Hvordan AI ændrer kunstverdenen: Kunstkritikere er bekymrede for, at AI kan devaluere deres bidrag
Kort sagt
Ved hjælp af en algoritme afgør et schweizisk firma, om det omstridte kvindeportræt (Gabrielle) faktisk blev skabt af en fransk kunstner
En computer beregner sandsynligheden for, at maleriet er en ægte Renoir ved 80.58 %
Den sorthårede kvinde på billedet har en bemærkelsesværdig lighed med figuren på Pierre-Auguste Renoirs maleri "Gabrielle", som auktionsfirmaet Sotheby's for nylig anslået til at være mellem $120,000 og $180,000 værd.
På den anden side skændes eksperter i kunstverdenen om, hvorvidt et stykke, der ejes af en privat schweizisk samler, er autentisk. Kunstig intelligens har nu trådte til for at hjælpe afgør argumentet én gang for alle, og maskinlæring har fastslået, at det højst sandsynligt er en ægte Renoir.
AI bliver i stigende grad brugt til at identificere ægte kunstværker fra falske uvurderlige. Det schweiziske firma bag denne teknologi, Kunst anerkendelse, afslørede tidligere på måneden, at det var kommet til den konklusion, at den eneste Titian i Schweiz, et stykke kaldet "Aftenlandskab med et par" opbevaret i Kunsthaus Zürich, højst sandsynligt ikke blev skabt af en venetiansk maler fra det 16. århundrede.
Eksperter inden for kunst advarer dog om, at kunstig intelligens (AI) kun er så god som de malerier, den er trænet på. Dette kan øge usikkerheden yderligere, hvis de er falske eller har tonede områder.
The Art Recognition lærte sin algoritme Renoirs stil, som er præget af brudte streger og vovede parringer af yderligere farver for en person, ved hjælp af fotokopier af 206 rigtige malerier af den franske impressionist. For at forbedre nøjagtigheden opdelte den også billederne i mindre bidder og præsenterede dem for algoritmen. Det trænede også algoritmen på en række værker af malere, der havde en lignende æstetik som Renoir, og som var aktive omkring samme periode. Denne evaluering førte til den konklusion, at Renoir havde en 80.58% sandsynlighed for at have malet Portrait de femme (Gabrielle).
Kendere informerer ofte kunstejere om, at det er deres "indtryk" eller "intuition" om, hvorvidt et maleri er autentisk eller ej, hvilket kan være ret oprørende. De er meget taknemmelige for vores større præcision.
Dr. Carina Popovici, Art Recognitions administrerende direktør
Opmuntret af resultatet kontaktede maleriets ejer GP.F.Dauberville & Archives Bernheim-Jeune, en Paris-baseret organisation af specialister, der producerer sit eget katalog raisonné over Renoirs værker. De kom også til den samme konklusion, at billedet var en ægte Renoir efter at have søgt en videnskabelig undersøgelse af farverne i det.
Dr. Bendor Grosvenor, en kunsthistoriker og vært for Britain's Lost Masterpieces på BBC Four, var bekymret for, at sådanne teknologier ville mindske betydningen af eksperternes dømmekraft til at bestemme gyldigheden af et kunstværk.
De teknikker, der hidtil er blevet brugt til at "træne" AI-programmerne, såvel som deres påstande om, at de kan bestemme en attribution kun ud fra et iPhone-billede, er ikke specielt imponerende.
Dr. Bendor Grosvenor
Kunstig intelligens er stigende rolle i kunsten autentificering, men det skal kombineres med herkomstforskning, viden fra eksperter, der specialiserer sig i kunstneren, og etableret videnskab som pigmentanalyse. Dens fordel er, at den kan besvare spørgsmål med et ja/nej-svar, såsom dem, der involverer mønsteranalyse eller matchning, og at det hele tiden forbedres, men dets output skal fortolkes af et menneske, der skal have stillet det relevante spørgsmål. Selvom vi måske aldrig helt opnår absolut autentificeringssikkerhed, kommer vi tættere på.
Læs mere om kunstbranchen:
Ansvarsfraskrivelse
I tråd med den Trust Project retningslinjer, bemærk venligst, at oplysningerne på denne side ikke er beregnet til at være og ikke skal fortolkes som juridiske, skattemæssige, investeringsmæssige, finansielle eller nogen anden form for rådgivning. Det er vigtigt kun at investere, hvad du har råd til at tabe, og at søge uafhængig finansiel rådgivning, hvis du er i tvivl. For yderligere information foreslår vi at henvise til vilkårene og betingelserne samt hjælpe- og supportsiderne fra udstederen eller annoncøren. MetaversePost er forpligtet til nøjagtig, objektiv rapportering, men markedsforholdene kan ændres uden varsel.
Om forfatteren
Damir er teamleder, produktchef og redaktør på Metaverse Post, der dækker emner som AI/ML, AGI, LLM'er, Metaverse og Web3-relaterede felter. Hans artikler tiltrækker et massivt publikum på over en million brugere hver måned. Han ser ud til at være en ekspert med 10 års erfaring i SEO og digital markedsføring. Damir er blevet nævnt i Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto og andre publikationer. Han rejser mellem UAE, Tyrkiet, Rusland og SNG som en digital nomade. Damir tog en bachelorgrad i fysik, som han mener har givet ham de kritiske tænkningskompetencer, der er nødvendige for at få succes i internettets evigt skiftende landskab.
Flere artikler
Damir er teamleder, produktchef og redaktør på Metaverse Post, der dækker emner som AI/ML, AGI, LLM'er, Metaverse og Web3-relaterede felter. Hans artikler tiltrækker et massivt publikum på over en million brugere hver måned. Han ser ud til at være en ekspert med 10 års erfaring i SEO og digital markedsføring. Damir er blevet nævnt i Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto og andre publikationer. Han rejser mellem UAE, Tyrkiet, Rusland og SNG som en digital nomade. Damir tog en bachelorgrad i fysik, som han mener har givet ham de kritiske tænkningskompetencer, der er nødvendige for at få succes i internettets evigt skiftende landskab.
