Project Indigo e il rischio di insegnare ai fotografi a vedere tutti nello stesso modo
Provate a immaginare di scattare una fotografia, guardarla per qualche secondo e poi chiedere alla fotocamera che cosa avete fatto bene, che cosa avete sbagliato e se sia il caso di riprovare.
È qualcosa di molto simile a ciò che Adobe sta sperimentando all’interno di Project Indigo, la sua applicazione per iPhone dedicata alla fotografia computazionale. Lanciata nel 2025 da Marc Levoy e dall’Adobe Nextcam Team, l’app offre controlli manuali, un’elaborazione computazionale di alta qualità e una resa che Adobe descrive come più naturale e vicina a quella di una reflex. Con l’ultimo aggiornamento è arrivata AI Playground, una funzione sperimentale che introduce nell’applicazione strumenti di editing generativo e una sorta di critica fotografica.
AI Playground permette di eliminare persone e oggetti, modificare la luce, simulare una ridotta profondità di campo, applicare stili artistici e inserire istruzioni personalizzate. In uno degli esempi mostrati da Adobe, la nebbia viene rimossa da una fotografia del Golden Gate Bridge. Per completare l’immagine, il modello deve quindi inventare le parti del ponte e dello skyline che la fotocamera non poteva vedere. In un altro esempio, dipinti e sculture vengono trasformati in scene fotorealistiche.
Ma la funzione più interessante è Photo Guidance, che invece di intervenire sulla fotografia la analizza.
Subito dopo lo scatto, il modello individua ciò che considera riuscito, segnala eventuali problemi e suggerisce come migliorare l’immagine. Una seconda opzione propone modifiche o consiglia di ripetere lo scatto mentre il fotografo si trova ancora davanti alla scena. Può far notare un oggetto che entra ai margini dell’inquadratura, suggerire di cambiare posizione o raccomandare l’uso di un altro obiettivo. Adobe sta inoltre cercando di adattare questi consigli alle caratteristiche specifiche di ogni telefono, evitando che il sistema proponga aperture del diaframma o lunghezze focali di cui il dispositivo non dispone.
Per ora AI Playground è disponibile gratuitamente, per un periodo limitato, soltanto a una piccola percentuale degli utenti di Project Indigo. Adobe vuole capire come verranno utilizzati questi strumenti e potrebbe in seguito svilupparne una versione a pagamento, se l’esperimento dovesse avere successo.
Non è difficile capirne l’attrattiva. I fotografi hanno sempre imparato attraverso il confronto con insegnanti, editor, colleghi e circoli fotografici, oppure osservando con attenzione i propri provini a contatto. Per molti principianti, una delle difficoltà maggiori consiste proprio nel capire perché una fotografia funzioni meglio di un’altra. Ricevere un consiglio mentre la scena è ancora davanti ai loro occhi permetterebbe di metterlo subito alla prova, senza dover cercare di ricordarlo ore o giorni dopo.
Il momento in cui quel consiglio arriva fa la differenza. Un commento ricevuto una volta tornati a casa riguarda un processo che si è ormai concluso. Se invece viene dato mentre le persone, gli oggetti e la luce sono ancora al loro posto, può cambiare il modo stesso in cui si sta fotografando.
Adobe presenta Photo Guidance come uno strumento che dovrebbe aiutare le persone a “imparare o migliorare nella fotografia”. Almeno sulla carta si tratta soltanto di consigli. L’applicazione non impedisce di conservare un’immagine, non sposta il fotografo, non cambia l’obiettivo e non realizza un altro scatto senza autorizzazione. È l’utente a chiedere un parere e rimane libero di ignorarlo.
Ascolta l’appofondimento nel podcast: Adobe Project Indigo
Eppure, un consiglio assume un peso diverso quando proviene dallo stesso dispositivo con cui stiamo realizzando l’immagine.
Quando un’applicazione segnala gli elementi di disturbo, elenca pregi e difetti e propone una serie di miglioramenti, finisce per fissare, anche implicitamente, un’idea di come una fotografia dovrebbe essere. Il palo sul bordo dell’inquadratura diventa qualcosa da evitare. Lo sfondo deve essere più pulito, il soggetto più riconoscibile, la composizione più equilibrata.
Leggendo di Photo Guidance, il mio primo pensiero è andato all’industria della bellezza, dove il linguaggio della correzione ha progressivamente prodotto una propria forma di uniformità. I volti vengono levigati, assottigliati, sollevati e rimodellati secondo gli stessi modelli, finché il miglioramento promesso finisce per farli assomigliare tutti.
La fotografia potrebbe imboccare una strada simile. Non perché Adobe ordini esplicitamente agli utenti di realizzare la stessa immagine, ma perché il sistema potrebbe continuare a premiare lo stesso genere di fotografie. Se a milioni di persone viene consigliato di semplificare l’inquadratura, isolare il soggetto, eliminare le interferenze visive e correggere tutto ciò che appare fuori posto, con il tempo quelle raccomandazioni diventeranno abitudini.
A un certo punto il fotografo non avrà più bisogno di aspettare il giudizio dell’applicazione, perché saprà già che cosa gli dirà.
Adobe spiega che alcune delle istruzioni utilizzate da AI Playground sono state elaborate e perfezionate per mettere in risalto il soggetto principale. In uno degli esempi, una scena affollata ripresa all’interno di un giardino viene trasformata in quella che l’azienda descrive come un’illustrazione più gradevole, costruita attorno alla presenza di un ponte.
Ma una fotografia non ha sempre bisogno di un soggetto principale chiaramente riconoscibile. La confusione visiva può essere parte di ciò che l’immagine vuole raccontare. Una figura tagliata dal margine dell’inquadratura può creare inquietudine o suggerire che il mondo continui oltre ciò che il fotografo ha scelto di mostrare. Il mosso può essere un errore, ma può anche parlare di movimento, incertezza o memoria. Un volto parzialmente nascosto può disturbare una fotografia e diventare il centro di un’altra.
È a questo punto che il confronto con un insegnante di fotografia diventa importante.
Un insegnante potrebbe chiedere perché il fotografo abbia collocato una figura proprio sul bordo dell’inquadratura o perché la messa a fuoco cada dietro quello che sembra essere il soggetto. Non è detto che stia mettendo alla prova chi ha scattato, né che si aspetti una risposta corretta. Quella domanda può servire al fotografo per interpretare l’immagine, spiegare un’intuizione o accorgersi che una scelta compiuta senza piena consapevolezza era proprio ciò che lo aveva interessato.
Potrebbe scoprire che quell’inquadratura era intenzionale. Oppure che era nata per caso, ma che l’incidente aveva introdotto qualcosa che ora vale la pena approfondire. Una critica utile non porta necessariamente a correggere un’immagine. A volte permette al fotografo di riconoscere ciò che stava facendo prima ancora di avere le parole per descriverlo.
Naturalmente anche un insegnante può essere convenzionale, rigido o sbagliarsi. Può però guardare oltre la singola fotografia, osservare una sequenza, riconoscere il ripetersi di una scelta e capire che ciò che sembra casuale in uno scatto acquista significato quando ritorna in altri venti. Il suo giudizio può cambiare quando sa dove è stata realizzata l’immagine, chi vi compare o che cosa il fotografo stava cercando di comprendere.
Un sistema di intelligenza artificiale può formulare frasi che ricordano questo tipo di dialogo, ma non osserva davvero una fotografia e non può essere incuriosito dalla persona che l’ha realizzata. Riconosce schemi e genera una risposta plausibile a partire dai materiali sui quali è stato addestrato. Può classificare, confrontare e consigliare, ma non interpreta un’immagine nello stesso modo in cui possono farlo un insegnante o un altro fotografo.
La differenza è importante, perché una fotografia non è soltanto il risultato di una serie di decisioni tecniche. Un’immagine può essere esposta male e avere comunque qualcosa da dire. Una composizione può sembrare irrisolta perché lo è anche il soggetto che racconta. Confusione, ostacoli visivi e squilibrio possono indebolire una fotografia ed essere proprio la ragione per cui un’altra ci rimane in mente.
L’utilità di Photo Guidance dipenderà quindi non soltanto dalla qualità dei suoi suggerimenti, ma dall’autorità che gli utenti finiranno per riconoscerle. Un consiglio come “prova ad avvicinarti” può sembrare innocuo. Se però viene ripetuto abbastanza spesso, può trasformarsi in un’abitudine. Un principiante che chiede regolarmente all’applicazione se una fotografia funziona imparerà poco a poco ad anticiparne la risposta. Eliminerà l’elemento di disturbo prima ancora di chiedersi se abbia un ruolo nell’immagine, semplificherà lo sfondo e adatterà l’inquadratura ai criteri che ormai si aspetta dalla macchina.
A quel punto, l’algoritmo non avrà più bisogno di suggerire nulla. Il fotografo avrà già imparato a seguirlo.
La fotografia, del resto, non è mai dipesa soltanto dal fotografo. Le fotocamere impongono lunghezze focali, formati e limiti di esposizione. L’autofocus decide che cosa mettere a fuoco, mentre gli smartphone combinano già esposizioni multiple e sottopongono ogni fotografia a un’elaborazione computazionale molto estesa prima ancora che compaia sullo schermo.
Project Indigo introduce però un elemento nuovo: ora la fotocamera può esprimere il proprio giudizio attraverso il linguaggio. Non interviene più soltanto attraverso l’ottica e l’elaborazione, ma può dire al fotografo che cosa, secondo lei, dovrebbe diventare l’immagine.
Per questo gli strumenti di editing e Photo Guidance non possono essere considerati del tutto separatamente. Una funzione di AI Playground individua nella nebbia, nel disordine o nelle figure sullo sfondo qualcosa da eliminare; un’altra può farlo davvero. L’applicazione suggerisce una fotografia diversa e, quando ormai non è più possibile scattarla, può generare una versione della scena che non è mai esistita.
Adobe riconosce alcuni dei problemi etici legati a questi strumenti. L’azienda sta lavorando per associare le Content Credentials alle immagini modificate con l’intelligenza artificiale, mentre il modello Nano Banana di Google applica già la filigrana invisibile SynthID. Marc Levoy osserva inoltre che i modelli generativi possono alterare involontariamente i tratti del volto e altri dettagli. Eliminare una recinzione o aggiungere l’effetto mosso può essere innocuo in un contesto e fuorviante in un altro. Per Adobe, la responsabilità finale rimane nelle mani di chi crea e condivide l’immagine.
Quella responsabilità, però, comincia molto prima della pubblicazione. Comincia quando il fotografo decide che cosa considerare un errore, che cosa lasciare all’interno dell’inquadratura e se una fotografia abbia davvero bisogno di essere migliorata.
Per il momento Photo Guidance rimane una funzione sperimentale, disponibile soltanto a un numero limitato di utenti di un’applicazione anch’essa sperimentale. Adobe osserverà quanto spesso verrà utilizzata, quali suggerimenti saranno seguiti e se, in futuro, le persone saranno disposte a pagare per accedervi.
Questi dati potranno dirci se i fotografi desiderano avere accanto un critico basato sull’intelligenza artificiale. Non ci diranno che cosa accade quando gli stessi criteri vengono applicati a milioni di immagini, né quanto tempo occorra perché un suggerimento diventi un istinto.
L’omologazione raramente comincia con l’ordine di diventare tutti uguali. Arriva attraverso migliaia di piccole correzioni che indicano, una dopo l’altra, la stessa direzione.
Silvia Donà