A inteligência artificial pode desempenhar um papel cada vez mais importante no mercado da arte, onde uma mudança na atribuição pode alterar drasticamente o valor de uma pintura — e até mesmo reescrever a própria história da arte
Para um olho pouco treinado, a diferença será pouca entre as três versões que se conhecem do quadro “O Tocador de Alaúde”. Quase idênticas na sua composição, as pinturas retratam um jovem de olhos expressivos, vestido com uma túnica branca, com o instrumento na mão e ligeiramente de costas para quem o observa. Cada uma das versões parece exibir o domínio característico sobre a luz e a sombra do pintor italiano Caravaggio.
Entre os historiadores de arte existe, contudo, há muito um amplo consenso: as versões mantidas pelo Museu Hermitage, na Rússia, e pela Coleção Wildenstein, em França, foram criadas pelo artista barroco. Já a que se encontra na Badminton House, na Grã-Bretanha, dizem, é apenas uma cópia.
Quem discorda é a inteligência artificial. Em setembro, a empresa suíça de inteligência artificial Art Recognition veio afirmar que existe uma probabilidade de quase 86% de a versão da Badminton House ser, de facto, autêntica. O modelo da empresa, treinado para reconhecer marcadores do estilo de Caravaggio, incluindo formas, paletas de cores e estruturas de composição, também veio declarar (embora com menor certeza estatística) que a versão de Wildenstein será uma cópia. A análise encontrou uma “divergência significativa” entre as “características visuais” desta última pintura e as de outras obras de Caravaggio.
Esta é uma de muitas afirmações ousadas que têm sido feitas pela Art Recognition desde que foi lançada há sete anos. Em 2021, a empresa calculou em 91% a probabilidade de uma pintura na National Gallery de Londres, atribuída a Peter Paul Rubens, "Sansão e Dalila", não ser da autoria do pintor barroco. Por sua vez, uma pintura de Vincent van Gogh, há muito contestada, integrada no Museu Nacional de Oslo, tinha uma probabilidade de 97% de ser autêntica. Outras análises da empresa apresentaram resultados mais complexos: "O Cavaleiro Polaco", de Rembrandt, por exemplo, terá sido produzida em parte por outra pessoa, embora algumas secções apresentem indícios da autoria do pintor holandês, com uma probabilidade que varia entre os 69% e os 83%, segundo o modelo de inteligência artificial.
As declarações da Art Recognition nem sempre contradisseram o conhecimento académico estabelecido. A atribuição a Van Gogh, por exemplo, foi posteriormente confirmada por pesquisas mais convencionais, incluindo análises técnicas e estudos das cartas do artista (os especialistas do museu concluíram que as cores invulgarmente apagadas do retrato refletiam simplesmente o estado mental conturbado de Van Gogh na época). No entanto, muitos especialistas em arte continuam bastante céticos quanto à capacidade da IA substituir, ou mesmo complementar, as ferramentas tradicionalmente utilizadas para autenticar obras de arte.
As posições da Art Recognition nem sempre contradizem o conhecimento académico estabelecido. A atribuição a Van Gogh, por exemplo, foi depois confirmada por pesquisas mais convencionais, incluindo análises técnicas e estudos das cartas do artista - os especialistas do museu concluíram que as cores invulgarmente apagadas do retrato refletiam o estado mental conturbado de Van Gogh na época. No entanto, há muitos especialistas em arte que continuam bastante céticos quanto à capacidade da inteligência artificial de substituir, ou mesmo de complementar, as ferramentas que são tradicionalmente utilizadas para autenticar as obras de arte.
“Penso que é algo bastante problemático”, refere Angelamaria Aceto, investigadora sénior do Ashmolean Museum of Art and Archaeology [de arte e arqueologia] da Universidade de Oxford. “Sou muito aberta às novas tecnologias. Utilizo, a toda a hora, tecnologias que podem ajudar a ver o que o olho nu não consegue, que vão além da superfície. E tenho a certeza de que a inteligência artificial é fantástica para analisar e fornecer dados. Ainda assim, o conhecimento especializado consiste em contextualizar as coisas. Consiste em pensar de uma forma crítica”.
“Posso ir ter com um cientista da área da conservação e pedir-lhe que analise um pigmento. Posso pedir a um fotógrafo uma imagem infravermelha”, junta. “Mas pensar que a inteligência artificial pode substituir o olhar crítico e qualificado? Isso é inaceitável para mim”.
Ver o que os humanos não conseguem
Ao combinar a aprendizagem contínua das máquinas com redes neuronais profundas e algoritmos de visão por computador, a abordagem da Art Recognition pode, em teoria, ser adaptada a qualquer pintor com um catálogo de obras suficientemente extenso. Até à data, a empresa já criou modelos para mais de 200 artistas.
Em cada um deles, a inteligência artificial é treinada com dois conjuntos de dados fotográficos. Um deles é “positivo”, contendo imagens de pinturas que são indiscutivelmente (ou amplamente aceites) do artista em questão. O outro é “negativo”, composto por obras semelhantes, mas que não são autênticas. Este último grupo pode incluir falsificações conhecidas, cópias feitas por alunos ou admiradores — como os seguidores estilísticos de Caravaggio no século XVII, conhecidos como "Caravaggistas" — e até imagens geradas por inteligência artificial, criadas ao estilo do artista.
Ter um "elevado grau de semelhança" entre os dois conjuntos de dados é crucial, afirma Carina Popovici, cofundadora e CEO da Art Recognition, numa chamada telefónica a partir da Suíça. "Queremos que a inteligência artificial aprenda a diferença entre Caravaggio e um imitador de Caravaggio — a diferença entre um Rubens e uma pintura quase idêntica criada na sua oficina por um aprendiz”.
Para evitar enviesamentos, os dois conjuntos de dados para treino apresentam um equilíbrio comparável de temas e géneros, como retratos, paisagens, naturezas-mortas ou cenas religiosas. Os programadores incluem versões aumentadas de cada imagem, simulando diferentes condições de iluminação, bem como invertendo ou rodando fotos de alta resolução das pinturas, para expor os modelos a diferentes configurações espaciais. As imagens são também divididas em pequenos quadrados, ou "patches", que obrigam a inteligência artificial a considerar as características da obra de arte de novas formas. Observar uma parte mais pequena e tranquila de uma pintura de forma isolada pode ajudá-la a aprender pinceladas finas, por exemplo, enquanto uma visão mais ampla pode ensiná-la em relação à composição ou à cor.
Popovici, contudo, admite que nem sempre fica claro como é que os modelos chegam às suas conclusões. “Podemos especular, mas na verdade não sabemos com exatidão", diz, acrescentando que haverá “alguns tipos de padrões que a inteligência artificial consegue identificar melhor do que os humanos”.
“As pessoas desejam mesmo um nível de certeza que, provavelmente, não existe, venha ela de uma máquina ou do olho humano”
Sharon Hecker, historiadora de arte e curadora
Demora até uma semana para treinar a inteligência artificial num determinado artista. Seguem-se mais um ou dois dias para analisar individualmente cada obra. Popovici nota, no entanto, que a parte mais demorada é a pesquisa e a criação dos conjuntos de dados. Como qualquer modelo de inteligência artificial, o resultado depende da qualidade dos dados utilizados no treino - ou, como diz o ditado, "entra lixo, sai lixo”).
Por este motivo, Popovici defende que a Art Recognition não se afasta da história da arte — pelo contrário, depende dela. Os conjuntos de dados da empresa, segundo a responsável, são “produto de conhecimento académico”, construídos por historiadores internos que estudaram biografias de artistas, catálogos e literatura académica. A gestora espera que a inteligência artificial possa ser uma “ferramenta na caixa de ferramentas” dos especialistas, e não um substituto para eles.
“Acho muito contraproducente estar numa discussão perpétua sobre quem tem razão, se o especialista ou a inteligência artificial”, disse. “Não queremos ser inimigos”.
Ir além da superfície
Os especialistas com quem a CNN conversou mostram-se, contudo, menos conciliadores em relação a uma tecnologia que apresenta conclusões sem explicar como chegou até elas.
“A autenticação raramente se resume ao estilo superficial”, diz a historiadora de arte e curadora Sharon Hecker. “Envolve muito contexto histórico e artístico. É preciso conhecer o atelier, as práticas, os materiais, o estado de conservação da obra, o historial de restauro, bem como o modo como evolui o trabalho de um determinado artista ao longo do tempo”.
“Se pensarmos nos padrões das pinceladas, quem é que garante que um artista não mudou de estilo de um dia para o outro? Pode pura e simplesmente ter acordado e trabalhado com um estilo diferente”, acrescenta. “Os artistas não são assim tão previsíveis. E essa imprevisibilidade faz parte da beleza da arte. Por isso, a inteligência artificial treinada para reconhecer um estilo consistente pode deixar passar muitas dessas nuances”.
Entre as principais preocupações de Hecker sobre negócios como o da Art Recognition – cuja lista de clientes inclui, com frequência, proprietários que querem vender pinturas pouco investigadas, herdadas de familiares falecidos - está a falta de transparência. Sem acesso completo aos modelos e aos conjuntos de dados comercialmente sensíveis das empresas, os investigadores não conseguem verificar o funcionamento da inteligência artificial, afirma. “Qualquer investigação científica precisa de ser replicável de forma independente”, acrescenta Hecker. "Teria de ser capaz de replicar o estudo, utilizando exatamente o mesmo conjunto de dados, e de chegar ao mesmo resultado”.
Nem mesmo os estudos de inteligência artificial concordam sempre entre si. Em 2023, uma pintura controversa de Rafael - a "Madonna de Brécy Tondo” - foi sujeita a duas análises que chegaram a conclusões muito diferentes. Uma delas, realizada por investigadores da Universidade de Bradford, no Reino Unido, utilizou o reconhecimento facial assistido por inteligência artificial para comparar a pintura à "Madonna Sistina" de Rafael, concluindo que ambas eram “sem dúvida” do mesmo artista. O modelo da Art Recognition, por sua vez, encontrou 85% de probabilidade de a pintura não ser do artista renascentista.
Em resposta ao debate que daí resultou, então apelidado de "a batalha das inteligências artificiais", a Art Recognition veio argumentar que encontrar semelhanças faciais entre duas pinturas renascentistas “não era de todo surpreendente”, mas que não deveria constituir uma alegação de autoria. A empresa tornou público na altura o seu conjunto de dados de Rafael, afirmando que a transparência “não era um gesto de relações públicas”, mas antes um “pré-requisito para a credibilidade”.
Uma questão de confiança
No mercado da arte, a credibilidade é tudo. Por isso, a questão que se coloca aos investigadores de inteligência artificial não é apenas se as suas metodologias são sólidas: é se alguém está disposto a acreditar neles, ou mesmo a dar-lhes ouvidos.
Determinar se uma pintura é “autêntica” depende, muitas vezes, de um consenso alargado - e não absoluto. As pinturas históricas não vêm com certificados. Os especialistas estão cada vez mais relutantes em expressar certezas absolutas, por receio de processos judiciais ou de danos à sua reputação, caso se venha a provar o contrário. Por razões semelhantes, muitas fundações e espólios de artistas outrora eram considerados as maiores autoridades - como a Fundação Keith Haring e a Fundação Andy Warhol para as Artes Visuais - deixaram de oferecer serviços de autenticação.
“Penso que existe um problema na palavra ‘autenticação’”, refere Hecker. “As pessoas desejam mesmo um nível de certeza que provavelmente não existe, venha ela de uma máquina ou do olho humano”.
Em vez disso, os compradores têm de confiar — nos museus, nas leiloeiras e no próprio mercado. Afinal, a disponibilidade de alguém para gastar milhões de dólares numa pintura pode dizer muito. E uma atribuição inferior pode reduzir significativamente o valor de uma obra de arte.
Para a Art Recognition, houve um momento marcante no final de 2024, quando uma leiloeira suíça utilizou a pesquisa da empresa para fundamentar a venda de três obras de arte. Entre elas, estava uma aguarela, supostamente da artista russa Marianne von Werefkin, que, segundo Popovici, carecia de outras provas que atestassem a autoria.
“Foi um momento importante, porque mostrou que não é só uma ferramenta académica, mas sim o tipo de produto que pode mesmo ter impacto no mercado”, disse, classificando o leilão como um “ponto de viragem”.
Uma questão completamente diferente passa por saber se a investigação em inteligência artificial será adotada pelas grandes leiloeiras ou utilizada para fundamentar vendas mais valiosas - a aguarela de Von Werefkin atingiu o modesto valor de 15 mil francos suíços. Fica também por saber se os museus vão levar a sério estas descobertas. Embora a Art Recognition tenha colaborado com instituições como a Kunsthaus Zürich, Popovici admite que os espaços expositivos têm pouca vontade de adotar tecnologias que possam lançar dúvidas sobre as suas coleções.
A responsável conta mesmo que a National Gallery, em Londres, “não quis falar” com ela sobre as descobertas da empresa em relação à obra “Sansão e Dalila”. Nos anos seguintes, surgiram novas provas que questionavam a atribuição, mesmo que o museu tenha defendido de forma consistente a atribuição de longa data a Rubens. Num comunicado enviado por e-mail à CNN, o porta-voz da National Gallery afirma que foi levado a cabo um “extenso estudo, conduzido pelas nossas equipas de curadoria e ciência, utilizando as mais recentes técnicas de imagem e análise”, que “fornece provas convincentes que apoiam a autoria da pintura”. “Nenhum especialista em Rubens duvidou que a pintura seja de Rubens”, acrescentou.
Apesar da desconfiança dos especialistas, poderia a inteligência artificial, pelo menos, ajudar a iniciar conversas, mesmo sem ter a palavra final? Popovici manifesta esperança de que a investigação da sua empresa possa ajudar a “desvendar” pinturas que “de outra forma estariam simplesmente esquecidas numa cave qualquer”. Já a historiadora de arte Sharon Hecker reconhece que a inteligência artificial “poderá sinalizar um problema” que seria investigado depois através do modelo convencional. Esta especialista sublinha que se sentiria “mais confortável a utilizar um laboratório universitário que não tivesse grandes interesses comerciais”.
A tecnologia também poderá ser utilizada para expor atividades criminosas ou ajudar os vendedores a identificar falsificações, argumenta Popovici, que criou a Art Recognition depois de conhecer o caso do mestre falsificador alemão Wolfgang Beltracchi, preso em 2012 por uma fraude multimilionária que enganou compradores, galerias e leiloeiros.
“Os especialistas examinaram cada uma destas pinturas e deram luz verde a todas”, diz, argumentando que o olho humano “comete erros”. Popovici tem, desde então, utilizado os modelos da empresa para analisar inúmeras pinturas de Beltracchi, criadas ao estilo de vários artistas europeus falecidos, para verificar se teriam conseguido expor a sua farsa.
“Todos os resultados mostraram que eram falsificações. E com probabilidades muito elevadas”, conclui.
