El problema de Jano fue identificado por primera vez por Ben Poole, investigador del laboratorio experimental Google Brain, quien lo compartió públicamente a través de su cuenta de X. El nombre hace referencia al dios romano Jano, símbolo de la dualidad y las contradicciones. El término alude a las ambigüedades y comportamientos contradictorios en los modelos de inteligencia artificial, especialmente aquellos relacionados con el aprendizaje profundo.

Representación de Jano

Poole observó que ciertos modelos, al ser entrenados con grandes volúmenes de datos, exhiben respuestas que parecen coherentes desde una perspectiva, pero que se contradicen al ser examinadas desde otra. Es decir, la IA puede sostener afirmaciones mutuamente excluyentes según el marco de referencia, mostrando una suerte de “doble cara”. Esto pone en evidencia no solo los límites actuales del razonamiento automático, sino también los riesgos de interpretar sus resultados como verdades absolutas.

En un artículo titulado Reflexiones sobre una exposición (2023), publicado en New Left Review, Hito Steyerl toma esta idea para reflexionar sobre la ambivalencia de las imágenes y los sistemas de representación en la era digital. La autora escribe:

En 2022, cuando se puso a prueba Dreamfusion, una herramienta de generación de imágenes en 3D a partir de texto, los usuarios comenzaron a detectar un fallo interesante. Los modelos 3D generados mediante aprendizaje automático tenían a menudo caras múltiples, que apuntaban en distintas direcciones (figura 3). Este fallo técnico recibió el nombre de problema de Jano . ¿A qué se debía? Una respuesta posible es la importancia excesiva dada a los rostros en el reconocimiento y el análisis de imágenes en el aprendizaje automático; los datos de entrenamiento tienen relativamente más caras que otras partes corporales. Los rostros de Jano, el dios romano del comienzo y el fin, miran uno al pasado y otro al futuro; es también el dios de la guerra y la paz, de la transición de un estado social a otro.

El problema de Jano experimentado por el aprendizaje automático toca un problema crucial, la relación entre el individuo y la multitud. ¿Cómo retratar a la multitud como una unidad? O, al contrario, ¿la unidad como multitud, como colectivo, grupo, clase o Leviatán? ¿Qué relación existe entre los intereses (y la propiedad) privados y los comunes, en especial en una época en la que las representaciones estadísticas son composiciones de grupo promediadas?

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