Die Kunstauthentifizierung war nie ein geradliniger Fortschrittsprozess. Sie entwickelt sich in Schüben, geprägt ebenso sehr von Skepsis wie von Entdeckungen. Die traditionelle Kennerschaft, gegründet auf langes Betrachten und tiefe Vertrautheit, bleibt eine ihrer tragenden Säulen. Im Laufe der Zeit kamen wissenschaftliche Werkzeuge hinzu – von Spektroskopie und Röntgenaufnahmen im 19. und 20. Jahrhundert bis hin zum jüngeren Auftreten künstlicher Intelligenz. Jede neue Methode trat mit Verheissung und Provokation zugleich auf. Und jede stiess, unvermeidlich, auf Widerstand.

Dieser Widerstand ist leicht zu verstehen. Authentifizierung berührt Reputation, Märkte und Karrieren, und jedes neue Instrument, das Einsichten in die Autorschaft beansprucht, stellt lange etablierte Autoritäten infrage. Im Jahr 2023 gehörte Niels Büttner, Professor für mittelalterliche und neuere Kunstgeschichte an der Staatlichen Akademie der Bildenden Künste Stuttgart, zu den pointiertesten Skeptikern der Rolle von KI in diesem Fachgebiet. In einem veröffentlichten Beitragäusserte er scharfe Kritik an KI-basierter Authentifizierung im Allgemeinen und an der Technologie von Art Recognition im Besonderen. Zu diesem Zeitpunkt war das Verhältnis offen konfrontativ.

Was folgte, war kein Rückzug, sondern eine Einladung, die Annahmen beider Seiten zu prüfen.

Die Gelegenheit bot sich in Gestalt eines seit Langem umstrittenen Porträts, das Anthony van Dyck zugeschrieben wird. Das Gemälde zeigt Don Diego Messía Felipe de Guzmán, Marqués de Leganés, einen einflussreichen spanischen Adligen und Militärbefehlshaber. Während die Komposition gut bekannt ist, wird die Zuschreibung dieser konkreten Fassung seit Jahren kontrovers diskutiert. Viele Forscher argumentieren, es handele sich nicht um ein eigenhändiges Werk van Dycks, sondern um ein Produkt seiner Werkstatt oder eines engen Nachfolgers.

Die Komplexität des Falls ergibt sich aus der Existenz mehrerer Versionen. Die ursprüngliche Komposition, gesichert van Dyck zugeschrieben, befindet sich im Tokyo Fuji Art Museum. Eine zweite Version wird in der Fundación Santander aufbewahrt. Das untersuchte Gemälde steht zwischen diesen Referenzpunkten: nah genug, um eine Zuschreibung zu provozieren, aber zugleich abweichend genug, um Zweifel zu wecken

Damit wurde es zu einem idealen Testfall für interdisziplinäre Zusammenarbeit.Für die KI-Analyse stellte Art Recognition einen Trainingsdatensatz aus bestätigten Werken van Dycks zusammen, deren Auswahl direkt von Büttner selbst validiert wurde. Parallel dazu unterzog Büttner das Gemälde einer traditionellen konnoisseurialen Untersuchung. Sein Urteil war klar und eindeutig: Das Werk ist nicht eigenhändig. Es stammt nicht aus van Dycks eigener Hand – eine Einschätzung, die mit früheren wissenschaftlichen Bewertungen übereinstimmt.

Unabhängig davon gelangte auch das KI-Modell zu demselben Schluss. Das Gemälde wurde mit einer Wahrscheinlichkeit von 79 Prozent als nicht authentisch klassifiziert. Auch wenn KI-Ergebnisse selten exakt mit menschlichen Urteilen übereinstimmen, war die Konvergenz in diesem Fall bemerkenswert. Zwei grundlegend unterschiedliche Analyseweisen – die eine verwurzelt in historischer Expertise und visueller Intuition, die andere in statistischer Mustererkennung – führten zur gleichen Antwort.

Besonders lehrreich an diesem Fall ist nicht das Ergebnis selbst, sondern der Weg dorthin. Ein entschiedener Kritiker der KI lehnte die Technologie nicht einfach ab, sondern setzte sich mit ihr auseinander, prüfte sie, hinterfragte ihre Annahmen und half, ihre Parameter mitzugestalten. Das Resultat war keine Kapitulation, sondern Zusammenarbeit. Diese mündete in einen gemeinsamen wissenschaftlichen Artikel – ein seltener Moment methodischer Brückenbildung in einem Gebiet, das oft von verhärteten Positionen geprägt ist.

Der Van-Dyck-Fall zeigt, was KI sein kann, wenn man sie weder als Orakel noch als Bedrohung behandelt. Sie wird zu einem Werkzeug, das Glaubwürdigkeit nicht dadurch gewinnt, dass es Expertise ersetzt, sondern indem es ihr standhält. Damit weist er auf eine Zukunft der Authentifizierung hin, in der es weniger um Rivalität zwischen Methoden geht als um ihre Konvergenz. Dieser Fall war auch Gegenstand einer Folge des Podcasts Is It? die Sie hier..

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