Yapay zekânın (YZ) sanat dünyasındaki etkisine ilişkin tartışmalar şimdiye kadar, yaklaşan teknolojik devrimin sanatçılar açısından ne gibi faydaları veya dezavantajları olabileceği üzerine odaklandı. Ancak küratörler ve uzmanlar, hayatın bir parçası haline geldikçe yapay zekânın, sanat tarihçileri için faydalı bir bilimsel araç olup olamayacağını soruyor.
Bu soru, yeni bir tablonun bir yapay zekâ programı kullanılarak Raffaello’ya atfedilmeye çalışılmasıyla ilgili kısa süre önce yaşanan bir tartışma sırasında gündeme geldi. Bu yılın başlarında, iki Birleşik Krallık üniversitesi (Bradford ve Nottingham) tarafından yapay zekâ destekli, bilgisayar tabanlı yüz tanıma kullanılarak yapılan bir analiz, 1981 yılında iş insanı George Lester Winward tarafından satın alınan “De Brécy Tondo” adlı eserdeki yüzlerin, bir Raffaello tablosu olan “Sistina Meryem’i”indeki(yaklaşık 1513) yüzlerle aynı olduğu sonucuna vardı.
Bu yılın başlarında, Birleşik Krallık’taki iki üniversite (Bradford ve Nottingham) yapay zekâ destekli, bilgisayar tabanlı yüz tanıma yöntemini kullanarak “De Brécy Tondo” olarak bilinen eserdeki yüzlerin Raffaello’nun tablosu olan “Sistina Meryem’i”ndeki (1513 civarı) yüzlerle aynı olduğu sonucuna vardı.
SISTINAMERYEM’İ: © GEMÄLDEGALERIE ALTE MEISTER
Bulgular, Oxford’daki Ashmolean Müzesi’nde İtalyan çizimleri araştırmacısı Angelamaria Aceto’nun da aralarında bulunduğu sanat tarihçilerinin sert tepkisine yol açtı ve Aceto, yapay zekâya dayanan bir özgünlük değerlendirmesini desteklemeyeceğini belirtti. “Gerçek uzmanlık, eğitimli gözün usta işi muhakemesiyle ilişkilidir,”diyen Aceto işin, “fırça darbelerini ve görüntüleri mekanik olarak eşleştirmekten çok daha fazlası” olduğunu söyledi.
Bu örnek, bu tür yapay zekâ programlarında kullanılan veri setlerinin geçerliliği ve kapsamı hakkında sorulara yol açtı. Adının açıklanmasını istemeyen bir başka Raffaello uzmanı, “Bilgisayar ancak içine koyduğunuz şey ne kadar iyiyse o kadar iyi olabilir ve bilgisayarlarla yapılan sanat eseri tespitleri üzerine, yazılımın eserin hangi unsuruna dayanarak çalıştığı sorusunu bariz bir biçimde soran hiçbir rapor görmedim,” diyor.
“Yanlış bir eşdeğerlik”
OldMasters (Eski Ustalar)adı verilen yapay zekâ tanıma modelinin geliştirilmesine yardımcı olan Bradford Üniversitesi Görsel Hesaplama Merkezi direktörü Hassan Ugail, The Art Newspaper’a şunları söyledi: “Sanat tarihçilerinin ve akademisyenlerin uzmanlığının, sanat eserlerinin tarihsel ve kültürel bağlamını anlamak açısından çok değerli olduğunu kabul etmek gerekir. Bununla birlikte, yapay zekânın sürece dahil edilmesi ek iç görüler ve tamamlayıcı bilgiler sağlayabilir.”Ugail, YZ’nin sürece “daha fazla şeffaflık” getirebileceğini ve sanat eserlerini tespit etme konusunda daha net ve hesap verebilir bir yaklaşıma katkıda bulunabileceğini belirtiyor.
Sanat hamileri için bu konu ayrıca endişe verici. New York’taki Thomas Art Conservation’ın kurucusu Karen Thomas, “benzerleri isabetli bir biçimde” karşılaştırmak için yapay zekânın tablolar üzerinde aynı şekilde korunmuş boya katmanlarını karşılaştırması gerektiğini söylüyor. “Yapay zekâ bir tablodaki mükemmel korunmuş bir alanı başka bir tablodaki restore edilmiş bir alanla karşılaştırırsa veya farklı eller tarafından restore edilmiş iki tabloyu karşılaştırırsa, yapay zekânın özü itibariyle, yanlış bir eşdeğerlikle karşı karşıya kalırız,” diyor.
Thomas, resimlerin anlaşılmasında uzmanlık değerinin çok önemli olduğunu vurguluyor: “Bunun yapay zekâ tarafından aynı şekilde yapılabileceğini düşünmüyorum.” Thomas bir dizi soruyu gündeme getiriyor: Kötü restore edilmiş bir tablo söz konusu olduğunda, yapay zekâ restorasyonun ötesini görüp altında sanatçıya ait daha gerçek bir şeyin yattığını hissedebilecek mi? Ya da tam tersine, YZ kirli bir verniği, aşınmayı veya hasarı dikkate alıp özenli bir restorasyonun, iyi durumda olduğu takdirde tabloyu, görünmesi gerektiği haline nasıl yaklaştıracağını görselleştirebilir mi? Yine de YZ’nin işe yaramaz olarak görülmemesi gerektiğini de ekliyor. “Bence bir resmin kime ait olduğunu belirlemek için kullanılabilecek pek çok araçtan biri olabilir.”
Vincent van Gogh’un uzun süredir tartışılan 1889 tarihli bir otoportresinin Art Recognition tarafından yapılan ısı haritası. Van Gogh Müzesi tarafından onaylanmadan haftalar önce, Art Recognition uygulamasının yapay zekâ aracı, portrenin yüzde 97 olasılıkla gerçek olduğu değerlendirmesini yaptı. Uygulamanın kararı için kritik önem taşıyan alanlar haritada kırmızıyla işaretli.
ISI HARİTASI: © ART RECOGNITION AG.
Beş yıl önce kurulan İsviçreli Art Recognition şirketi, “bir sanat eserinin orijinalliğini hızlı ve objektif bir şekilde değerlendirdiği”ni söylediği yapay zekâ sistemiyle adından söz ettiriyor. Şirketin CEO’su Carina Popovici, “görüntülerden oluşan veri setlerimizi titizlikle bir araya getiriyoruz ve Catalogues raisonné gibi saygın kaynaklar kullanarak bunların çapraz kontrolünü yapıyoruz. Yapay zekâ geliştiricilerinden oluşan ekibimiz, bu görüntüleri denetleyen ve küratörlüğünü yapan bir sanat tarihçisiyle yakın işbirliği içinde çalışarak doğruluklarından emin oluyor.”
Şirketin “algoritmayı eğitme”yi de içeren ayrıntılı yapay zekâ süreci, yapay zekânın analiz edilen sanatçıya ait özellikleri yakalamasını sağlıyor ve Vincent van Gogh’un, Norveç’teki Ulusal Müze’de bulunan 1889 tarihli otoportresi gibi tartışmalı eserlerin gerçekliğini teyit etmek için kullanılıyor. Şirketin web sitesi istatistiksel bir değerlendirme yaparak,“Yapay zekâmız Oslo’daki oto portreyi yüzde 97 olasılıkla gerçek olarak sınıflandırdı,” diyor. Bu teyit, Amsterdam’daki Van Gogh Müzesi’ndeki uzmanlardan oluşan bir ekibin, tablonun gerçek olduğu yönünde karar vermesinden sadece haftalar önce geldi.
Rekabet yerine işbirliği
Peki, Popovici’nin yapay zekâ hizmeti nihayetince sanat uzmanlarının yerini alabilir mi? “Teknolojimizin sanat uzmanlarının çabalarını tamamlayabileceği görüşündeyiz. Bakış açımız rekabetten ziyade işbirliğine dayanıyor,” diyor Popovici. Popovici, sanat uzmanlarının belirli eserlerin özgünlüğü konusunda fikir birliğine varamadığı durumların ortaya çıktığının altını çiziyor. En önemlisi de,“bu tür senaryolarda, yöntemimiz bu anlaşmazlıkların etkili bir şekilde çözülmesine yardımcı olabilir,” diye ekliyor.
Hem Popovici hem de Ugail iddialarını desteklemek için akademik hakemli yayınlara işaret ediyor; Art Recognition, Hollanda’daki Tilburg Üniversitesi’nden Eric Postma’yla akademik bir makalede–“Art Authentication with Vision Transformers”(Görüntü Dönüştürücülerle Sanat Tespit Edilmesi)–işbirliği yaptı. Popovici, bunun “yapay zekâ sanat eserinin tespit edilmesinin, hem bilim insanları camiasında hem de sanat piyasasında kabul görmesi için bir kilometre taşı,” olduğunu söylüyor. Bu arada Ugail, geçen yıl Kamboçya’nın Phnom Penh kentinde düzenlenen bir konferansta sunulan “Deep Facial Features for Analysing Artistic Depictions” (Sanatsal Tasvirlerin Analizi İçin Derin Yüz Özellikleri) adlı bir makaleyi işaret ediyor. (İki metin de internette mevcut.)
Yapay zekânın eninde sonunda insan gözünü tamamlayıp tamamlamayacağı henüz belli değil ve kutuplaştırmaya da devam ediyor. Old Master tablolarının Schorr koleksiyonunun yöneticisi Howard Lewis şöyle diyor: “Yapay zekâya dayalı bir atfı tek başına yadsınamaz gerçek olarak kabul etmeye hazır değilim ama bunu tamamen reddetmek de kabalık olur. Blok zinciri gibi yapay zekânın da kalıcı olacağına şüphe yok, ancak insanın yerini almak yerine deneyimini geliştirecek teknolojik bir araç olmaya devam ediyor.” Ancak Londra merkezli, köklü Old Masters’ın sanat simsarı Johnny van Haeften bu konuda sert. “Yapay zekânın ulaştığı sonuca dayanarak eserlerin birilerine mal edilmesini” diyor, “hiçbir koşul altında kabul etmem.”
