Искусственный интеллект начинает вмешиваться в одну из самых сложных областей искусства — определение подлинности картин. Однако результаты алгоритмов все чаще вступают в противоречие с мнением искусствоведов, что вызывает споры о том, может ли технология заменить человеческую экспертизу, пишет CNN.
Поводом для новой дискуссии стала картина «Лютнист», связанная с творчеством итальянского художника эпохи барокко Караваджо. Сегодня известно о трех версиях этого произведения. На первый взгляд они почти одинаковы: на каждой изображен молодой человек в светлой одежде, держащий лютню и слегка отвернувшийся от зрителя. Все три картины выполнены в характерной для мастера манере со сложной игрой света и тени.
Искусствоведы уже давно пришли к относительному согласию: две версии считаются подлинными работами Караваджо — одна хранится в Эрмитаже, другая принадлежит коллекции Вильденштейна. Третья картина, находящаяся в британском поместье Бадминтон-хаус, традиционно считается копией.
Однако швейцарская компания Art Recognition, использующая искусственный интеллект для анализа произведений искусства, пришла к другим выводам. В сентябре ее модель показала почти 86-процентную вероятность, что именно версия из Бадминтон-хаус является подлинной работой Караваджо. Более того, алгоритм предположил, что картина из коллекции Вильденштейна, напротив, может быть копией, обнаружив заметные расхождения с характерными визуальными признаками других работ художника.
Подобные заявления компания делает не впервые. В 2021 году ее система пришла к выводу, что картина «Самсон и Далила», приписываемая фламандскому мастеру Питеру Паулю Рубенсу и хранящаяся в Национальной галерее, с вероятностью 91% может не принадлежать его кисти. В другом случае алгоритм оценил вероятность подлинности спорной картины Винсента ван Гога, находящейся в Национальном музее, в 97%.
Компания также анализировала произведения Рембрандта. Например, при изучении картины «Польский всадник» алгоритм предположил, что работа могла быть выполнена частично самим художником, а частично кем-то из его мастерской.
Метод компании основан на машинном обучении и компьютерном зрении. Алгоритмы обучаются на двух наборах изображений: в одном находятся признанные работы художника, а в другом — подделки, копии или произведения учеников. Система изучает формы, цветовые палитры, композицию и даже характер мазков кисти. Чтобы модель лучше распознавала особенности стиля, изображения делят на небольшие фрагменты и дополнительно обрабатывают — например, поворачивают или меняют освещение.
При этом даже разработчики признают, что не всегда могут точно объяснить, какие именно закономерности видит алгоритм.
Многие искусствоведы относятся к таким технологиям с осторожностью. Старшая исследовательница Анджеламария Ачето из Музея Эшмола при Оксфордском университете отмечает, что технические методы уже давно используются в изучении искусства, например для анализа пигментов или инфракрасных изображений. Однако, по ее мнению, искусственный интеллект не может заменить профессиональную экспертизу.
Определение подлинности произведений искусства требует учета множества факторов — исторического контекста, особенностей работы мастерских художников, используемых материалов и истории реставрации. Кроме того, художники нередко меняли стиль, что может сбивать алгоритмы, обученные искать устойчивые закономерности.
Другой проблемой остается прозрачность технологий. Многие модели — коммерческая тайна, и исследователи не могут проверить используемые данные или повторить анализ. В научной среде это вызывает сомнения, поскольку любой метод должен быть воспроизводимым.
Иногда даже разные системы искусственного интеллекта приходят к противоположным выводам. Так произошло в 2023 году при анализе спорной картины «Тондо де Бреси», приписываемой Рафаэлю. Один алгоритм заявил, что произведение «безусловно» принадлежит художнику, тогда как модель компании Art Recognition оценила вероятность авторства всего в 15%.
При этом искусственный интеллект уже начинает оказывать влияние на арт-рынок. В 2024 году один из швейцарских аукционных домов использовал результаты анализа Art Recognition при продаже нескольких работ.
Несмотря на скепсис экспертов, разработчики уверены, что технология может стать полезным инструментом для искусствоведов. По их мнению, искусственный интеллект способен обнаруживать скрытые закономерности и помогать выявлять подделки.
История искусства знает громкие случаи мошенничества, например деятельность немецкого фальсификатора Вольфганга Бельтракки, который долгие годы продавал поддельные картины известных мастеров и был осужден в 2012 году за многомиллионное мошенничество.
В конечном счете вопрос о роли искусственного интеллекта в искусстве остается открытым. Пока эксперты считают, что алгоритмы могут лишь дополнять традиционные методы анализа, но не заменять их. Однако с развитием технологий влияние искусственного интеллекта на рынок искусства и научные исследования, вероятно, будет только расти.