Ya hay gente nostálgica de la IA del pasado: el pequeño lamento por todo lo que DALL-E 2 nos dio y se perdió por el camino

En las últimas semanas se ha extendido por X una comparación entre la misma imagen generada con DALL-E 2 y con modelos posteriores: un bodegón de una galleta mojada en leche, con idéntico prompt en ambos casos. La respuesta mayoritaria no ha sido "qué avance más guay", sino "prefiero la vieja".

DALL-E 2 llegó en abril de 2022 y OpenAI lo retiró esta primavera pasada, sustituido por modelos como los que alimentan hoy ChatGPT Images 2.0. Cuatro años bastaron para que un modelo que parecía magia se convirtiera en objeto de nostalgia.

En detalle. El patrón se repite con las mismas palabras: "grano", "brochazos", "textura de Holga", "pintura de verdad". Una usuaria que empezó a usar DALL-E 2 en 2022 dice que fue el modelo que le hizo entender el espacio latente, y lamenta que DALL-E 3 virara hacia lo que llama "el vacío colorista" de Midjourney. Otro admite que preferiría que DALL-E 2 hubiera sido el final del camino: "bueno en lo que importaba, malo en lo que importaba, y aun así lo quería".

El ruido, ese defecto que los ingenieros llevan años puliendo hasta borrarlo, es justo lo que hoy se echa de menos: la huella de que algo se improvisaba, no se ensamblaba.

Entre líneas. Con DALL-E 2 el resultado nunca era del todo predecible: el modelo interpretaba, se equivocaba y sorprendía. Los modelos actuales funcionan más como un formulario: cuanto más detallado es el prompt, más literal será la respuesta, con menos margen para el accidente.

Un modelo que ignoraba la mitad de las instrucciones producía, a veces, más carácter que uno que las cumple todas.

Por qué es importante. La industria ha entrenado sus modelos para maximizar el fotorrealismo, asumiendo que más detalle equivale a una mejor imagen. Pero el gusto humano no funciona así: a menudo un cuadro no gusta por lo fiel que es a la realidad, sino por lo que decide no mostrar.

Entre quienes estudian estos modelos, el fenómeno tiene nombre: sobreoptimización por refuerzo con feedback humano.

• Los sistemas de puntuación premian composiciones simétricas, colores saturados y detalle extremo porque puntúan mejor en pruebas ciegas rápidas.
• Gustar en un test de cinco segundos y sostener el interés en una pared no son lo mismo.
• El resultado es reconocible al primer vistazo: bordes limpios, contraste inflado y una pulcritud que delata la mano artificial. Y eso nos hace arquear las cejas.

El contexto. No es la primera vez que una tecnología mejora en lo que se propuso medir y empeora en lo que nadie midió. Pasó con la fotografía digital, cuya nitidez excesiva devolvió a muchos fotógrafos al grano analógico. Pasó con el audio digital, cuya limpieza llevó a algunos productores a añadir ruido de cinta para que sonara "vivo" y de hecho ese es el argumento por el que nuestro compañero John Tones sigue escuchando casettes en pleno 2026. La IA generativa repite el ciclo, solo que más rápido.

• DALL-E 2 (2022): interpretación libre, resultados desiguales, textura pictórica.
• DALL-E 3 (2023): mayor fidelidad al prompt, estética saturada y uniforme.
• Modelos actuales: fotorrealismo casi total, corrección técnica, muy poca sorpresa.

Sí pero. DALL-E 2 también generaba las manos deformes y las composiciones rotas que entonces se señalaban como fallos, no como un estilo a elevar. Parte de lo que hoy se lee como intención artística fue una simple limitación técnica entonces sin resolver.

Tampoco todos comparten el diagnóstico: hay quien defiende que el mérito técnico actual es incuestionable, y quien señala alternativas ya existentes, como Krea, que buscan recuperar ese margen de imperfección sin renunciar a la capacidad técnica de hoy.

Y ahora qué. El fenómeno ya ha dejado huella: hay varios estudios de diseño ofreciendo filtros para simular el aspecto de DALL-E 2 sobre imágenes generadas con modelos nuevos, el mismo impulso que llevó a Instagram a construir un imperio sobre filtros que envejecían fotos digitales bastante dignas en 2011-2014.

Cuando una tecnología toca su techo técnico, la siguiente batalla no es subir la resolución sino buscar el defecto que decide conservar.

Imagen destacada | @Dylanmcd8

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