Hay algo distópico en el hecho de que el cofundador de una empresa tecnológica se pare en un escenario y critique a los humanos por ser lentos, costosos y obsoletos a la hora de autenticar obras de arte. ¿Por qué enviar un cuadro al laboratorio de un experto en arte para que lo analice de forma subjetiva cuando una inteligencia artificial “objetiva” puede hacer el trabajo más rápido y de forma más barata utilizando solo fotografías?
Esa fue la pregunta que planteó Carina Popovici, directora ejecutiva y cofundadora de Art Recognition, una firma suiza que utiliza inteligencia artificial para autenticar obras de arte, durante una charla TEDxNuremberg a principios de 2022. El momento recordó el éxito de taquilla de ciencia ficción de 1987. Robocopespecíficamente, la escena en la que un ejecutivo de la malvada megacorporación OmniCorp presenta su último robot policial ante una sala de juntas con los ojos muy abiertos. Triunfalmente, le dice a la sala que necesitan un policía «que no coma ni duerma». El robot entra pisando fuerte antes de funcionar mal y llenar de plomo caliente a un miembro de la junta directiva. Art Recognition puede no ser OmniCorp (y Popovici no se parece en nada a su contraparte corporativa ficticia), pero la empresa y las empresas de autenticación de arte similares también están apostando por la tecnología para «limpiar» el mercado del arte de falsificaciones y falsificaciones. También planean hacerlo con una eficiencia y una automatización sin precedentes.
Si se utilizara un humano, “se tendría que empaquetar el cuadro, enviarlo a otro país para su evaluación… y luego habría que esperar algunos meses, o incluso años, para obtener una respuesta”, dijo Popovici, con aparente desdén, mientras demostraba en vivo la tecnología de Art Recognition. “Nuestro programa necesita unos tres días para aprender las características de unas 700 imágenes de entrenamiento y menos de cinco minutos para calcular la probabilidad de autenticidad de una obra de arte”.
Art Recognition está lejos de ser la única empresa que aprovecha la IA para la autenticación de arte, que se ha convertido en uno de los casos de uso más populares de la tecnología en el mundo del arte.
Hephaestus Analytical es una empresa tecnológica con sede en Londres que integra análisis de IA y aprendizaje automático entrenado a partir de conjuntos de datos muestreados, junto con pruebas científicas, investigación de procedencia y «experiencia de conocedores para analizar obras». Se centra en el sector posiblemente «más sucio» del mercado, la vanguardia rusa, que también incluye el modernismo que floreció en otras naciones soviéticas a finales del siglo XIX y principios del XX. Denis Moiseev, fundador y director ejecutivo de Hephaestus, dijo a la BBC que ARTnoticias que más del 95 por ciento de las pinturas de vanguardia rusas que le trajeron son falsas. (Un comerciante con sede en Londres especializado en artistas modernistas ucranianos, James Butterwick, dijo a la BBC que ARTnoticias Hephaestus afirma que su sistema produce “los resultados de autenticidad más concluyentes”.
“Sin embargo, el mercado está tan saturado de falsificaciones que es imposible no hablar de ello”, dijo Moiseev. “Creemos que nuestra tecnología puede limpiar el mercado. Es un problema solucionable. El problema es que existe un componente adversario en el mercado de vanguardia ruso: hay supuestos expertos que autentifican, o contribuyen a la autentificación, de las falsificaciones. Hay gente que dice que las cosas son reales y, en realidad, no lo son. Esto es lo que hace que este mercado sea tan complicado, pero en realidad no debería serlo”.
Moiseev dijo que entiende que algunas personas puedan considerar “impasible” el enfoque basado en datos de Hephaestus, pero que su misión es “encontrar las características, características y puntos de datos únicos que hacen que los artistas sean únicos”. Moiseev cree que el mercado del arte se ha “beneficiado de la ambigüedad”, pero ahora necesita “abrirse” y aceptar que “el análisis científico y la tecnología tienen un papel que desempeñar en la autenticación”.
Denis Moiseev, fundador y director ejecutivo de Hephaestus.
Cortesía de Hefesto
“En este momento, no es eso lo que estamos viendo”, dijo. “Estamos viendo una enorme reticencia por parte del mercado del arte a adoptar estas tecnologías”.
Señaló que las casas de subastas están cerrando sus departamentos de investigación científica o poniéndolos a disposición “a pedido” como evidencia de que el mercado del arte ve la ciencia como un método de “último recurso”.
“Este es un gran problema”, dijo Moiseev.
Si bien Sotheby’s se negó a hacer comentarios sobre el uso de IA en la autenticación de arte, sí dijo ARTnoticias que aunque su departamento de investigación científica ha tenido “un período de inactividad”, sigue siendo “operativo” y un “recurso valioso”. Un portavoz de Christie’s dijo a ARTnoticias que la empresa está explorando cómo las soluciones de IA pueden “mejorar nuestra productividad y eficiencia”.
“Nuestra empresa evoluciona constantemente y adopta nuevas herramientas de innovación para respaldar nuestra capacidad de brindar el mejor servicio a nuestros clientes”, afirmó el portavoz. “La inteligencia artificial no es una excepción y vemos el valor que podría aportar. Creemos que se trata de aumentar la inteligencia, ya que ninguna herramienta digital reemplazará jamás la experiencia apasionada o las relaciones cercanas y de confianza que Christie’s se enorgullece de compartir con nuestros clientes”.
Nicholas Eastaugh, director ejecutivo de Vasarik, otra empresa de autenticación de arte mediante inteligencia artificial con sede en Londres, es optimista sobre el papel que seguirán desempeñando los humanos en este campo.
“Esto no debería verse como un proceso de una u otra opción en lo que respecta a que la IA reemplace el juicio humano, sino como un proceso en el que la IA proporciona herramientas que los expertos pueden usar”, dijo Eastaugh. ARTnoticias“Actualmente, el eslabón más débil que veo está en los conjuntos de imágenes que se utilizan para entrenar a las IA. Con frecuencia, están mal elegidas y no reflejan el tipo de juicios que deben hacer los expertos en arte. El conocimiento histórico del arte nos permite hacer mejores preguntas a las IA y, en consecuencia, obtener mejores resultados en los que se puede confiar”.
Para Eastaugh, porque la IA solo produce una probabilidad de cómo probable Si un cuadro ha sido creado por un artista en particular, los resultados son “siempre, en cierto sentido, provisionales”. Para llegar a los resultados más fiables, es necesario tener en cuenta otros datos, como la composición química. Así es como trabaja Vasarik, combinando el análisis de la IA con el conocimiento y la erudición en materia de historia del arte.
Moiseev, de Hephaestus, también enfatizó que la IA es una herramienta, “no una panacea”, y que debería utilizarse junto con la experiencia humana y las pruebas científicas. De hecho, la misión fundadora de la empresa era eliminar la falsificación y la atribución errónea del mercado del arte con un protocolo que incluía análisis químicos, investigación de procedencia y conocimiento especializado.
“El análisis químico nos permitió datar los materiales, pero no evaluar la probabilidad de que un artista determinado haya producido una pintura”, dijo Moiseev. “El aprendizaje automático proporcionó una forma de identificar científicamente las características únicas de la obra de un artista”.
La IA de Hephaestus solo necesita 30 imágenes del trabajo de un artista para entrenarse a autenticar una pintura, un número que Moiseev admite que es “increíblemente bajo”, particularmente considerando que la IA de Art Recognition, en comparación, necesita varios cientos.
“Trabajamos entrenando algoritmos de manera eficaz en un conjunto de imágenes cuidadosamente seleccionadas de obras de arte 100 por ciento auténticas que nunca han sido cuestionadas. La tecnología extrae características únicas relacionadas con las pinceladas, incluida la variación y la curvatura del trazo, que están vinculadas a las características y habilidades motoras de cada artista”, explicó. “Una forma de describirlo es así: el análisis científico examina la pintura o a través de ella; la investigación de procedencia examina la historia; el conocimiento observa la imagen actual que tienes frente a ti; mientras que la IA examina el conjunto de la obra en busca de estos detalles granulares, estos agrupamientos de pinceladas para identificar si algo es único”.
Si bien Popovici, de Art Recognition, dijo que se mostraba reticente a comentar directamente sobre el hecho de que Hephaestus necesitara solo 30 imágenes para entrenar a su IA, afirmó que “cualquier desarrollador de IA te diría que no se puede entrenar a ninguna IA seria con una cantidad tan baja de imágenes”. Agregó que su declaración en la charla TEDx sobre que Art Recognition necesitaba 700 imágenes para un artista era “demasiado simplificada”. Para los artistas con obras más complejas o variadas, la IA podría necesitar miles de imágenes.
“La cantidad de imágenes es una unidad de medida deficiente a la hora de determinar la eficacia de la IA”, afirma Moiseev. “No todas las imágenes son iguales (hay muchos factores en juego, como la resolución o la calidad de la imagen) y no todos los algoritmos están diseñados de la misma manera. Afirmar que la cantidad supera a la calidad de los datos es como decir que una multitud de aficionados es más eficaz que un puñado de expertos”.
Simon Gillespie, que dirige un estudio homónimo de autenticación y restauración de arte en Londres, dijo ARTnoticias que se considera un «cirujano de primera clase» cuya «sutileza de toque» siempre será necesaria por sobre la IA. Dijo que si bien es inevitable que los humanos sean reemplazados por la tecnología en algunos aspectos de la autenticación, cree que cualquier empresa que use IA para atribuir completamente una pintura «debería ser tratada con respeto». [substantial] duda.»
“Hasta ahora, no he visto que ninguna de las empresas de inteligencia artificial dé una atribución del 100 por ciento, eso sería muy arrogante”, dijo Gillespie. “Pero la inteligencia artificial puede ser una herramienta muy útil y sin duda mejorará el proceso”.
Art Recognition, la firma de Popovici, utiliza una “IA autónoma”, en la que los humanos seleccionan y curan el conjunto de datos, pero “no realizan ningún juicio humano en la evaluación de autenticidad real”. Popovici advirtió que no se debe confiar únicamente en la IA, señalando que los resultados son tan buenos como el conjunto de datos proporcionado, y que hay algunos casos, como en el caso de Amedeo Modigliani, en los que hay múltiples catálogos razonados y no hay consenso sobre cuál es el correcto.
“En estos escenarios, si bien somos totalmente transparentes sobre las imágenes que utilizamos para el entrenamiento, es crucial combinar nuestros resultados con los de expertos humanos”, afirmó. “Creo firmemente que el futuro de la autenticación de obras de arte radica en la colaboración entre la IA y los expertos”.
Popovici explicó que el reconocimiento de obras de arte ofrece a los clientes probabilidades de autenticidad, pero cuando esa probabilidad es superior al 95 por ciento, puede que no sea necesario consultar a otro experto. Cuando es inferior al 80 por ciento, suele recomendar análisis de materiales o evaluaciones de otros expertos.
Popovici afirmó que la inteligencia artificial de Art Recognition ha sido revisada por pares, al igual que Moiseev de Hephaestus sobre la “tecnología subyacente” de su empresa. Pero mientras Popovici enfatizó la importancia de la revisión científica, Moiseev parecía más escéptico.
“La revisión por pares a veces se puede utilizar como una especie de cortina de humo”, dijo. “En el campo de la autenticación de obras de arte, o tienes razón o no, tus resultados son aceptados por el mercado o no. En Hephaestus, hemos visto demasiadas pinturas que pasan el examen externo de IA y luego fallan las pruebas científicas básicas. Para nosotros, la IA es parte de un sólido protocolo de autenticación multimodal”.
Bendor Grosvenor, un destacado historiador de arte británico que ha descubierto varias pinturas perdidas de antiguos maestros, dijo ARTnoticias que desconfía de la IA.
“Sospecho que la IA desempeñará un papel cada vez más importante a la hora de ayudarnos a reconocer quién pintó qué y cuándo”, afirmó. “Sin embargo, por el momento, el historial de atribuciones de la IA es, como mínimo, irregular. Probablemente, igual de importante es el hecho de que el mercado está lejos de aceptar lo que dice la computadora y prefiere el juicio de la investigación académica, el ojo humano y el análisis técnico”.
Por su parte, Moiseev admitió que, aunque tiene fe en las tecnologías de autenticación de IA, el mundo del arte no está cerca de adoptarlas como una solución independiente. Hephaestus, dijo, está centrado en utilizar su tecnología para convertir el arte en una mercancía de procedencia irrefutable para que se pueda extraer su valor, es decir, trabajando con bancos e instituciones financieras para ofrecer préstamos a cambio de las obras.
“Estamos tratando de crear una estructura de incentivos”, dijo. “Una vez que un cuadro ha pasado nuestro protocolo y se ha confirmado que es auténtico, por ejemplo, se trata de un objeto diferente. Es muy valioso no tener miedo de que una obra de arte no sea auténtica”.
