Ajustamento de perdas e restauração de obras de arte: a inteligência artificial irá perturbar ou revolucionar o mercado?

A tecnologia de inteligência artificial (IA) provou que pode mudar drasticamente a análise de obras de arte no que diz respeito à restauração e ao ajuste de perdas. Um caso recente de autenticação diz respeito a uma pintura atribuída ao pintor renascentista italiano Rafael, intitulada «O Tondo deBrécy(a Madona de Brecy)». O colecionador de arte britânico George Lester Winward adquiriu a obra em 1981 e afirmou que ela tinha sido pintada por Rafael. Para provar a sua teoria, ele comparou a pintura com outra obra de Rafael, a «Madona Sixtina», que se encontra numa galeria em Dresden, na Alemanha. Durante 40 anos, Winward não conseguiu confirmar a sua convicção, apesar de, aos olhos de muitos especialistas, as semelhanças serem óbvias.

Recentemente, investigadores das universidades britânicas de Nottingham e Bradford utilizaram uma ferramenta de reconhecimento facial para comparar as duas pinturas. O computador analisou a obra do artista ampliada em milhares de pixels. A comparação, utilizando tecnologia de IA, confirmou que as duas Madonas retratadas são 97% semelhantes e as crianças nas pinturas são 86% semelhantes. Uma reportagem da imprensa sobre este evento utilizou o título «Autor da pintura identificado graças à inteligência artificial». Mas essa chamada identificação não resulta automaticamente num certificado de autenticidade ou num reconhecimento mais amplo da obra no mercado.

De facto, os profissionais do mercado de arte, especialistas, historiadores de arte, curadores e galeristas continuam cautelosos em relação à IA — e por boas razões.

Vários elementos a considerar

Quando um especialista de renome internacional é conhecido como o principal especialista num determinado artista ou período artístico, a sua experiência é válida. Por exemplo, em 2019, quando o especialista Eric Turquin atribuiu a pintura «Judith Beheading Holofernes» ao pintor Caravaggio, a sua atribuição tinha de ser certa. Se o especialista tivesse dúvidas, não atribuiria a obra a um autor no seu certificado e relatório de peritagem.

A análise de Turquin foi mais longe, comparando-a com as outras 65 pinturas conhecidas do artista. A tela e os pigmentos analisados revelaram que se tratava de uma obra napolitana datada entre 1600 e 1610. O seu conhecimento especializado e a análise estilística — em colaboração com um grupo de especialistas em história da arte — permitiram confirmar com total certeza a atribuição da pintura a Caravaggio. Ficou demonstrado que a obra não poderia ser, por exemplo, uma cópia de Louis Finson, como alguns afirmavam.

Este exemplo demonstra que:

• A atribuição de obras importantes não pode ser determinada por uma única pessoa. Os especialistas cercam-se de especialistas para fundamentar e confirmar os seus julgamentos. Uma análise simples para comparar duas pinturas — como mencionado no exemplo anterior sobre a obra de Rafael — é insuficiente.
• No mercado de arte, é difícil aceitar que uma pintura seja 97% semelhante — ou tenha uma probabilidade ainda maior do que isso — a outra obra do mesmo artista. Análises realizadas por laboratórios que utilizam IA pretendem aceitar que uma semelhança de 75% é suficiente para validar a atribuição de uma obra. Mas a dúvida sobre os 25% restantes não é de forma alguma aceitável para o mercado de arte e suas seguradoras.

Os certificados de autenticação qualificam as obras avaliadas de diferentes maneiras. As peças podem ser do «estúdio do artista» — ou seja, produzidas pelo aprendiz do mestre — ou da «própria mão do artista». Muitos artistas pedem aos seus alunos que pintem partes das suas pinturas, como paisagens, cortinas, etc.

Como a IA levará esses fatores em consideração? Ela rejeitará a atribuição dessas pinturas se comparadas a um retrato pintado exclusivamente pelo artista? Ela também levará em consideração restaurações, repinturas etc. — e qual será a importância disso na sua análise?

Essas observações levam-nos a rever os dados que alimentam a IA.

No exemplo da «Madona de Brecy», a indicação é que a pintura foi comparada com outra pintura de Rafael em Dresden. Que outros dados foram utilizados? Foram realizadas análises dos materiais? A datação da obra em relação ao desenvolvimento estilístico de Rafael foi analisada?

Outro exemplo é a validação da pintura «Retrato de uma Mulher (Gabrielle Renard)», de Renoir, em 2022. A Sotheby's, empresa que vendeu a pintura, utilizou tecnologia de IA da empresa suíça Recognition para autenticar a pintura. A máquina analisou as pinceladas, as cores e o estilo geral da obra para compará-la com uma base de dados de mais de 200 pinturas de Renoir. A tecnologia estabeleceu uma correspondência de 80,58%. Embora a casa de leilões tenha conseguido atribuir a pintura dessa forma, os especialistas continuam céticos. A dúvida dos especialistas do mercado de arte sobre a atribuição equivale a 19,42%. 

Assim como especialistas convidam laboratórios para analisar pigmentos com o apoio de especialistas em história, a IA deve ser usada em conjunto com o conhecimento do artista e outras técnicas para autenticar — ou não, conforme o caso — uma pintura.

A responsabilidade do especialista ou da IA?

Imagine um futuro em que a IA, com melhorias adicionais, seja considerada suficientemente fiável para que o mercado de arte e as seguradoras confiem exclusivamente no seu veredicto. Ou que, numa primeira análise com um limiar mínimo de 75%, ela ponha em causa a perícia inicial do especialista que atribuiu ou rejeitou a obra de tal ou tal artista.

Seria, portanto, necessário demonstrar que o especialista cometeu um erro. Ao longo da história da arte, a evolução da tecnologia revelou que mesmo os especialistas mais reverenciados cometeram erros de atribuição. A IA talvez revele mais erros. Ainda assim, a IA terá de ser acompanhada por outras técnicas além das atualmente utilizadas para o reconhecimento facial.

Um clima de cautela

A IA não deve ser utilizada para identificar obras de arte no futuro sem controlo dos dados que a alimentam, ou através de uma utilização intensiva/exclusiva. É possível imaginar uma aplicação que proponha autenticar uma obra de arte utilizando fotografias da mesma, ou mesmo concordar em segurá-la, a partir de análises realizadas pela IA.

É imperativo manter uma postura cautelosa. É provável que, em breve, os falsificadores utilizem essa tecnologia para criar obras imitadas com todas as características, qualidades e pinceladas do artista original. 

Tomemos como exemplo a pintura «A Ronda Noturna» (1642), de Rembrandt. A pintura foi recortada em três lados em 1715 e as partes recortadas foram perdidas. Graças a uma cópia da pintura do século XVII e à IA, a pintura foi recomposta. A IA analisou a técnica de pintura de Rembrandt, o seu uso de cores e as suas pinceladas para imprimir as partes que faltavam na tela. Alguns especialistas em arte têm a certeza de que os falsificadores usarão essa tecnologia para criar obras que serão difíceis de provar que são imitações.

Imagine que um falsificador use IA para imitar uma obra do pintor Pablo Picasso, cuja produção foi imensa e cujos pigmentos, telas e meios são facilmente encontrados. A única dificuldade do falsificador seria garantir uma procedência. A história está repleta de falsificadores que conseguiram introduzir obras falsas. Por enquanto, o mercado de arte e as suas seguradoras estão cientes desse perigo, sem conseguir compreendê-lo totalmente.

IA e restauração de obras de arte

O exemplo de «A Ronda Noturna» demonstra que a IA ajudará muito os restauradores de pinturas nas suas abordagens à restauração. Permitirá uma melhor compreensão das secções em falta ou danificadas e possibilitará a confirmação das cores, formas, etc., que o artista teria utilizado. No entanto, os conhecimentos técnicos e o saber dos restauradores serão necessários para produzir uma restauração perfeita.

O que falta à inteligência artificial

Embora a IA possa recriar partes ausentes de pinturas e talvez em breve produzir obras em determinados estilos, os especialistas ainda concordam que a tecnologia não possui o nível de sensibilidade, gosto e inteligência humana que o artista usa para criar.