El Golden Generation Generator (GGG) es parte de una investigación basada en práctica que busca explorar el potencial del machine learning, para la generación de imágenes que permitan visualizar en forma crítica, aspectos propios de la cultura visual contemporánea. Específicamente, se busca analizar la relación entre hegemonía y distintos sistemas de producción de imágenes, objetivo para el cual, este ejercicio “colapsa” dos sistemas cerrados de producción visual: la “arquitectura chilena” -y específicamente la parte de su producción denominada “generación dorada”- y el entrenamiento de una red generativa adversarial (StyleGAN), para la generación de imágenes sintéticas. El GGG v.1.0 es el primer prototipo, de un proyecto impulsado por el Núcleo Lenguaje y Creación de la Facultad de Arquitectura, Diseño y Construcción de la Universidad de las Américas en conjunto con RunwayML.