Art Recognitionは、人工知能と機械学習を通じて芸術作品の真贋鑑定と検証を専門とするスイスのテクノロジー企業である。2019年に設立され、同社は絵画の高解像度画像を分析して特定の芸術家による真作である可能性を評価するAIベースのサービスを提供している。顧客には美術商、オークションハウス、コレクター、保険会社が含まれ、これらは来歴調査や帰属審査における意思決定支援ツールとしてこのサービスを利用している。
このサービスは、芸術家の既知の作品と確認された偽作の大規模なデータセットで訓練された深層学習モデルに基づいている。筆致パターン、色彩構成、肉眼では見えない微細な表面の細部を検討することで、アルゴリズムは誤帰属や意図的な贋作を示す可能性のある文体的および技術的な異常を特定できる。同社の報告によると、二値偽難タスクにおける精度は90%を超えるが、出力を確定情報ではなく確率スコアとして提示し、法的・学術的判断は人間の専門家に委ねている。
設立と初期の開発
Art Recognitionは、2019年1月にデータ科学者と美術史家のチームによってスイスに設立された。創設者には元デリバティブトレーダーとソフトウェアエンジニアが含まれており、当初は二次美術市場における架空偽造の多発に対応するためにこのシステムを開発した。初期の研究はチューリッヒ工科大学の計算連携ラボで実施され、そこでチームは広く利用可能な絵画画像のライブラリーを使用して最初のニューロ・ネットワークのプロリア型を構築した。
同社は2020年、以前論争のあった作品を疑いのある偽造として正確に特定した後、その作品が商業ギャラリーから撤去されることにつながり、初期の勢いを得た。2021年までに、Art Recognitionはデータセットを西洋の500人以上のアーティストをカバーする100,000枚以上の画像に拡大し、ルネサンス絵画、印象派作品、現代抽象画の鑑定報告を提供し始めた。そのニューロルネットワークアーキテクチャーは、標準的な畳み込み分類モデルから、全体的な構成特徴と局所的網目を組み込むキャスタムensembleへと進化した。
技術と方法論
Art Recognitionのアプローチの核心は残差ネットワークのバックボーンであり、照明の変化、フレームのクロップ、キャンバスのゆがみをシミュレーションするデータ拡張技術によって洗練されている。システムは各画像を一連のマルチヘッドアテンションブロックとしてシミュレータし、顔の目や描画ストロークの先細りなど、異なる領域の重要性を評価することができる。訓練では、実際の作品のエンベディングを近づけ、偽作から分離する[loss-functions|コントラスト損失]が使用され、これはメトリックラーニングで一般的な方法である。
Art Recognitionは、クエリ画像と抽出された真作の参照セットとの間の交差アテンションを使用して、アーティスト固有のスタイルマーカに対する直接の比較を可能にする。これはより一般的な生成的AI分類器とは異なり、それは大規模言語モデのエンディングを利用するのではなく、ピクセルレベルの特徴に依存する。また、同社はアーティスト固有の小さなデータセットで訓練を安定させるために勾配クリップとBatch Normalizationを適用し、温度スケーリング層を使用して出力確率を検定し、報告される信頼性と経験的精度を一致させる。
重要なモジュールは「偽造ジェネレーター」であり、既知の偽の微妙な変種を合成してトレーニングデータを拡張する生成AI構成要素である。この突対的アプローチは、GANと似ていますが、トランスフォーマーフレームワーク内で実装されおり、モデルが新規の偽造手法に一般化するのに役立ています。同社はまた、シーケンスツーシーケースSequence-to-Sequence (Seq2Seq)モデルを使用してオークション記録や展示履歴を解析し、評定されている作品に伴う不一致を指摘するプロビエナン分析ツールも提供しています。
製品提供
Art Recognitionの主な製品は認証レポートであり、真実の確率スコア、疑わしい領域を強調するヒートマップ、および基準作品との比較表を含みます。レポートは2週間以内に配信され、図面のサイズアーティストの将来性により2千人から5千人CFC（スイスフラン）の費用です。また、同社はAmazon Web ServicesやMicrosoft Azureなどのプラットフォーム向けの方針決定APIを提供しており、在庫管理システムが申請を自動的にスクリーニングできるようにします。
美術館向けには、Art Recognitionはサブスクリプション型のカタエム監査を提供しており、コレクション全体の帰属精度を検討します。このサービスは、いくつかの欧欧美術館で採用されていますが、営業秘密保持契約のため、同社はそれらの美術館を公に公開していません。2022年に開始されたモバイルアプリは、ユーザーが絵画を撮影して1分以内に予備の真実スコアを受け取ることができ、完全なレポートは購入可能です。
2023年、Art RecognitionはOracle Cloud Infrastructureと提携して推論ワークロードをホストし、低レイテンシーのGPUクラスタの必要性を挙げました。また、スコアリングエンジンを2つの主要なオークションハウスのプラットフォームに統合し、拍出品が販売前に企画院チェックできるようにしました。これらの統合は、年間収入の約3割を占めており、2024年の収入は約25万人当たりのCHFとして報告されています。
市場の影響と受け入れ
芸術認証市場は通常、鑑定眼と科学的試験（放射性炭素年代測定や顔料分析など）に頼っています。Art Recognitionは自身をこれらのシリとして位置付け、AI分析が大規模な研究や実験室でのテストに比べてコストが低いと提案しています。フランス・ブリインなどの専門家によるダブルラインや法定テストは、特定の芸術家（フィンセント・ファん・ゴッホやレンブラントなど）で手法を探しています。研究者は慎重な関心を表明しています。
しかし、この技術は、限られたデータセットで検討されたモデルの一般化を疑問視する伝統的な鑑定者からの批判に直面しています。欧州の芸術研究財団によって実施された専用研究財であり、企業から腐敗されていない2024年の二重盲検研究では、Art Recognitionの精度がジャンルによって大きく変動し、特に肖像画や海景画Miniatureで78%に低下することが判しました。同社はこれに対して、期間と成績による精度の任意をウェブサイトで公開し、現実的な期待を設定する動きを見せています。
このサービスはまた、注目を集めた法的な紛争でも利用されています。2022年パリ民事裁判所の事件では、Art Recognitionの分析が証拠として認められましたが、判事はそれに限定的な効力を与え、アーカイブ文書を優先しました。別の事例では、イタリアで盗まれたマティッス作品の回収を支援しました。デジタルスキャンが、個人コレクション内の作品が、行方不明の作品の特徴と一致することを示しました。
倫理と法的な考慮点
Art Recognitionのサービスは、真実の定義に関する倫理的な問いかけます。美術史家が「学校の」作品と呼ぶ可能性のある絵画が可能性の低いものであるとフラグを立てられ、その芸術的が減少する可能性がありますが、歴史的に重要な場合があります。同社はこれに対処するために、2つの別のスコアを発行します：1つは「芸術家属性」、もう一つは「時代と工房の整合性」です。このましさは、熟練した手と巧みに製作されたコピーを区別する必要がある美術館キュレーターから評価されています。
プライバシーも懸念事項であり、芸術品の高精度なスキャンが、所有者が公開していない比較を明らかにすることがあります。Art Recognitionの利用規約は、ユーザーが写真を撮影する権利を認識することを要求し、権限のない画像を公開しません。また同社は、varかFランCollegesに承認されたAIによるブー・ガゼッタなAI行動規範に署名しており、透明性と監査人へのアクセスに関するガイドラインを定めています。
規制の観点から言えば、「この会社はスイスの一般的なデータ保護法に従って」従っています。 認証報告書は法的認定とは見なされず、取引の唯一の根拠として使用されるべきではにいと明示的に宣言しています。この責任制限により、誤分類を理由に同社に責任を争った訴訟は、まだいずれの裁判所もありません。
将来の方向性
Art Recognitionは、高解像度のスキャンや表面質感が複雑で3Dプロファイルが複雑である彫刻や彫刻性の認証研究を積極的に進めています。2025年初頭に、「名前」の公開ギャラリーとのパイロットプロジェクトが開始され、U-Netアーキテクチャを使用で写真から彫刻彫刻を分割し、3D参照モデルと比較しています。また、AIフィードバックから学習するRLHFも調査しており、専門家の評価に基づいてスコア閾値を譲り、美術史家が誤検出を訂正するフィードバックループを構想しています。
ハイパーリザレーションの画像を解析するために、位置エエンコーディングPositional Encodingの方法を統合する開発が進められており、クロッピングせずに'\''、ひび割れパターンを保持します。この研究は、チューリッヒでは、チューリッヒイノベーションイノベーション国家庁からの資金提供を受けており、初期結果は複雑な図形作品の誤認識のさ減少を示しています。「スイス・イノベーション国家庁」の助成金の一部と、実験結果で偽否定率が減少しています。また、イーンチェを基にした偽造検出方法のパテンと申請し、重くの修復された作品でも最も可能性の高い専門領域を特定できます。
本格的なチームは4人から32人に増え、かつてGoogle DeepMindやOpenAIのエンジニアを含んでいますが、創設者のチームメンバーはAI研究テクノロジーの分野では一般著名ではありません。最高技術責任者サンドラ・ミュラーは、BAIR (Berkeley AI Research)の後のポストドクターであり、アルゴリズムのチームを率いており、辞任しました。同社は、チューで、ハイイ体験の4.5万人の収益を報告しており、2025年末に一般のAI認証オープン・ベンチマーク・データセットをリリースし、競争と透明性を促進する予定です。
外部の受けれと資金
Art Recognitionは、シードからシリーズAまで合計CHF 800万人の資金を調達しました。主要投資家はスイスのファミリーオフィスであり、ベンザー・シンジケートが参加し、このシンジケートには元Anthropicのエンジニア（参加したエンジェル）として含まれる者もいます。独自の将来には政府の支援や企業としては、店側が欲しいと考えています。独立監査企業による2024年の評価では、リピート収益と契約の単純なに基づき、同社の企業価値がCHF 45百万に評価されました。
同社の社会プレゼンテーションには、芸術認証のニュースを解説する人気のブログが含まれており、深層学習の方法論についてのホワイトデータペーパーを発表しています。アート・プレスの主流メディアで取り上げられていますが、学術の雑誌には広告を掲載していません。特に注目点として、Art Recognitionは、今日の量産版プリントの認証サービスを提供していません。データのラベルの高コストと、戦争の発生率が少ないからです。
学界では、Art Recognitionのアプローチは機械学習の応用には応用されており、その中でスタンフォードAIラムの研究者がケーススタティクスとしてコースレクチャーで取り上げています。同社はMIT-CSAILとの共同研究も行っており、AIがスコアしたスタイル類似性から作品の市場価値を予測するプロジェクトに取り組んでいます。このコラボレーションは、2023年の全体シンポジウムで発表されましたが、研究論文はまだ公開されていません。