il glitch rappresenta un momento di resistenza, una possibilità di uscire dalla perfezione sterile del calcolo e di riappropriarsi di una dimensione poetica e soggettiva. In questo senso, il teatro contemporaneo – e più in generale le arti performative – diventano luoghi privilegiati di osservazione critica, dove l’Intelligenza Artificiale viene messa alla prova, testata, interrogata, e il suo “non sapere” diventa materiale scenico, estetico e politico. Particolarmente fertile, in questo scenario, è il rapporto tra AI e danza, per la sua natura sinestetica, sensoriale e non verbale. La danza interroga la macchina su un terreno difficile: la corporeità, l’intenzionalità, la presenza. L’algoritmo può imitare il gesto, replicarlo, ma fatica a comprenderne il senso profondo, la carica emotiva, la relazione con lo spazio, con l’altro, con il tempo. È in questo scarto tra imitazione e comprensione che si apre uno spazio critico e creativo: un margine di libertà in cui il corpo umano riafferma la propria unicità e complessità, opponendosi talvolta alla logica algoritmica, oppure dialogando con essa in modo provocatorio.
L’utilizzo dell’IA nelle arti performative
Sono ormai molti i progetti legati alle arti performative e al loro rapporto con l’Intelligenza Artificiale ma alcune problematiche sono comuni a molti di questi.
Il problema di come addestrare la macchina a danzare è stato analizzato, ad esempio, dalla ricercatrice/performer Valencia James nel progetto AI_am (2015) . Qui l’interazione tra la macchina e i danzatori è presente sin dall’inizio della performance con l’utilizzo di sensori; l’avatar dell’IA segue i movimenti dei danzatori, quando invece la figura si scompone in pixel sono i danzatori che cercano di seguire i movimenti dell’IA e il suo ritmo. Quando deve danzare liberamente l’AI segue un ritmo ma non riesce a replicare il movimento armonioso tipico dell’uomo. La scelta di non avere una forma umana nella seconda parte, fa perdere però l’ingaggio spettatoriale empatico del pubblico.

W. McGregor, Autobiography, 2018
Similmente, Wayne McGregor, ha creato un sistema chiamato Aisoma (definito choreographic agent), creato da Google Art e uno dei primi sistemi di coreografia sintetica pensata da un coreografo (McGregor ne detiene il brevetto). All’inizio, il coreografo ha campionato 20 anni di sue performance, campionando un numero di pose abbinabili in modo aleatorio, sempre differente per ogni performance. Il suo living archive è condiviso anche con altre compagnie e ha dato il via ad altre performance di questa tipologia. In Autobiography (2017) McGregor ha lavorato con i danzatori della sua compagnia per creare coreografie a partire da elementi della sua vita personale. Da questi elementi, sono state create 23 sezioni di materiale di movimento, che riflettono le 23 coppie di cromosomi del genoma umano. Gli eventi coreografici delle 23 sezioni sono stati poi inseriti in un algoritmo basato sul codice genetico del coreografo. Per ogni performance, l’algoritmo seleziona casualmente una diversa sezione di codice dal genoma di McGregor per determinare quale materiale vedrà il pubblico e in quale ordine i danzatori lo eseguiranno, con un inizio e una fine fissi a fare da cornice L’IA in questa occasione perciò diventa il vero e proprio coreografo delle performance.
Conclusioni e considerazioni
Oggi l’Intelligenza Artificiale sta cambiando il nostro modo di pensare alle arti performative. Non è più solo uno strumento dietro le quinte: è ormai parte attiva del processo creativo. Come abbiamo visto nei progetti AI_am e Autobiography, l’IA può suggerire nuovi movimenti, influenzare la struttura di una performance e persino agire come coreografo.
Ma l’IA mostra anche dei limiti evidenti. Riesce a imitare i gesti, ma fatica a sentire le emozioni, a comprendere la presenza umana e a cogliere la connessione profonda tra corpo, spazio e pubblico. Questo divario tra esperienza umana e logica della macchina diventa uno spazio creativo ricco di possibilità. Errori, glitch e risultati inaspettati non vengono visti come problemi, ma come elementi essenziali della performance, occasioni per interrogarsi, esplorare e dare nuovi significati.
Il seminario di Ester Fuoco ha mostrato chiaramente che oggi le arti performative sono un vero e proprio laboratorio dove esseri umani e macchine si incontrano. Gli artisti non usano l’IA per rendere le performance più perfette, ma per renderle più vive. Lavorando sui limiti e sulle imperfezioni dell’IA, trovano nuovi modi per sfidare il pubblico, raccontare storie ed esplorare il significato stesso dell’essere umano. Invece di imitare la creatività umana, l’IA apre un nuovo dialogo. Ci invita a ripensare concetti come controllo, autorialità e collaborazione. Il palcoscenico diventa un luogo dove corpi, dati e codici si muovono insieme, a volte in armonia, a volte in conflitto, ma sempre spingendo più avanti i confini dell’arte.
In conclusione, la vera opportunità non è rendere l’IA più simile all’uomo, ma abbracciare la differenza. In questo modo, gli artisti stanno creando nuove performance potenti e ci stanno mostrando nuovi modi di vivere e immaginare il futuro insieme alla tecnologia.
A cura di: Matilde Bianchi, Akhtar Muhammad Nouman, Giulia Pilosu
OpenEdition vi suggerisce di citare questo post nel modo seguente:
giuliapilosu (14 Maggio 2025). Esplorando il glitch creativo: le arti performative come banco di prova per l’AI generativa – Seminario IA, Ester Fuoco 10/04/2025. Digital Humanities PhD. Recuperato il 12 Giugno 2025 da https://doi.org/10.58079/13x1w