AIはルネサンスの傑作を特定しました。美術史家たちは懐疑的です。
芸術の真正性を確認する作業がメディアでニュースになることは珍しいですが、昨年、イギリスの研究チームが匿名の百年の絵画、「トンド・ド・ブレシー」がルネサンスの巨匠ラファエルによって描かれた可能性が高いと判断したことで、それが実際に起こりました。これは大胆な主張であり、潜在的な金融的影響も非常に大きいものでしたが、実際に人々の関心を引いたのは研究者たちがその結論に至るために使用した技術、つまりAIでした。
近年、人工知能（AI）と芸術の交差点は、これまで想像もつかなかった形で芸術界の流れを揺るがしています。かつては芸術の真正性を確認する神聖な領域であったこの分野は、技術革命の真っただ中にあり、美術史家の権威に挑戦するだけでなく、私たちが芸術を理解し評価する方法そのものをも再考させています。この主張の大胆さは、それに続く論争と同等であり、特にスイスのアート・リコグニション社による別のAI解析がこの帰属について疑問を呈した時に顕著でした。
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・ウガイルが主導した元の分析では、トンド・ド・ブレシーのマドンナをラファエルの象徴的なシスティーナのマドンナと比較するために顔認識モデルが使用されました。彼らのAIは97％の一致率を示し、両作品が同じ手によって創作された可能性が高いという結論に達しました。芸術の真正性確認におけるこのAIの革新的な使用はニュースとなり、短い間でしたが、技術が長い間にわたって専門家の訓練された目に支配されてきた領域で勝利を収めたかのように見えました。
ノッティンガム大学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、研究論文の共同著者です。
「この研究は、機械学習が『古い巨匠』の絵画が同じアーティストによるものである可能性を判断する能力を示しています。このケーススタディでは、顔の直接比較が97％の一致を示し、芸術作品が同一の制作者によるものであるという非常に高い統計的確率を示しています。」
名誉研究者、クリストファー・ブルック博士
ブレシー・トラストの名誉科学顧問であるハウエル・エドワーズ教授は次のように述べました。「トンドの絵画を16世紀から17世紀にしっかりと位置付け、ビクトリア時代の模写であるという考えを排除した我々の以前のラマン分光分析は、聖母子の被写体の顔認識分析とラファエルのシスティーナのマドンナとの大きな類似性によってさらに裏付けられました。」
トラストは、ハウエル・エドワーズ教授によるラマン分光分析がそのルネサンス時代の年代を確認した後、この新たな科学的証拠がトンドのラファエルへの帰属を確認することをまったく喜んでいます。これは、絵画の帰属における科学的証拠の価値が高まることを非常に説得力をもって示しています。
ティモシー・ベノイ、名誉書記、ブレシー・トラスト
しかし、祝賀は短命でした。アート・リコグニションのモデルは、真作とラファエルの複製を混ぜて訓練された後、前の発見と矛盾し、85％の確率でトンド・ド・ブレシーがラファエルの作品ではないと主張しました。アート・リコグニションの創設者であるカリナ・ポポビチは、異なるAIモデルが評価していた微妙な違いを強調し、自社のメソッドを擁護しました。この「AIの戦い」と呼ばれる出来事は、歴史的芸術におけるAIの役割に関するより広範な議論の縮図となりました。
これはAIがこのような議論を引き起こした最初の例ではありません。AIの影響は、展示会のキュレーションから未帰属の作品の特定に至るまで、静かに芸術界で増大しています。例えば、ラファエルのようなアーティストの絵画の筆致を分析するためにAIが使用され、以前は争われていた作品の真正性を確認する手助けをしています。2018年、ラトガーズ大学の研究者たちはAIを使用して異なるアーティストのスタイルを研究し、これまで認識されていなかったパターンを明らかにし、芸術の進化に対する理解を再構築する可能性を示しました。
しかし、AIが芸術の世界にますます深く浸透するにつれて、この深く人文的な分野における技術の限界についての疑問が浮かび上がります。議論は、AIが正確に芸術を認証できるかどうかだけでなく、長年にわたり芸術史の基盤であった批評的判断を代替できるか、あるいはすべきかに関しても広がっています。ジョハナ・ドゥルッカーやクレア・ビショップのような学者たちは、懐疑的な声を上げています。2013年の論文「デジタルアート史は存在するか？」で、ドゥルッカーはデジタルツールがアートの歴史をよりアクセス可能にしたにもかかわらず、基本的な方法論は根本的に変わらないと主張しました。ビショップはエッセイ「デジタルアート史への反対」で、芸術をデータポイントに還元する動きを批判し、それが知識の計量化への広範な傾向の徴候であると見なしました。
これらの懸念は無視されるべきではありません。AIの歴史への統合は、芸術作品の物理的特性に焦点をあて、文化的コンテキストを無視する形式主義の復活をもたらしました。ウプサラ大学のデジタル人文学の教授、アマンダ・ワシレフスキは、このアプローチが芸術の理解を狭め、過去100年間にわたって発展してきた豊富な理論的枠組みを見逃す可能性があると警告しています。「遠隔視覚化」技術、すなわち巨大な視覚データ量を分析してパターンを特定する方法は強力ですが、質的なものよりも定量的なものに重きを置く危険があります。
しかし、これらの懸念にもかかわらず、AIを脅威ではなくツールとして受け入れることが増えてきています。ワシレフスキ自身も、AIの実用的な利益を、アーカイブ管理やコレクションキュレーションなどのタスクにおいて認めています。これらのアプリケーションは、美術史家や博物館の専門家の作業を効率化し、彼らの専門知識を置き換えることはありません。真の挑戦は、これらのツールが芸術の歴史的な研究方法と補完し合う形で使用されるようにすることだと彼女は示唆しています。
ポポビチとドイツの美術史教授ニルス・ビュットナーとの最近のコラボレーションは良い例です。両者のアプローチは異なるものの、ポポビチのAI駆動の分析とビュットナーの伝統的な手法は、アンソニー・ヴァン・ダイクへの絵画の帰属に関して類似の結論に達しました。この協力は、AIと人間の専門知識が共存し、それぞれが強みを持ち寄る可能性を浮き彫りにしています。
AIが進化し続けるにつれて、技術者と美術史家との対話が重要になるでしょう。これらの会話は、芸術におけるAIの利用方法だけでなく、人文学の中での技術の役割を定義する方法にも影響を与えるでしょう。AIが芸術史のキャンバスに確かに足跡を残したとしても、人間の解釈と批判的思考の筆致は、全体像を完成させるために依然として不可欠です。
KUADROS©は、Dalle、Midjourney、Stable Diffusionなどのツールを使用して生成されたAIによる絵画の複製を制作します。
