你的塗鴉對AI而言可能比畢卡索的畫還值錢

畢卡索是誰應該不用多介紹。這位畫家的作品只要拿出來拍賣，往往會創下天價，賣到上億美元也不是難事。但如果拿一幅畢卡索的畫讓AI估價，在不說畫家是誰的情況下，AI又會估多少呢？

最近耶魯大學藝術市場經濟學家Magnus Resch用歷史上人類的重要藝術作品訓練了一套AI模型，無論是羅浮宮的蒙娜麗莎，或是黑人藝術家Rashid Johnson的當代創作，只要能在美術館或拍賣會紀錄上找的到，都會連同對應的市場成交價格被納入訓練資料內。這套「Fine Art Large Vision Model」（大型藝術視覺模型）的任務是，學習如何「看」藝術作品，再以這些作品顯現出來的視覺特徵為基礎，來估算其他作品應該會有怎樣的市場價值。

早期訓練的成果令Resch滿意，模型對作品的估價有半數以上與市場實際成交價相當接近。不過問題隨即浮現：若是把藝術家的姓名、作品歷史或代理出售的畫廊等背景資訊拿掉時，模型的預測就與實際成交價完全脫鉤。甚至一幅畢卡索的畫估不到1千美元，比1張在紐約街頭隨手拍下的無名塗鴉還低，但把這些資訊加回去的話，估價立刻就又準了。這代表什麼？

#讓畫值錢的是故事與人脈

Resch的看法是：模型無法只從視覺美感正確估價一幅作品，不是因為它使用的演算法不夠強，而是因為訓練資料本身就已經帶有特定的標準，反映出來的是藝術品的價值被社會、經濟、文化因素深度滲透的現實，畢竟在當代藝術拍賣中，超過50%的成交總額只集中在區區20位藝術家的作品上。而我覺得，市場的注意力跟追價意願長期集中在少數大師級藝術家身上，加上頂級畫廊的發展，美其名曰是大師們的作品「藝術品質更高」，然而它們是真的更「美」、更「觸動人心」，還是只是在大家的讚嘆聲中不斷被追捧上去？恐怕沒有答案。

其實Resch在2018年間就與其他數據科學家合作在Science期刊發表了一篇廣被引用的文章，他們追蹤了超過50萬名藝術家的職涯，得出的結論是：一位藝術家能否成功（在經濟上），他的人際網絡（network）廣闊與否，影響遠大於他作品本身的美術或視覺品質如何。從精英院校或頂級畫廊起步的藝術家，往往享有自我強化的「鎖入效應」（lock-in effect）；相對而言其他人則幾乎很難打破這道看不見的門檻。

而這次Resch的試驗不過是用AI把同樣的事情又說了一遍：藝術品的市場價值很多時候是靠故事與人脈撐起來的，作品本身的藝術價值可以完全是另一件事。因此若試圖用AI解析藝術市場的定價邏輯，結果可能是途勞無功，但或許AI可以扮演比較「純粹」的經紀人角色，在傳統畫廊、策展人、媒體以外，以另一種美感的標準把它經過訓練認為符合標準的藝術家作品推向收藏家或一般大眾。