芸術認識

Art Recognitionは、スイスのチューリッヒ首都圏のアドリスヴィルに本社を置くテクノロジー企業です。Art Recognitionは、高度なアルゴリズムとコンピュータービジョン技術を統合し、美術品の真贋鑑定と贋作の検出を目的とした人工知能（AI）の応用を専門としています。同社の事業は世界規模で展開しており、株式会社として株主の利益を増やすことを主な目的としています。^[1]

Art Recognition は、2019 年に Carina Popovici と Christiane Hoppe-Oehl によって設立されました。同社の設立の原動力となったのは、絵画の真贋判定という、芸術界における長年の課題でした。このプロセスは、従来は専門家の判断、歴史研究、科学的分析に依存していました。共同設立者たちは、既存の方法の限界を認識し、芸術分野における デジタル イメージングとパターン認識アルゴリズムの技術的進歩に刺激を受けました。

これらの技術の進歩、特に高解像度のデジタル画像の分野での進歩により、芸術作品のより詳細な検査が可能になりました。^[2]筆遣い、署名のパターン、その他の特徴を分析し、同じアーティストの既知の作品と比較することで、デジタルツールは鑑定に新たな次元をもたらします。ポポビッチとホッペ・オールは、個々のアーティストに固有のスタイル要素とパターンを識別して専門家をさらに支援し、芸術作品の鑑定プロセスを支援する高度なアルゴリズムの開発を目指しました。

芸術品認識は、機械学習技術、コンピュータービジョンアルゴリズム、ディープニューラルネットワークを組み合わせて芸術作品の真正性を評価します。^[3] AIアルゴリズムは、筆使い、カラーパレット、テクスチャ、構成などのさまざまな視覚的特徴を分析し、既知の真正芸術作品とのパターンや類似点を識別します。

同社の技術は、データ収集、データセットの準備、トレーニングのプロセスを経る。最初の段階では、データセットがコンパイルされ、特定のアーティストによる本物の芸術作品が含まれるように美術史家がデータ選択を監督する。このアプローチは、見習いによって部分的に完成された可能性のある作品や、作者が混在する作品が含まれないようにすることを目的としている。

データセットの準備ができたら、画像セットの一部が AI アルゴリズムのトレーニングに使用され、残りの画像はテスト用に確保されます。このフェーズでは、アルゴリズムが本物の芸術作品と贋作を区別する能力を確保することを目的としています。トレーニング後、アルゴリズムはテスト データを使用して評価され、芸術作品の真贋判定における精度と有効性が評価されます。

テスト段階の後、AIアルゴリズムは、クライアントからの提出物を含む新しい画像を分析するために使用されます。さらに、このアルゴリズムは、有名なアーティストのスタイルを模倣した生成AIによって生成されたアート作品を識別するように設計されています。この機能により、アルゴリズムは敵対的な攻撃に耐えることができ、本物と人工的に生成された偽のアート作品を区別する信頼性が向上します。^[4]

Art Recognitionはオランダのティルブルフ大学と連携し、 Eureka（組織）の主力中小企業（SME ）資金提供プログラムであるEurostarsから研究助成金を獲得しました。さらに、同社はイギリスのリバプール大学と提携関係を結び、科学技術施設評議会（STFC）のImpact Acceleration Awardの支援を受けています。さらに、Art Recognitionはスイスのイノベーション機関であるInnosuisse ^[5]との関係を確立し、研究開発の取り組みを拡大しています。

Art Recognition社のAIアルゴリズムは、様々なメディアや業界イベントから注目を集めています。同社は、ラファエロが部分的に描いたと考えられているフラジェの聖母の真贋鑑定事件への関与で、ウォールストリートジャーナル^[6]の一面を飾っています。

スイスの公共テレビ局SRFの放送では、このアルゴリズムを使って美術品の贋作を高精度で検出する方法が紹介されました。^[7]さらに、同社の取り組みは、美術品の真贋判定におけるAIの利用について議論するTEDxトークでも取り上げられました。

Art Recognitionが開発した技術は、従来の方法と比較して、技術ベースの美術品認証ソリューションを提供する役割が認められています。この進歩は、歴史的に複雑なプロセスに現代的なアプローチを提供し、美術品の検証の分野で重要なものと考えられています。^[8]

Art Recognitionが先駆けとなった美術品の真贋判定におけるAIの利用は、専門家の間で議論の的となっている。特に、このテーマはRadio Télévision Suisseでの討論の焦点となり、専門家らが美術品の贋作判定におけるAIの能力と限界について議論した。このような議論は、デジタル技術の時代における美術品真贋判定の進化を浮き彫りにしている。^[9]

AIによる美術品の鑑定は進歩しているものの、特にそのような技術の受け入れに関しては、この分野は依然として独特の課題に直面しています。この分野の専門家は、AIを美術品の鑑定のための単独または決定的な解決策としてではなく、従来の方法と並行した補完的なツールとして使用する必要性を強調しています。^[10]

Art Recognition の AI アルゴリズムは、注目度が高く物議を醸す数々の芸術作品に適用され、芸術界で大きな関心と議論を巻き起こしました。

1. ロンドンのナショナル・ギャラリーにある「サムソンとデリラ」：伝統的にルーベンスの作品とされてきたナショナル・ギャラリーの「サムソンとデリラ」も、アート・レコグニションのAIを使って調査され、真作ではないと評価された。この分析は、作品の真正性に関する継続的な学術的議論に貢献した。^[11]
2. ド・ブレシーの「トンド・マドンナ」。ブラッドフォード大学とノッティンガム大学の研究チームは当初、AI顔認識ソフトウェアを使用してこの絵画がラファエロの作品であると判断したが^[12]、アート・レコグニションで開発されたAIは否定的な結果を返した^{[13] 。} ***著作権侵害の編集***
3. ルシアン・フロイドの絵画論争：ニューヨーカー誌で特集された、ルシアン・フロイドの作品とされる絵画が論争の対象となった。Art RecognitionのAI分析は絵画の真贋を調査する上で重要な役割を果たし、現代美術作品の検証における課題についての幅広い議論に貢献した。^[14]
4. チューリッヒ美術館のティツィアーノ：チューリッヒ美術館に所蔵されているティツィアーノ作とされる絵画は、美術専門家の間で議論の的となっている。Art Recognitionの技術を適用することで、AIを利用して絵画のスタイル要素をティツィアーノの真正作品と比較して分析するという新たな視点が生まれた。この議論を受けて、チューリッヒ美術館は絵画の真正性に関する疑問を解決することを目的とした総合プロジェクトを開始する計画を発表した。このプロジェクトでは、科学者やテクノロジー企業と協力し、多分野にわたるアプローチを活用して作品の真正性を確認する予定である。^[15]

これらの各事例において、Art Recognition の関与は、AI 分析を通じて新たな視点を提供するとともに、芸術品の鑑定におけるテクノロジーの役割に関する幅広い議論に貢献しています。これらの事例は、従来の方法が新しいテクノロジーのアプローチによって補完され、時には挑戦される、芸術品の鑑定の進化の性質を示しています。しかし、これらはまた、芸術史の分野、特に著名な芸術家の作品の鑑定における AI の受け入れに関する継続的な議論を強調しています。

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