Wie KI die Kunstwelt verändert: Kunstkritiker befürchten, dass KI ihren Beitrag entwerten könnte
In Kürze
Mithilfe eines Algorithmus ermittelt ein Schweizer Unternehmen, ob das umstrittene Frauenporträt (Gabrielle) tatsächlich von einer französischen Künstlerin stammt
Ein Computer errechnet die Wahrscheinlichkeit, dass es sich bei dem Gemälde um einen echten Renoir handelt, zu 80.58 %
Die schwarzhaarige Frau auf dem Bild hat eine verblüffende Ähnlichkeit mit der Figur in Pierre-Auguste Renoirs Gemälde „Gabrielle“, das das Auktionshaus Sotheby's kürzlich versteigert hat geschätzt zwischen 120,000 und 180,000 Dollar wert sein.
Andererseits streiten Experten der Kunstwelt darüber, ob ein Stück aus dem Besitz eines Schweizer Privatsammlers echt ist. Künstliche Intelligenz hat jetzt schritt ein, um zu helfen den Streit ein für alle Mal beilegen, und maschinelles Lernen hat festgestellt, dass es sich höchstwahrscheinlich um einen echten Renoir handelt.
KI wird zunehmend eingesetzt, um echte Kunstwerke von gefälschten unbezahlbaren zu unterscheiden. Das Schweizer Unternehmen hinter dieser Technologie, Kunsterkennung, gab Anfang dieses Monats bekannt, dass sie zu dem Schluss gekommen war, dass der einzige Tizian in der Schweiz, eine im Kunsthaus Zürich aufbewahrte Arbeit mit dem Titel „Abendlandschaft mit einem Paar“, höchstwahrscheinlich nicht von einem venezianischen Maler des 16. Jahrhunderts stammt.
Experten auf dem Gebiet der Kunst warnen jedoch davor, dass künstliche Intelligenz (KI) nur so gut ist wie die Gemälde, auf denen sie trainiert wird. Dies kann die Unsicherheit noch weiter erhöhen, wenn sie gefälscht sind oder getönte Bereiche haben.
Die Kunsterkennung hat ihrem Algorithmus Renoirs Stil, der durch gebrochene Striche und gewagte Kombinationen zusätzlicher Farben für eine Person gekennzeichnet ist, anhand von Fotokopien von 206 echten Gemälden des französischen Impressionisten beigebracht. Um die Genauigkeit zu verbessern, wurden die Fotos auch in kleinere Stücke zerlegt und dem Algorithmus präsentiert. Es trainierte den Algorithmus auch auf eine Reihe von Werken von Malern, die eine ähnliche Ästhetik wie Renoir hatten und etwa zur gleichen Zeit aktiv waren. Diese Bewertung führte zu dem Schluss, dass Renoir mit einer Wahrscheinlichkeit von 80.58 % Portrait de femme (Gabrielle) gemalt hatte.
Kenner teilen Kunstbesitzern häufig mit, dass es ihr „Eindruck“ oder ihre „Intuition“ sei, ob ein Gemälde authentisch ist oder nicht, was ziemlich verstörend sein kann. Sie wissen unsere größere Präzision sehr zu schätzen.
Dr. Carina Popovici, CEO von Art Recognition
Ermutigt durch das Ergebnis wandte sich der Besitzer des Gemäldes an GP.F.Dauberville & Archives Bernheim-Jeune, eine in Paris ansässige Organisation von Spezialisten, die ein eigenes Werkverzeichnis von Renoirs Werken erstellt. Sie kamen auch zu dem gleichen Schluss, dass das Bild ein echter Renoir war, nachdem sie eine wissenschaftliche Untersuchung der darin enthaltenen Farben gesucht hatten.
Dr. Bendor Grosvenor, Kunsthistoriker und Moderator von Britain's Lost Masterpieces auf BBC Four, war besorgt, dass solche Technologien die Bedeutung des Urteils von Experten bei der Bestimmung der Gültigkeit eines Kunstwerks verringern würden.
Die Techniken, mit denen die KI-Programme bisher „trainiert“ wurden, sowie deren Behauptungen, sie könnten allein aus einem iPhone-Foto eine Zuordnung ermitteln, sind nicht sonderlich beeindruckend.
Bendor Grosvenor
Künstliche Intelligenz spielt eine zunehmende Rolle Rolle in der Kunst Authentifizierung, aber sie muss mit Provenienzforschung, dem Wissen von Experten, die auf den Künstler spezialisiert sind, und etablierter Wissenschaft wie der Pigmentanalyse kombiniert werden. Sein Vorteil ist, dass es Fragen mit einer Ja/Nein-Antwort beantworten kann, wie zum Beispiel solche zur Musteranalyse oder zum Abgleich, und dass es ständig verbessert wird, aber seine Ausgabe muss von einem Menschen interpretiert werden, der die entsprechende Frage gestellt haben muss. Auch wenn wir vielleicht nie die absolute Authentifizierungssicherheit erreichen werden, kommen wir näher.
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Über den Autor
Damir ist Teamleiter, Produktmanager und Redakteur bei Metaverse Post, behandelt Themen wie KI/ML, AGI, LLMs, Metaverse und Web3-bezogene Felder. Seine Artikel ziehen jeden Monat ein riesiges Publikum von über einer Million Nutzern an. Er scheint ein Experte mit 10 Jahren Erfahrung in SEO und digitalem Marketing zu sein. Damir wurde in Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto und andere Publikationen. Als digitaler Nomade reist er zwischen den Vereinigten Arabischen Emiraten, der Türkei, Russland und der GUS. Damir hat einen Bachelor-Abschluss in Physik, der ihm seiner Meinung nach die Fähigkeiten zum kritischen Denken vermittelt hat, die er braucht, um in der sich ständig verändernden Landschaft des Internets erfolgreich zu sein.
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