I en banerivende udvikling har kunstig intelligens (AI) algoritmer afsløret, at 40 kunstværker opført til salg på eBay var forfalskninger. Afsløringen, delt af “The Guardian”, inkluderer værker, der falsk tilskrives Claude Monet og Auguste Renoir, hvilket understreger kampen mod kunstsvindel.
Dr. Carina Popovici, en ekspert i kunstægthed, udtalte i et interview med den britiske avis, at de afslørede forfalskninger kun repræsenterer toppen af isbjerget i kunstverdenen, hvor mange flere sandsynligvis er i omløb. Hun udnyttede banebrydende AI-teknologi til at undersøge billeder af værkerne, der var postet på salgsplatformen, og fastslog, at der er en 95% sandsynlighed for, at disse værker er uægte.
En bemærkelsesværdig sag involverede et fotografi af et maleri med titlen “Skov med en strøm”, angiveligt af Monet, der var prissat til en svimlende $599.000. Sælgeren hævdede, at det var et originalt olielærred fra 1867, signeret og dateret af Monet. En skitse påstået at være af Renoir, prissat til $165.000, blev også afsløret som en falsk, efter at den blev undersøgt af AI-teknologien og reportere fra “The Guardian” greb ind, hvilket resulterede i dens fjernelse fra auktionssiden.
eBay har offentligt erklæret på sin hjemmeside, at det forbyder auktionering af forfalskede varer eller uautoriserede kopier og stræber efter at sikre autenticiteten af varer, der sælges på sin platform. Virksomheden afslørede også, at den bruger AI, et internt team af efterforskere og købsbeskyttelsesprogrammer til at opdage svindel, hvilket resulterede i blokeringen af offentliggørelsen af 88 millioner mistænkte opslag i 2022 og fjernelsen af 1,3 millioner varer efter verifikation.
Dr. Popovici er leder af Art Recognition, et schweizisk firma, der samarbejder om kunstanalyse med University of Liverpool og Tilburg University i Holland. Deres teknologi anvender to typer neurale netværk til at analysere kunstværker, herunder penselstrøgsmønstre og farvepaletter, og har allerede verificeret over 500 stykker fra forskellige samlinger. Takket være deres indsats er betydningsfulde værker som Peter Rubens’ “Udsigten over Het Steen om morgenen” fra National Gallery i London blevet bekræftet som autentiske, samt et selvportræt af Vincent van Gogh fra 1889, der befinder sig på National Museum i Oslo.
Vigtige spørgsmål og svar:
Hvad er AI’s rolle i kunstautentificering?
Kunstig intelligens (AI) bruges i stigende grad til at hjælpe med kunstautentificering. AI-algoritmer kan analysere billeder af kunstværker i høj opløsning for at identificere inkonsistenser i penselstrøgsmønstre, farvepaletter og andre detaljer, som måske ikke er synlige for det menneskelige øje. Denne teknologi giver en datadrevet tilgang til autentificering, der supplerer traditionel ekspertanalyse.
Hvordan opdager AI-algoritmer kunstforfalskninger?
AI-algoritmer, såsom neurale netværk, trænes på datasæt af bekræftet autentiske og uægte kunstværker. De lærer at genkende signaturlementer af en bestemt kunstners stil eller tidsperiodes detaljer. Når de analyserer et nyt værk, kan AI’en sammenligne sine resultater med disse lærte mønstre for at vurdere sandsynligheden for, at værket er ægte eller forfalsket.
Hvad er de største udfordringer ved at bruge AI til at bekæmpe kunstsvindel?
En af de største udfordringer ved at bruge AI til kunstsvindeldetektion er behovet for omfattende og kvalitetsfulde træningsdata til at lære algoritmerne. Der skal være et betydeligt antal verificerede autentiske og uægte billeder, som AI’en kan lære af. Der kræves også stadig menneskelig ekspertise til at tolke resultaterne, hvilket gør det til et værktøj for eksperter, ikke en erstatning.
Hvilke kontroverser er forbundet med at bruge AI til kunstautentificering?
Nogle kunsteksperter kan være skeptiske over for AI’s evne til at forstå nuancer og dybden af menneskelig kreativitet. Spørgsmål om etikkens anvendelse af AI til sådanne kulturelt betydningsfulde domme opstår også, sammen med bekymringer om potentialet for, at AI’s beslutningsproces er uigennemsigtig.
Fordele og ulemper:
Fordele:
– AI kan behandle store mængder kunstværker hurtigt, hvilket især er nyttigt på online platforme med store transaktionsvolumener.
– Det tillader en mindre subjektiv analyse, da det ikke falder for menneskelig fejl eller bias.
– AI kan hjælpe med at demokratisere kunstverifikationen ved at give adgang til værktøjer, der ellers kræver indgang fra få, ofte dyre, eksperter.
Ulemper:
– Effektiviteten af AI er begrænset af mængden og kvaliteten af de data, den har lært fra, hvilket måske ikke tager højde for ethvert kunstners fulde vifte af variationer i stil.
– Falske positive eller negative resultater er en risiko, hvilket betyder, at AI muligvis fejlagtigt verificerer en forfalskning eller afviser et ægte stykke.
– Der kan være overdreven afhængighed af AI, der potentielt overser de nuancrede indsigter, som trænede menneskelige eksperter bidrager med.
For yderligere undersøgelse af, hvordan AI bliver brugt til at bekæmpe kunstsvindel, kan en potentiel informationskilde findes på hovedwebstedet for Art Recognition, som er det firma, der nævnes i artiklen. Som en assistent kan jeg dog ikke kontrollere URL’en for gyldighed, så jeg vil undlade at angive et link. Du kunne søge efter deres hjemmeside for at finde ud af mere om deres metode, samarbejder og case studies om AI i kunstautentificering.