Absolventa de fizică la Măgurele care a folosit AI înainte ca termenul să fie cunoscut măcar în lume. Cum ajută milionarii să nu cumpere opere de artă false

Adaugă-ne ca sursă preferată

”Am pornit în 2019, când recunoașterea de imagini devenise suficient de bună încât întrebarea să merite pusă serios: poate un model să învețe mâna unui artist? Faptul că am început înainte de valul actual de entuziasm pentru AI e, cred, important — nu am urcat pe un trend, ci am pornit de la o problemă, într-un moment în care ideea încă părea prematură”, spune dr Carina Popovici.

Punctul de pornire a fost cazul Beltracchi. Evaluatorul a fost frapat nu de falsificator, ci de felul în care acesta a fost descoperit: printr-un accident chimic, un pigment care nu avea ce căuta acolo. Ani la rând, experți recunoscuți îi confirmaseră lucrările, iar case de licitații le vânduseră. Sistemul nu se autocorectase, fusese salvat de o întâmplare.

”Veneam dintr-un doctorat în fizică teoretică și din câțiva ani de cercetare cantitativă și analiză de risc în finanțe. Sunt două lumi foarte diferite, dar au ceva în comun: orice afirmație se verifică sau se corectează repede. În fizică, un rezultat pe care nimeni altcineva nu-l poate reproduce pur și simplu nu contează. În finanțe, o poziție e evaluată în fiecare zi, dacă te-ai înșelat, afli imediat. Lucrasem numai în sisteme cu acest tip de disciplină, iar aici era o piață de miliarde care se sprijinea în bună măsură pe judecăți ce nu puteau fi reproduse de nimeni. Aș spune că m-a atras problema mai mult decât arta în sine”, a declarat pentru Economica.net Carina Popovici.

Doctorul în arată subliniază principalele principii care au stat la baza deschiderii firmei Art Recognition AG.

”Am stabilit de la început trei lucruri de la care nu ne-am abătut:

• Rezultatul trebuie să fie reproductibil. Dacă analiza noastră nu poate fi refăcută și verificată de altcineva, nu rezolvăm problema de la care am pornit, doar adăugăm încă o opinie;
• Rezultatul trebuie să poată fi contestat. Nu livrăm un verdict dintr-o cutie neagră. Arătăm ce zone ale lucrării au cântărit în decizie, pe ce date a fost antrenat modelul și cum a fost testat. Un expert nu e obligat să ne creadă, poate să judece raționamentul;
• Nu înlocuim expertiza tradițională, depindem de ea. Fără cataloage raisonné, fără cercetare de istoria artei, fără atribuirile deja acceptate de specialiști, nu am avea pe ce antrena modelele.

Iar faptul că nu vin din interiorul lumii artei s-a dovedit un avantaj: nu am nicio atribuire de apărat, nicio reputație legată de un verdict anterior și nicio relație de protejat cu vreo casă de licitații”, a precizat Carina Popovici.

Cele mai mari realizări ale companiei

Carina Popovici arată că cea mai mare realizare a companiei a fost recunoașterea științifică a metodei utilizate de firmă în autentificarea unei opere de artă. ”Metoda noastră nu este o cutie neagră comercială: a fost publicată și evaluată de specialiști, în colaborare cu Tilburg University și University of Liverpool, iar dezvoltarea a fost finanțată prin programul european Horizon 2020. Continuăm să publicăm în cercetare. Într-un domeniu în care se promite mult și se demonstrează puțin, faptul că metodologia trece prin filtrul academic contează enorm”, precizează Carina Popovici.

Compania lucrează cu muzee, case de licitații și instituții care nu își permit să greșească, printre care Kunsthaus Zürich, Germann Auktionshaus, asigurătorul de artă Arte Generali, iar rapoartele companiei sunt folosite astăzi de colecționari, muzee, asigurători și avocați. ”Tot noi am scris, împreună cu Center for Art Law, un ghid despre folosirea inteligenței artificiale în autentificare. Mi se pare, poate, realizarea cea mai importantă: nu doar să construiești instrumentul, ci să contribui la regulile după care el poate fi folosit responsabil”, precizează Carina Popovici.

Cât de important este să ai certitudinea că o operă de artă este sau nu autentică și cât poate ajuta AI acest lucru?

Certitudinea decide practic totul. Același tablou poate valora câteva mii sau câteva milioane, în funcție de răspuns. Dar miza nu e doar financiară: ține de istoria artei însăși: ce intră în opera unui artist și ce nu, ce se expune, ce se studiază, ce se transmite mai departe.

”Problema e că certitudinea absolută nu există aproape niciodată. Autentificarea se sprijină pe trei piloni: connoisseurship — ochiul expertului; proveniența — lanțul documentar al proprietății; și analiza materială, de laborator. Fiecare e indispensabil și fiecare are limite. Experții recunoscuți ajung uneori la concluzii diferite pentru aceeași lucrare. Proveniența e incompletă, pierdută sau falsificată. Analiza de laborator poate spune că pigmenții sunt din epocă, dar nu și că mâna e cea potrivită. Iar costul unei expertize complete e adesea disproporționat față de valoarea lucrării”, explică Popovici.

Tot ea, precizează că, aici intervine AI-ul, nu ca înlocuitor, ci ca un al patrulea strat de evidență. ”Un model antrenat pe opera unui singur artist compară lucrarea trimisă cu mii de referințe documentate simultan. Face ceea ce niciun ochi omenesc nu poate: ține totul în vedere în același timp, aplicând aceleași criterii de fiecare dată. Iar rezultatul este reproductibil, altcineva poate rula aceeași analiză și obține același răspuns, ceea ce nu se poate spune despre o opinie”, subliniază specialistul.

La nivel de preț, o analiză simplă pornește de la 2.000 de franci elvețieni, iar un raport complex de la 10.000 de franci. De la înființare pînă acum Art Recognition a evaluat peste o mie de tablouri și a antrenat modele dedicate pentru peste 300 de artiști.

Cea mai spectaculoasă autentificare a firmei elvețiene

Momentul ales de creatoare nu arată deloc spectaculos la prima vedere, dar a contat mai mult decât orice descoperire răsunătoare: licitația de la Germann Auktionshaus din Zürich, în noiembrie 2024. ”Trei lucrări analizate de noi au intrat atunci în sală: Louise Bourgeois, Marianne von Werefkin și Mimmo Paladino. Un desen în tuș, o acuarelă și o pictură contemporană; greu de imaginat un test mai variat. Toate trei s-au vândut”, spune Carina Popovici.

Cazul cel mai revelator a fost acuarela atribuită Mariannei von Werefkin. Spre deosebire de desenul lui Bourgeois, care avea deja o proveniență solidă, aici lanțul documentar era subțire. ”Am analizat-o cu modele antrenate pe opera ei autentificată, iar rezultatul susținea atribuirea. Piața a reacționat entuziast: s-a vândut cu 15.000 de franci, cu aproximativ 9.300 de dolari peste estimarea maximă, cel mai bun rezultat din cele trei”, spune Carina.

Ce mi se pare remarcabil este că nu a existat o singură formulă. Într-un caz, analiza a întărit o atribuire deja sprijinită de documente. În altul, a susținut o lucrare contemporană care intra pe piață. În cazul Werefkin, analiza AI a cântărit mult mai greu, tocmai pentru că documentele lipseau.

Viața Carinei Popovici, pe scurt

A studiat fizica la Universitatea din București unde a absolvit ca șefă de promoție, apoi a terminat doctoratul în fizica teoretică la Universitatea din Tübingen, în 2011. A ajuns apoi în Elveția și a lucrat câțiva ani în analiză financiară de risc în domeniul bancar.

În 2019 a fondat Art Recognition împreună cu Christiane Hoppe-Oehl. ”Compania are sediul lângă Zürich. Cred că singurul fir care leagă fizica, finanțele și autentificarea de artă este acesta: în toate trei, întrebarea reală nu e „ce cred eu?”, ci „ce pot demonstra și cum poate altcineva să verifice?””, precizează Carina Popovici

Analista spune că, în continuare, publică articole de cercetare și este invitată frecvent la conferințe internaționale despre drept, tehnologie și etică în domeniul artei. ”Printre altele am susținut un TEDx despre inteligența artificială și analiza autorului și am apărut la televiziunea națională elvețiană SRF. Pledez, de fiecare dată, pentru același lucru: mai multă transparență și mai multă rigoare metodologică în instrumentele computaționale folosite pentru atribuire”, precizează Carina Popovici.