Seria a Inteligência Artificial melhor em história da arte do que os humanos?

Você deve estar ciente de que os algoritmos de inteligência artificial (IA) trabalham a partir de uma coleção de informações alimentada por humanos – um conjunto de dados, em outras palavras – para gerar uma obra de arte ou identificar aquelas com atribuição nenhuma ou contestada. Ao vasculhar esses conjuntos, a IA geralmente é capaz de inferir e analisar dados e padrões complexos. Porém, não compreendemos verdadeiramente como seu “processo de pensamento” funciona. E é isso que Amanda Wasielewski chama de “caixa preta” da mecânica de IA em seu novo livro, Computational Formalism: Art History and Machine Learning (MIT Press, 2023), disponível online.

Apesar de nossa pouca ou completa falta de compreensão de seu funcionamento interno, a IA rapidamente se tornou o assunto controverso do mundo da arte. Tecnologias assistidas por IA, como Midjourney e Stable Diffusion, instigaram debates quentes sobre Boticellis e Vermeers remodelados. Para desgosto de muitos, foram concedidos prêmios a obras feitas por IA em concursos de arte. Agora, os estudiosos ponderam se suas ferramentas também podem ajudar no estudo acadêmico da História da Arte.

Duas visualizações de recursos correspondentes a canais de nível superior e as cem melhores imagens do conjunto de obras de arte que mais acionam cada canal (imagem cortesia Nicolas Gonthier)

Wasielewski pretende responder a essa pergunta neste estudo sobre experimentos recentes; o aspecto mais crítico do livro envolve os prós e contras do uso de IA para identificar imagens de arte e resolver atribuições. Ela considera temas que vão desde coletivos recentes, como Obvious e AICAN, métodos científicos para análise de objetos ou “história técnica da arte”, e o uso da iconografia para categorizar imagens, para entender se a IA pode ser pragmática para historiadores de arte.

Wasielewski aponta que conjuntos de dados que fazem uso de aprendizado profundo podem ser problemáticos, uma vez que normalmente são alimentados com informações do cânone da arte ocidental, que está sujeito a vieses acadêmicos liderados por humanos. Os historiadores da arte, por exemplo, tradicionalmente concedem atribuição única por obra de arte. Mesmo quando uma determinada obra foi parcialmente feita por aprendizes ou artesãos, ela é creditada a um único artista “mestre” (por exemplo, “Oficina de Bernini”). Tal abordagem cria conjuntos de dados inadequados para a análise de IA de produtos colaborativos de vários artistas existentes historicamente em regiões não ocidentais (por exemplo, ateliês Mughal).

O aprendizado profundo também pode afetar as noções de autenticidade no mercado de arte. Mais tarde no livro, Wasielewski explora o infame caso do Salvator Mundi de Leonardo da Vinci (c. 1499-1510). Embora a atribuição da obra tenha confundido vários especialistas (humanos) no passado, a autora explica que as falsificações são ainda mais difíceis de identificar via IA, uma vez que um conjunto de dados determina o estilo de um artista por meio de características formais e visuais das obras de arte. Estilo, métodos e materiais, no entanto, muitas vezes mudam dentro da trajetória de um artista.

Em casos mais simples de atribuição conhecida e estilos singulares, a IA pode classificar imagens de forma eficiente. Mas pode interpretar a arte? A resposta é um “não” bastante simples. A IA carece da capacidade dos pesquisadores humanos de se envolverem no estudo primário de técnicas e da capacidade de contextualizar uma obra de arte dentro da história. Sua tese de que a IA não é adequada para uma busca humanista da história da arte vem com força. Atualmente, a tecnologia de IA enfrenta preocupações éticas de violação de direitos autorais e seu uso na substituição do trabalho de acadêmicos, artistas e outros, tornando seu futuro incerto. Wasielewski sustenta, no entanto, que ignorar as ferramentas disponíveis pode ser contraproducente em casos como a classificação de material de acordo com seus conjuntos de dados. Um equilíbrio racional entre abraçar e repudiar a IA no estudo da arte parece desejável – embora isso possa ser um feito complicado até que se priorize desmistificar as enigmáticas caixas-pretas por trás dessas tecnologias.

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