Titolo : L’impatto dell’intelligenza artificiale nel mercato dell’arte: un’analisi degli approcci di autenticazione delle opere d’arte fra storia e digitalizzazione
Anno : 2024
Pagine : 14
Doi : 10.53148/CD202402005
9,00 

L’avvento dell’era digitale ha portato significativi cambiamenti nel mercato dell’arte, soprattutto nell’autenticazione delle opere d’arte. Questo studio vuole esaminare l’incidenza dell’image recognition utilizzato dalle AI come uno strumento promettente per l’autenticazione delle opere d’arte, ponendo a confronto il metodo utilizzato dall’AI con il lavoro degli storici dell’arte. Questo elaborato esaminerà anche due casi significativi di opere d’arte rivelatesi false secondo l’analisi dell’AI: il caso di Sansone e Dalila di Rubens e la disputa sul Tondo de Brecy di Raffaello, paragonandola alla antecedente disputa, risolta dagli storici dell’arte, in merito alla Madonna di Darmstadt. Attraverso l’analisi dei metodi utilizzati dagli storici dell’arte e l’applicazione di algoritmi di riconoscimento delle immagini, questo studio evidenzia i vantaggi e i limiti di entrambi gli approcci. I risultati indicano che l’image recognition può essere un prezioso strumento complementare al lavoro degli esperti umani nell’autenticazione delle opere d’arte, offrendo una prospettiva innovativa e una maggiore precisione nell’identificazione di opere contraffatte.

 

The advent of the digital era has brought significant changes to the art market, especially in the authentication of artwork. This study aims to examine the impact of image recognition used by AI as a promising tool of artwork authentication, comparing the AI method with the work of art historians. This paper will also explore two noteworthy cases of artwork revealed to be forgeries according to AI analysis: the case of Rubens’ “Samson and Delilah” and the dispute over Raphael’s “De Brecy Tondo”, comparing it to the earlier dispute, resolved by art historians, regarding the “Madonna of Darmstadt”. Through the analysis of methods used by art historians and the application of image recognition algorithms, this study highlights the advantages and limitations of both approaches. The results indicate that image recognition can be a valuable complementary tool to the work of human experts in authenticating artworks, offering an innovative perspective and greater precision in identifying counterfeit works.