信息技术引发艺术品行业的变革

赵美红 刘珏 牛根富

摘要：由艺术品与信息技术的结合而产生的防伪备案手段成为了艺术品新型登记方式，此方式保障了艺术品在流通中的唯一性、安全性和可追溯性。使用区块链技术+防伪方法建立的新型艺术品交易模式实现了交易的公开透明，重建了艺术市场的诚信机制，维护了艺术家作品的原创版权。艺术品与知识图谱结合建立的艺术品行业知识库，可以为各大博物馆的展品进行专业的或普及性的介绍，也可以为人工智能技术实现艺术品的机器鉴定提供专业文史资料的支撑。信息技术与艺术品的结合完全改变了艺术品行业的运行模式，也解决了诸多潜藏在艺术品行业内的危机。

关键词：防伪备案;区块链;知识图谱;人工智能;艺术品

中图分类号：J124 文献标识码：A 文章编号：1004-9436（2021）03-000-03

中国艺术品交易于1992年打破了传统一对一的买卖形式，开启了艺术品交易新模式——北京国际拍卖，由此中国艺术品市场获得了突飞猛进的发展，拍卖成交额逐年增长，并于2011年达到顶峰，国内艺术品拍卖市场总成交额也从几十亿上升到上百亿，随后成交数量虽有所下降但成交额却趋于稳定[1]，中国艺术品市场一跃成为全球三大艺术品拍卖市场之一。瑞士银行发布的《2019年全球艺术市场报告》显示，2018年中国艺术品市场的交易额为128亿美元，约占全球艺术品市场份额的19%。但从拍卖市场来看，中国艺术品拍卖市场的交易额为85亿美元，占全球拍卖市场的29%，稳坐全球成交额第二大艺术品拍卖市场的交椅[2]。

在艺术品交易繁荣的背后，还存在着潜在的危机。一是艺术品流通中的安全保障（即如何证明“此物是此物”）;二是艺术品拍卖时如何保证拍品的真伪及可追溯性;三是如何实现拍卖赝品的可追回性;四是如何杜绝拍卖或寻找到盗掘走私的文物[3];五是艺术品交易的诚信体系如何构建[4]……以上种种问题都亟待解决。而随着信息技术的发展，各种新型现代科学技术与艺术品行业结合所产生的现代服务为上述问题的解决提供了可行性。

1 利用科技手段和信息技术为艺术品建立新型登记方式

1964年，国家文物局统一要求各文物单位进行文物登录（包括调查、登记、建档等）管理工作[5]。随着信息化的发展，国家文物局要求把文物藏品登记、建档的内容信息化，增加文物本体图像的采集，图文并茂地记录文物的真实状况。由文化和旅游部颁布的于2016年3月15日执行的《艺术品经营管理办法》中，只要求对所经营的艺术品标明作者、年代、尺寸、材料、保存状况和销售价格等信息。2005年7月，全国首家艺术品原作登记中心在上海成立，旨在保护原作者的知识产权，解决艺术市场中艺术品的真伪问题。书画等艺术品需在作者本人的亲笔确认的前提下建立影像、文字档案登记资料，并在国家版权部门备案，最后给每幅作品制作登记证[6]。但随着科技的进步，这种仅通过影像资料和记录作品细节来建立作品与登记的方式已很难遏制赝品的出现。因此，为艺术品建立一种有效的、唯一的、能证明“此物是此物”的登记方式尤为重要。

2008年，中国艺术科技研究所以国家科研项目的形式研究了书画艺术品科学备案的方法[7]，他们提取了书画本身的结构特征作为防伪信息进行电子登记备案，当作品进入流通领域交易后，可使用科学仪器再次提取此艺术品原位置的结构特征，然后通过自动比对两组防伪信息的一致性进行鉴定[8]。这种方法有效地使登记方式与作品建立起了唯一的联系，并于2013年被应用于书画市场，主要为原创作者进行保真备案，被大多数画家接受和信任。其他艺术品门类也可以利用自身的结构特征进行防伪溯源，如陶瓷[9-10]可通过使用X射线透视成像系统清晰地记录胎体中的微裂纹、气孔、结晶等微观结构来防伪。近几年利用信息技术为艺术品进行防伪备案的应用逐渐增多，如RFID技术（即射频识别技术，它是一种使用无线电射频技术对目标物进行识别的通信技术[11]）和NFC技术（此技术是在RFID技术的基础上发展而来的[12]）等都采用非接触式的通信方式传输数据，这些技术使用的标签都可负载大量电子信息，也可进行身份识别，它们已被大量应用于图书馆系统。同时，在艺术品领域它们作为防伪溯源手段之一也在逐步投入应用，如意大利艺术馆Linea Murano Art为每件Celotto的艺术品都附上了NFC标签，保证所有作品都是原作，买家和客人可以通过扫描NFC标签获得艺术家、作品及其所属权等相关信息。

2 艺术品与知识图谱结合建立艺术品行业知识库

Google公司为了提高引擎的搜索能力，于2012年提出在语义网基础上发展并形成知识图谱。随后学术界与工业界的研究人员投入了大量的财力和精力构建了各种基础知识库，然后通过知识抽取技术形成了高质量的知识库。不同知识源的知识经加工、更新实现了知识的再融合，之后在此基础上进行知识推理，完成知识库的丰富和扩展，得到智能化语义水平的知识图谱[13]。知识图谱是多学科交叉领域研究基础上的一门实用技术，它包含信息检索、自然语言处理、数据网和人工智能等多领域的理论研究和应用技术集成[14]。目前，知识图谱在智能搜索、深度问答、社交网络以及一些专业领域中都有所应用。

艺术品作为一种文化和美学的载体，是凝结了艺术家智慧而创作出的作品，是对当下、过去或者未来文化理解的凝练展现，通过直观的、可触摸的形式展示出了无形的文化。艺术品的展览，既向大众展示了美，又传播传承了文化。但艺术品领域的知识大多属于专业知识或行业内部知识，从事这方面研究的学者或专家能较好地掌握此内容，而普通人却很难深入了解，这导致文化在传播及传承方面相当困难。因此，为艺术品的作品系统（包含作品的基本信息和衍生信息）、作者系统（作品的创作者和装裱形制的创作者）以及展览系统（包括展览会信息、作品展览记录信息）等专业知识建立动态的、多维的、可视化的全景画像知识图谱就显得尤为重要。利用知识图谱推理、分析、展示方面的功能，既可以为专业学生学习艺术品相关知识提供系统的、专业的、图文并茂的网状結构化的知识，也可以为各大博物馆的展品进行专业的或普及性的介绍，通过人机问答形式，为艺术品爱好者提供基于知识图谱的智能语义检索和艺术品的全景画像等可视化服务。

下面以王希孟的《千里江山图》为例介绍知识图谱在书画艺术品知识领域的应用，展示构建多维度关联的“作品—作者”书画知识图谱。

《千里江山图》是青绿山水画的代表作。青绿山水画自展子虔创作《游春图》开始，进入了“青绿重彩”的新阶段。唐代李思训在设色方面以“金碧辉映”为特点，其子李昭道也克承家学。北宋后期，王诜和赵令穰画水墨也作青绿，但是不以青绿为重。直至南宋，赵伯驹和赵伯骕才祖述李思训画法，青绿的山水画风在南宋复兴，当时的画家赵大亨、卫松等都受二赵影响。李唐、萧照和刘松年也作青绿山水。元代的钱选、李容瑾和明代的仇英，也是赵伯驹、赵伯骕画法的继承者。到了清代，袁江、袁耀叔侄二人也擅画青绿山水。根据《千里江山图》卷后蔡京的题跋可知，此作品为宋徽宗朝的宫廷画院画学生王希孟创作。宫廷画院的设置始于五代，在西蜀与南唐均有设置。北宋建国伊始，就设置了“翰林图画院”，画院内设画学正、艺学、祗侯、待诏四等职位，没有得到职位的则称作画学生。明、清两朝延续前朝传统，也设立宫廷画院。清代宫廷画院的画家们主要奉命编纂书画丛辑、图绘帝王功绩。宋徽宗赵佶本人也善画，瘦金体书法也相当精巧。在宋徽宗的推动下，北宋花鸟画继承五代传统，进步较大。西蜀画院的画家黄筌及其子黄居宝、黄居寀，在蜀亡后归宋，进入北宋宫廷画院，后来黄居寀在宋初画院中巩固了“黄体”的地位。到北宋熙宁时，花鸟画家崔白所作花鸟画“体制清赡，作用疏通”，与浓丽的黄氏画法不同。其弟崔悫、其孙崔顺之都保持了他的画风，而其弟子吴元瑜的艺术成就则与之并驾。赵昌也是比较优秀的花鸟画家，师法于他的画家有北宋时期的易元吉和南宋画院待诏林椿。在南唐后主李煜奉表出降北宋朝后，曾聚集在南唐画院中的杰出画家们，如周文矩、顾闳中、董源、巨然等悉数进入北宋的宫廷画院。周文矩擅长人物画，用笔受李煜书法影响。据传李煜曾派顾闳中、周文矩夜至韩熙载家，顾闳中由此创作了著名的《韩熙载夜宴图》。巨然则师承董源，画史并称他们为“董巨”。到了南宋，刘松年、李唐、马远和夏珪这四大家在山水画取材、结构、笔墨等创作方面有了新的发展。元代的赵孟頫、高克恭，明四家的黄公望、王蒙、倪瓒、吴镇，明代吴门画派的沈周、文徵明等都祖述“董巨”画法。华亭派创始人董其昌也推崇“董巨”，董其昌的绘画理论对后世的四王，即王时敏、王鉴、王翚和王原祁影响深远。

从青绿山水中可以延伸出中国绘画的不同分类，如山水画、花鸟画（花鸟画中还可细分出水墨梅、竹画）、人物道释画等等，每个画种按照时间的发展，有不同的代表人物、代表画作和代表画派。并且这些画家之间还有师承、家学渊源和绘画风格的彼此影响。这些关联都能在知识图谱中得到梳理和展现。

3 在艺术品交易中引入区块链技术建立新的交易模式

2008年美国爆发了金融危机，导致人们对金融公司和负责监管它们的政府机构失去了信心。同年11月1日，中本聪基于密码学原理的去中心化研发出了一套应用于货币点对点交易的系统，即《比特币：一种点对点的电子现金系统》，并开创了第一个创世区块链[15-16]。经过10多年的发展，区块链在分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等方面进行了多种技术融合再创新，形成了具有分布式数据库、多方协作、公开透明、不可篡改、不可抵赖等独特的优势。区块链技术能促进资源重新整合、改变行业的运行模式、解决相互的信任危机等，因此，它被迅速应用到金融、医疗健康、智能物流、食品安全、社交媒体、零售行业以及大数据共享等众多领域。

无论是一对一的艺术品交易还是艺术品拍卖都存在模糊和具有非公开性的领域，这使得藏家、买家和艺术家都在呼吁一种公开的、透明的、可追溯的交易方式的诞生，区块链本身所具有的技术优势恰好可以弥补这些不足。2018年3月5日，美国区块链创业公司Codex Protocol利用区块链技术为艺術品和收藏品生态系统专门建立了一个去中心化所有权登记系统，其透明、公平的鉴证方式吸引了更多的资本、藏家、买家和艺术家的参与[17-18]。同年，美国Kiyoung Kate Nam女士利用区块链技术建立了Kbean平台，她把艺术家、买家、卖家、投资者、策展人、拍卖商、运输商和评论家的工作都聚集在此平台上开展，艺术家可以向多个买家出售一件艺术作品，投资者也可以通过组合投资艺术品，Kiyoung Kate Nam 创立了一种新的艺术市场模式[19]。2018年，基于区块链技术的ArtLinX全球艺术社区平台上线，它通过智能合约方案把全球范围内的艺术品机构、艺术品经纪人、文创机构、拍卖行、博物馆、画廊、艺术家、艺术品交易平台等卖家机构，以及私人藏家、文化艺术鉴赏者等艺术品投资者汇集到这个平台上，利用区块链公开透明和不可篡改的特性，实现了艺术品的确权，保证了交易记录的真实性。

3.1 区块链技术对艺术市场的影响

3.1.1 区块链技术+防伪方法重建了艺术市场的诚信机制

我国现行《拍卖法》第六十一条规定的“声明不保证”条款，“拍卖人、委托人在拍卖前声明不能保证拍卖标的的真伪或者品质的，不承担瑕疵担保责任”被一些拍卖机构误读甚至滥用，造成了艺术品行业的诚信危机。如果艺术品实现“保真拍卖”将面临以下问题：一是健在艺术家对时间跨越大的自我作品的鉴定难;二是鉴定专家对过世艺术家作品进行鉴定时，有时很难达成一致的具有公信力的鉴定结果，而且专家的鉴定结论也不一定会被司法机关采纳和支持。这些因素导致艺术品真伪鉴定难，艺术品来源惹争议，由此引发了拍卖后买方不付款或要求索赔的拍卖纠纷案件，难以得到妥善解决。

区块链技术应用到艺术品市场中，可以对每一次的交易记录形成数据区块，按照时间顺序进行链式排列。因此，艺术品的来源、运输过程和交易历史等信息一旦输入或更新到数据库中，每个数据块上都会被盖上时间戳和存在证明，之后被永久地存储起来，这样就可以实时记录并完整保存所有的艺术品流转过程，实现艺术品的溯源。而对单个节点上的数据进行篡改或伪造是无效的，因为存储系统中的其他数据是没有被修改的。因此，区块链技术保证了艺术拍卖市场数据的安全性和稳定性[20]，并实现了艺术品拍卖的溯源，技术性举证防伪手段证明了“此物是此物”，这两种技术的结合为艺术品行业建立了诚信体系，也从技术上为实现拍卖赝品的可追回性提供了保障。

3.1.2 区块链技术保证了艺术品交易环境的公开透明

艺术品因为特殊价值和高回报的特点，具有投资、融资、保值和增值的属性，吸引了大量热钱的涌入，资本的快速涌入也繁荣了艺术品市场。但由于拍卖的模糊和非公开性，艺术品拍卖市场上也出现了一些知假售假的情况，使艺术品融资、艺术品基金和艺术品证券化的发展遇到了瓶颈[21]。在艺术品市场中引入区块链技术，可以使艺术品的来源、鉴定和鉴证结果、交易记录等数据内容在一个去中心化的账本中对所有人公开，任何人都可以通过公开的通道查询系统内的相关数据（除了交易双方的私有信息被加密外），打造了一个信息高度透明的艺术品交易系统。外人难以篡改的特性，又保证了艺术品价值传输过程中的完整、真实和唯一，为艺术品与资本的结合发展创造了条件。

3.2 区块链技术+防伪鉴证技术可以保护艺术家的版权

为了保护艺术家作品的版权，主管部门和从事艺术品活动的机构采用了各种方法，但侵权现象还是屡禁不止，维权也难以实现。如果艺术家把创作完成的艺术品和采集到的此艺术品的防伪信息上传到由区块链技术打造的艺术品交易平台上，经区块链的特殊算法就可以为艺术品提供一个唯一的数字化身份，使得该艺术品拥有唯一的版权，之后此艺术品在交易流通的过程中，每一个流程的详细信息都会依据时间顺序被记录下来，不可篡改且公开透明。所以说，区块链技术结合防伪技术可以维护艺术作品在艺术市场流通中的原创版权。

4 艺术品与人工智能技术的结合

人工智能（Artificial Intelligence，英文缩写为AI）集合了信息学、逻辑学、生物学、认知学、思维学、系统学和哲学等众多学科，在知识处理、语音识别、图像处理、自然语言处理、模式识别、机器学习、博弈论、知识库、自动定理证明及智能机器人等多个应用领域取得了显著成果[22-23]。从1943年人工神经元模型的提出开启了人工神经网络的研究，到2006年深度学习的提出，人工智能技术取得了突破性的进展。之后经过10多年的发展，人工智能利用它的准确性与理性在安防领域、自动驾驶领域、电商零售领域、金融领域以及教育领域等很多行业得到了成功应用。2016年Gatys首次利用机器学习中的卷积神经网络把某图片的风格转化成特定风格的艺术品，即把人工智能应用到感性的、创造美感的艺术中。Google AI的科学家们在人工神经网络算法的基础上，能对输入的一张照片进行加强或者重塑[24];而德国科学家尝试用深度学习算法，让人工智能系统学习凡·高、莫奈等世界著名画家的绘画风格，然后创作出全新的“人工智能世界名画”[25]。2018年的10月，纽约佳士得首次成功拍卖了人工智能创作的肖像画《爱德蒙·德·贝拉米肖像》[26]。但艺术家认为，艺术品除了具有艺术形态，还应具有表达人文精神的意识形态，即作品应体现出时代风格和个人风格。而人工智能通过模仿或移用绘画作品元素进行无创意创作，在感情表达方面缺少人文精神和价值取向，是没有“灵魂”的，更没有感情，因此不能称其为艺术品[27]。

在绘画艺术领域，画家通过具有个人色彩的构图形式、绘画内容和创作风格的融合来创作艺术作品，人工智能也可以利用专家系统和机器学习技术通过对人工神经网络的深度学习，掌握画家独特的艺术风格，从而替代传统鉴定家依靠视觉观察、识别画作的目鉴方式。人工智能还能结合专业知识库丰富的文史知识对画作本身资料进行考订、补充，完成对艺术品的“机器鉴定”。艺术品的真伪鉴定完全可以通过人工智能实现，使我国传统艺术品鉴定方法更科学、更智能。

5 结语

针对艺术品可以利用防伪备案手段为其建立一种有效的、唯一的、能证明“此物是此物”的新型登記方式。区块链技术可以在艺术品交易中建立新的、公开透明的交易模式，它为艺术品与资本的结合发展创造了条件。区块链技术+防伪方法与艺术品的结合不仅可以重建艺术市场的诚信机制，而且还可以维护艺术家创作作品的原创版权。艺术品与知识图谱结合建立的艺术品行业知识库，不仅可以为各大博物馆的展品进行专业的或普及性的介绍，也可以为人工智能技术实现艺术品的“机器鉴定”提供专业文史资料的支撑。因此，信息技术与艺术品的结合完全改变了艺术品行业的运行模式，也解决了诸多潜藏在艺术品行业内的危机。

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作者简介：赵美红（1975—），女，山东成武人，博士，助理研究员，研究方向：艺术考古学、艺术品鉴证。

刘珏（1975—），女，安徽六安人，硕士，助理研究员，研究方向：书画鉴定、艺术品鉴证。