艺术鉴定人工智能对拉斐尔画作的看法不一，引发了对技术的质疑

两个人工智能模型对一幅名为《de Brécy Tondo》的作品是否由拉斐尔绘制提出了不同的看法，突显了使用此类技术进行艺术鉴定的潜在挑战。这些模型经过训练来评估艺术作者身份，对这幅有争议的画作得出了不同的结论，强调了人工智能在确定艺术品出处方面的局限性。

布拉德福德大学的哈桑·乌盖尔 (Hassan Ugail) 创建的人工智能模型自信地得出结论，一幅名为《de Brécy Tondo》的作品是拉斐尔绘制的。经过人工智能的判定，这幅画现在首次在英国卡特赖特霍尔美术馆公开展出，让观众可以看到人工智能评估为拉斐尔原创作品的作品。

提供艺术鉴定技术的公司 Art Recognition 开发的人工智能模型得出的结论是，《de Brécy Tondo》不是拉斐尔画的，概率为 85%。 Art Recognition 此前曾利用其技术专业知识，确认《Flaget Madonna》为拉斐尔的真迹，并以 92% 的置信度断言，1609 年至 1610 年的《参孙和黛利拉》实际上可能不是佛兰德斯艺术家彼得·保罗 (Peter Paul) 的画作。毕竟鲁本斯。因此，这家瑞士公司利用其认证系统来验证和质疑根据其分析对拉斐尔和鲁本斯等著名历史人物的归属。

Art Recognition 首席执行官卡琳娜·波波维奇 (Carina Popovici) 在给 Artnet News 的电子邮件中表达了她的惊讶，并表示她的研究结果与 Ugail 团队的研究结果直接矛盾。

艺术专家告诉Artnet新闻，他们认为人工智能永远不会完全取代传统的认证方法。这种信念源于技术的局限性变得越来越明显，特别是当应用于超越古代大师的艺术作品时。参与了 Flaget Madonna 认证过程的宾夕法尼亚大学艺术历史学家 Larry Silver 表示，他相信艺术识别所使用的数据集比人类认证更有效。

波波维奇表示，艺术识别的成立目的是最大限度地减少人类解释和自我意识引起的冲突，同时在认证过程中引入透明度。她声称，她的初始模型是根据 Wolfgang Beltracchi 在线发现的已确认赝品图像进行训练的，在检测不属于模型训练数据的赝品方面取得了 100% 的成功率。尽管如此，人工智能有能力表明一幅画被盗的可能性。专家预计，随着该技术越来越普及，协助执法的潜力将变得越来越大。波波维奇表示，Art Recognition 尚未与执法机构建立任何正式合作伙伴关系，但他们确实与瑞士苏黎世警察局就一个具体案件进行了合作。