AIはルネッサンスの傑作を特定しました。美術史家は懐疑的です。
作品がメディアでニュースを作成する作業は一般的ではありませんが、それはまさに英国の研究者チームが、ブレシーのトンドとして知られる匿名と100周年の絵画がおそらく作られたと判断したときに昨年起こったことです。ルネッサンスの巨人ラファエル。それは大胆な声明であり、潜在的な大きな財政的影響を伴いましたが、実際に人々の注目を集めたのは、研究者がその結論に到達するために使用した技術であるAIでした。
近年、人工知能（AI）と芸術の交差点は、以前は想像を絶する方法で芸術の芸術の水をかき立てました。かつて芸術認証の神聖な分野であったものは、この技術革命の真っin中に発見されており、美術史家の権威だけでなく、芸術を理解し、大切にする方法の性質も挑戦しています。声明の大胆さは、特にスイスの会社の芸術認識によって行われたAIの別の分析がこの帰属に疑問を呈したときに、その後の論争と同等でした。
ノッティンガム大学のクリストファー・ブルックとブラッドフォード大学のハッサン・ウゲイルが率いる元の分析では、顔認識モデルを使用して、ブルシー・トンドのマドンナをラファエルの象徴的なマドンナ・シックスティーナと比較しました。彼のAIは97％の偶然の一致を決定し、それが両方の作品がおそらく同じ手で作成されたという結論に至りました。アート認証におけるAIのこの革新的な使用はニュースであり、少しの間、鑑定家の訓練された目によって伝統的に支配されているドメインでテクノロジーが勝利したように思われました。
ノッティンガムの名誉研究者であるクリストファー・ブルック博士は、デジタル画像分析の専門家であり、研究記事の共著者です。
「この研究は、「古い教師」の絵画が同じアーティストである可能性を判断する自動学習の能力を示しています。このケーススタディでは、直接的な顔の比較は97％の偶然の一致をもたらします。芸術作品は同一のクリエイターです。」
クリストファー・ブルック博士、名誉研究者
Bratey Trustの名誉科学顧問であるHowell Edwards教授は、次のように述べています。子どもとの処女の被験者の顔の認識分析と、ラファエルのマドンナ・システィンの類似性。」
この新しい科学的証拠は、ルネサンス時代に彼のデートを確認したハウエル・エドワーズ教授によって作られた彼の顔料のラマン分光分析の後、この新しい科学的証拠がトンドのラマン分光分析の後、ラファエルに対する帰属を確認することを非常に喜んでいます。それは非常に説得力のある方法で、絵画の帰属における科学的証拠の価値の高まりを示しています。
ティモシー・ベノイ、デブレシー・トラストの名誉長官
しかし、お祝いは短かった。本物の絵画とラファエルの偽造の混合で訓練されたアート認識モデルは、後に以前の発見と矛盾し、ブレシーのトンドはラファエルの仕事ではないという85％の確実性を確認しました。 Art Collectionの創設者であるCarina Popoviciは、AIの各モデルが評価しているものの微妙な違いを強調し、会社の方法論を擁護しました。ニックネームと呼ばれるように、この「IASの戦い」は、美術史におけるAIの役割に関するより広範な議論の縮図になりました。
AIがそのような議論を引き起こしたのはこれが初めてではありません。 AIの影響は、展示会のキュレーションから、以前は起因していなかった作品の識別まで、芸術の世界で静かに成長しています。たとえば、AIは、レンブラントなどのアーティストの絵画のブラシの作品を分析するために使用されており、以前に議論されていた作品の認証を支援しています。 2018年、ラトガース大学の研究者は、AIを使用してさまざまなアーティストの絵スタイルを研究し、以前は気付かれていなかった芸術的進化の理解を明らかにしました。
しかし、AIが芸術の世界に入ると、この深く人道的な分野のテクノロジーの限界に関する質問が生じます。議論は、AIがARTを正確に認証できるかどうかだけでなく、長い間美術史の基礎となってきた批判的な判断を置き換えることができるかどうかについても展開します。ヨハンナ・ドラッカーやクレア・ビショップなどの学者は、彼らの懐疑論の母音でした。 2013年の記事「「Digital Artの歴史」はありますか？」で、Druckerは、デジタルツールが最もアクセスしやすい歴史を作ったものの、中心的な方法論を根本的に変更していないと主張しました。ビショップは、「デジタルアートの歴史に対する」エッセイで、データポイントへの芸術の縮小に対する警告を表明し、知識の指標に対するより広い傾向の症状と見なされる動きです。
これらの懸念にはメリットがありません。美術史におけるAIの統合は、形式主義の復活につながりました。これは、文化的文脈ではなく、芸術作品の物理的特性へのアプローチです。ウプサラ大学のデジタル人文科学教授であるアマンダ・ワシエルスキーは、このアプローチが前世紀に開発された豊かな理論的枠組みを無視する芸術の理解につながる可能性があると警告しています。膨大な量の視覚データを分析してパターンを特定する方法である「距離視覚化」のAI容量は強力ですが、定性的で定量化可能なものを優先するリスクを実行します。
しかし、これらの懸念にもかかわらず、脅威ではなくツールとしてのAIの受け入れが高まっています。 Wasielewski自身は、ファイル管理やコレクションキュレーターシップなどのタスクにおけるAIの実際的な利点を認識しています。これらのアプリケーションは、経験を置き換えることなく、美術史家や博物館の専門家の仕事をスピードアップします。本当の課題は、これらのツールが、歴史的芸術研究の伝統的な方法ではなく、補完する方法で使用されることを保証することです。
ドイツの美術史の教授であるポポビチとニルズ・ビュットナーの最近のコラボレーションは、良い例です。その異なるアプローチにもかかわらず、ポポビチとビュットナーの伝統的な方法によって促進された分析は、アンソニー・ヴァン・ダイクへの絵画の帰属について同様の結論に達しました。その関連性は、AIと人間の経験が共存する可能性を強調しており、それぞれがテーブルに強みを寄せています。
AIが進化し続けるにつれて、芸術技術者と歴史家の間の対話が重要になります。これらの会話は、AIでAIをどのように使用するかだけでなく、より広い意味で人文科学におけるテクノロジーの役割をどのように定義するかを形作ります。 AIは間違いなく美術史のキャンバスにそのマークを残していますが、人間の解釈と批判的思考のブラシストロークは、イメージを完成させるために不可欠なままです。
KUADROS© Dalle、Midjourney、安定した拡散などのツールによって作成された人工知能で作られた絵画のレプリカを作成します。
