La IA se pone al servicio de la lucha contra las falsificaciones de arte

La inteligencia artificial (IA) inquieta por su habilidad para imitar el arte, pero nuevas empresas especializadas en esa tecnología como Art Recognition muestran que también puede ayudar en el combate contra las falsificaciones artísticas, según explica a EFE su responsable, Carina Popovici.

La firma, pionera en el uso de IA para la autentificación de obras de arte, recientemente ha saltado a los medios tras descubrir que más de 40 pinturas falsificadas, entre ellas una presunta obra de Monet y otra de Renoir, estaban intentando ser vendidas en eBay.

“A pesar de la percepción de que la IA representa una amenaza para los conocedores de arte, eso está lejos de ser verdad, y por el contrario está dedicada a complementar a los expertos en arte y los métodos tradicionales de autentificación”, subrayó Popovici, consejera delegada y fundadora de la empresa.

LEA TAMBIÉN: La IA generativa amenaza la economía de los medios de comunicación

Popovici creó en 2019 Art Recognition, con sede en un centro de desarrollo de empresas emergentes en la pequeña localidad de Adliswil, a las afueras de Zúrich, y ya trabaja con galerías de arte, casas de subastas y coleccionistas.

¿Cómo funciona?

“Usamos una inteligencia artificial basada en una red neuronal convolucional, que puede aprender de las características principales de un artista a partir de fotografías auténticas y posteriormente reconocerlas en una nueva obra de arte no vista anteriormente”, explica Popovici, también diseñadora del software.

Para ello, la IA tiene antes que pasar por una fase de entrenamiento, en la que examina durante un periodo de entre uno y tres días fotografías de todas las obras conocidas del artista y ejemplos negativos de falsificaciones si los hubiera, usando proveedores de servicios integrales de centros de datos en la nube, como AWS y Azure.

Una de las principales características que ayudan al software a verificar sí la obra es o no del autor en cuestión son las pinceladas utilizadas sobre el lienzo, pero la IA también analiza otros elementos como la paleta de colores usada, o el nivel de composición.

“Tradicionalmente, la autentificación de arte ha dependido de la experiencia y el juicio de expertos, que todavía son la autoridad dominante en el sector, pero este enfoque es subjetivo, y se abre la posibilidad al error humano”, subraya Popovici.

“Concentra una gran cantidad de poder en manos de una sola persona, lo que a menudo ha llevado a disputas, controversias y desafíos legales en el mundo del arte”, argumenta.

Art Recognition tampoco se presenta como infalible (presenta sus resultados con un porcentaje de probabilidad que en los recientes casos en eBay superaba el 90 %) y según la responsable de la firma tiene también sus limitaciones.

LEA TAMBIÉN: La inteligencia artificial en la publicidad: la nueva apuesta de las empresas

Los impresionistas, los más fáciles de verificar

Esta tecnología, explica Popovici, por ahora no puede verificar una obra de Vermeer, dado que sólo existen unas 36 (cuanto más grande es la base de datos, más precisión), y tampoco puede distinguir eficazmente obras altamente restauradas, como el ‘Salvator Mundi” que aún se discute si pinto o no Leonardo da Vinci.

En el arte contemporáneo, esta nueva herramienta tiene problemas para verificar copias de los célebres drippings (obras a base de salpicaduras y chorros) de Jackson Pollock o de los originales de Modigliani, creador en torno al que los expertos no se ponen aún de acuerdo sobre cuáles son sus verdaderas obras.

En cualquier caso, Popovici ofrece la labor de su compañía para “contribuir a un mercado de arte más transparente”.

Un sector que, reconoce, está amenazada por la propia IA, “capaz de replicar los estilos de artistas renombrados, produciendo falsificaciones que inundan el mercado” pero que, como tantos avances del pasado, es una herramienta de doble filo que al mismo tiempo puede beneficiar al arte.

“Entrenamos nuestro algoritmo para diferenciar piezas auténticas de falsificaciones generadas por IA, alimentando también al programa con falsificaciones digitales”, subraya.

Por otro lado, añade, esta tecnología no sólo puede ayudar en el combate a las imitaciones sino que ya participa en el mundo del arte mediante experiencias interactivas en museos y galerías, o en análisis de datos de tendencias de mercado.

“Además, los modelos de IA generativa están revolucionando la forma en que los artistas exploran la creatividad, y estoy segura de que veremos obras asistidas por ella aún más espectaculares en el futuro”, defiende.

Art Recognition se ha probado ante cuadros en los que hay amplios debates sobre su autoría, como un “Sansón y Dalila” expuesto en la National Gallery londinense y atribuido por algunos expertos a Rubens.

El software diseñado por Popovici consideró que la obra no era del maestro flamenco, mientras que en un test similar con un autorretrato de Van Gogh atesorado por el Museo Nacional de Oslo sí declaró su autenticidad.