打假出新招，AI有望鑒別假畫了

對于藝術市場來說，贗品泛濫是一件很棘手的事。更令人頭疼的是，如今的造假手段也越來越高明，比如那些幾乎可以以假亂真的假畫，它們甚至比原版更逼真。不過好消息是，一個新開發的AI已經有望鑒別假畫了。

AI的火眼金睛

要鑒定一幅畫的真偽，我們可能需要進行漫長且耗費巨大的材料分析，然后寄希望于偽造者露出破綻，例如16世紀的威尼斯并不存在贗品所使用的纖維和清漆。然而，鑒定AI非常厲害，它甚至無需接觸原畫，用數碼攝影就可以鑒定真偽。它關注的是繪畫的內容而非材料，具體來說，是構成繪畫的上千微小的筆觸。

每個單獨的繪畫姿勢，例如筆觸的形狀和曲度、揮筆的速度，都是藝術家的特色。它們共同構成揭示真相的“藝術指紋”。分析足夠多的作品并建立數據庫，你可以找到每位藝術家的“藝術指紋”。將你不太確定真偽的作品放進數據庫，在幾分鐘內你就能得知它是真作，還是上周在洛杉磯某車庫里制造的贗品。你甚至都不需要一幅完整的畫，單一的筆觸就能讓假畫露出原形。

研究人員檢測了300張藝術家的真作。他們將這些繪畫分割為8萬多條筆觸，用機器學習技術為每位藝術家建立數據集。然后，他們托人制作了一批贗品。為了檢測算法的性能，贗品的數據被輸入到系統中。當分析單一的筆觸時，系統的精確度是70%，當檢測完整的畫作時，成功率達到了80%。

通過筆觸辨別藝術家的想法，其實可以追溯到上世紀50年代，以及荷蘭藝術史學家莫里斯·米歇爾·范丹齊格發明的“筆觸法”。范丹齊格認為每幅畫作都出自人手，每只手都是不同的，所以通過這些筆觸來辨別作者是可能的。然而問題是數據太多了，即使簡單的繪畫也含有上百甚至上千的筆觸，這些都需要人眼檢查和分類。將這一步加到每幅畫上，鑒定就很難實現了。

筆觸識別的挑戰

這項技術也存在種種問題。目前為止，AI鑒定系統主要測試了短期內的少數藝術家的作品。繪畫通常包括成千上萬的筆觸，辨別它們極具挑戰，而舊的畫作，或許還含有無數修復和復繪的痕跡。發明這項AI技術的研究人員說：“用AI鑒定藝術作品很有挑戰，但這不意味著我們做不到。我很自信?！?/p>

不過，藝術家的繪畫風格，尤其是隨時間變化的風格該如何鑒別？想想畢加索瘋狂的風格變化期：藍色、非洲、立體主義、古典派，或者馬列維奇如何在上世紀20年代拋棄黑色方塊的抽象元素，轉而畫了很多有塞尚痕跡的作品。這讓AI去鑒別是不是難度太大了呢？

在康奈爾大學教授計算藝術史的查爾斯·R·約翰森表示，這種新技術還沒有說服他?！耙淮髥栴}在于，筆觸不是那么個人化的東西?！彼f，“在繪畫上覆蓋的部分是很難層層剝開的。此外，要想判斷一位藝術家的作品，我們需要明白他的風格隨著職業生涯的變化?！?/p>

他還認為，許多藝術家的畫法基本上是無形的，很難將其拆分成單獨的部分；或許關注計算機對畫布和紙張的分析評估更好一些，它們會受到更加嚴格的鑒定。

的確，我們的AI離真正可以精確鑒定藝術品還有一段路要走。目前，研究人員在用印象派畫作訓練AI，這些作品比席勒和畢加索的線條畫要復雜得多，他們希望明年發表研究結果。機器仍然不能自己學習辨別這些畫作，算法通常需要人類的修正，以確保正確的特性被檢測到。