Ou, pelo menos, os meios de comunicação perceberam que notícias de “mistérios resolvidos” e “tesouros ocultos revelados” geram tráfego e cliques.
Portanto, nunca fico surpreso quando vejo revelações assistidas por IA sobre as obras de arte de mestres famosos se tornarem virais.
Só no ano passado, encontrei artigos destacando como a inteligência artificial recuperou uma pintura “secreta” de um “amante perdido” do pintor italiano Modigliani, “Trouxe à vida” um “nu de Picasso escondido”, As obras destruídas do pintor austríaco “ressuscitado” Gustav Klimt e “Restaurou” partes da pintura de Rembrandt de 1642, “A Ronda Noturna”. A lista continua.
Como historiador de arte, Estou cada vez mais preocupado com a cobertura e a circulação desses projetos.
Eles não revelaram, na realidade, um segredo ou resolveram um único mistério.
O que eles fizeram foi gerar histórias agradáveis ​​sobre IA.
Estamos realmente aprendendo algo novo?
Veja os relatos sobre as pinturas de Modigliani e Picasso.
Foram projetos executados pela mesma empresa, Oxia Palus, que foi fundada não por historiadores da arte, mas por alunos de doutorado em aprendizado de máquina.
Em ambos os casos, Oxia Palus contou com os tradicionais raios-X, fluorescência de raios-X e imagens infravermelhas que já haviam sido realizado e publicado anos anteriores – trabalho que revelou pinturas preliminares sob a camada visível nas telas dos artistas.
A empresa editou essas radiografias e reconstituiu-os como novas obras de arte aplicando uma técnica chamada “transferência de estilo neural. ” Este é um termo que soa sofisticado para um programa que divide obras de arte em unidades extremamente pequenas, extrapola um estilo delas e promete recriar imagens de outro conteúdo no mesmo estilo.
Essencialmente, Oxia Palus costura novos trabalhos a partir do que a máquina pode aprender com as imagens de raios-X existentes e outras pinturas do mesmo artista.
Mas, além de flexibilizar as proezas da IA, existe algum valor – artisticamente, historicamente – para o que a empresa está fazendo?
Essas recreações não nos ensinam nada que não soubéssemos sobre os artistas e seus métodos.
Os artistas pintam suas obras o tempo todo. É tão comum que historiadores de arte e conservadores tenham uma palavra para isso: pentimento. Nenhuma dessas composições anteriores foi um ovo de Páscoa depositado na pintura para pesquisadores posteriores descobrirem. As imagens originais de raios-X foram certamente valiosas, pois ofereceram percepções sobre os métodos de trabalho dos artistas.
Mas, para mim, o que esses programas estão fazendo não é exatamente interessante do ponto de vista da história da arte.
As Humanidades em Suporte de Vida
Então, quando eu vejo essas reproduções atraindo a atenção da mídia, me parece uma diplomacia branda para IA, mostrando uma aplicação “culta” da tecnologia em um momento em que o ceticismo sobre seus enganos, preconceitos e abusos está aumentando.
Quando a IA recebe atenção por recuperar obras de arte perdidas, isso faz com que a tecnologia pareça muito menos assustadora do que quando ganha as manchetes por criar falsificações profundas que falsificam o discurso dos políticos ou para usar o reconhecimento facial para vigilância autoritária.
Esses estudos e projetos também parecem promover a ideia de que os cientistas da computação são mais adeptos da pesquisa histórica do que os historiadores da arte.
Por anos, departamentos universitários de humanidades foram gradualmente espremidos de financiamento, com mais dinheiro canalizado para as ciências. Com suas pretensões de objetividade e resultados empiricamente comprováveis, as ciências tendem a merecer maior respeito dos órgãos de fomento e do público, o que incentiva os estudiosos das ciências humanas a adotarem métodos computacionais.
Historiadora de arte Claire Bishop criticou este desenvolvimento, observando que quando a ciência da computação passa a ser integrada às ciências humanas, “[t]problemas heóricos são nivelados pelo peso dos dados ”, o que gera resultados profundamente simplistas.
Em sua essência, os historiadores da arte estudam as maneiras pelas quais a arte pode oferecer insights sobre como as pessoas antes viam o mundo. Eles exploram como as obras de arte moldaram os mundos em que foram feitas e influenciariam as gerações futuras.
Um algoritmo de computador não pode realizar essas funções.
No entanto, alguns acadêmicos e instituições têm se deixado subsumir pelas ciências, adotando seus métodos e se associando a eles em projetos patrocinados.
Crítica literária Barbara Herrnstein Smith alertou sobre ceder muito terreno para as ciências. Em sua opinião, as ciências e as humanidades não são os pólos opostos que costumam ser publicamente retratados. Mas esse retrato beneficiou as ciências, valorizadas por sua suposta clareza e utilidade em relação à suposta obscuridade e inutilidade das humanidades. Ao mesmo tempo, ela sugeriu que os campos híbridos de estudo que fundem as artes com as ciências podem levar a avanços que não teriam sido possíveis se cada um existisse como uma disciplina isolada.
Eu sou cético. Não porque duvide da utilidade de expandir e diversificar nossa caixa de ferramentas; para ter certeza, alguns estudiosos trabalhando nas humanidades digitais adotaram métodos computacionais com sutileza e consciência histórica para adicionar nuances ou derrubar narrativas arraigadas.
Mas minha suspeita persistente emerge da consciência de como o apoio público às ciências e a depreciação das humanidades significa que, na tentativa de obter financiamento e aceitação, as humanidades perderão o que as torna vitais. A sensibilidade do campo à particularidade histórica e à diferença cultural torna a aplicação do mesmo código a artefatos amplamente diversos totalmente ilógica.
Que absurdo pensar que as fotos em preto e branco de 100 anos atrás produziriam cores da mesma forma que as fotos digitais fazem agora. E, no entanto, isso é exatamente o que Colorização assistida por IA faz.
Esse exemplo específico pode soar como um pequeno escrúpulo, com certeza. Mas este esforço para “trazer eventos de volta à vida”Rotineiramente confunde representações com a realidade. Adicionar cor não mostra as coisas como estavam, mas recria o que já é uma recriação – uma fotografia – à nossa imagem, agora com o selo de aprovação da informática.
Arte como um brinquedo na caixa de areia dos cientistas
Perto da conclusão de um artigo recente dedicado ao uso de IA para separar imagens de raios-X de Jan e Hubert van Eyck “Retábulo de Gante, ”Os matemáticos e engenheiros que o criaram referem-se a seu método como baseado na“ escolha ‘do melhor de todos os mundos possíveis’ (pegando emprestadas as palavras de Voltaire), tomando a primeira saída de duas execuções separadas, diferindo apenas na ordem das entradas. ”
Talvez se eles tivessem se familiarizado mais com as ciências humanas, eles saberiam o quão satiricamente essas palavras foram significadas quando Voltaire usei-os para zombar de um filósofo que acreditavam que o sofrimento e a injustiça excessivos faziam parte do plano de Deus – que o mundo, tal como era, representava o melhor que poderíamos esperar.
Talvez esse “pegadinho” seja barato. Mas ilustra o problema de arte e história se tornarem brinquedos nas caixas de areia de cientistas sem formação em humanidades.
Se nada mais, minha esperança é que os jornalistas e críticos que relatam esses desenvolvimentos lançem um olhar mais cético sobre eles e alterem seu enquadramento.
Em minha opinião, ao invés de celebrar esses estudos como conquistas heróicas, os responsáveis ​​por transmitir seus resultados ao público devem vê-los como oportunidades para questionar o que as ciências computacionais estão fazendo quando se apropriam do estudo da arte. E eles deveriam perguntar se alguma dessas coisas é para o bem de alguém ou de qualquer coisa, exceto a IA, seus defensores mais zelosos e aqueles que lucram com isso.
Sonja Drimmer é médico clínico e professor assistente da University of Virginia. Este artigo foi republicado de A conversa debaixo de Licença Creative Commons. Leia o artigo original.