艺术中的人工智能与错误信息：视觉语言模型能判断画布背后的手还是机器吗？

艺术作品，特别是绘画作品的归属权问题，一直是艺术界的一个核心议题。强大的、能够生成和分析图像的人工智能模型的出现，给绘画作品的归属权带来了新的挑战。一方面，人工智能模型可以生成模仿特定画家风格的图像，这些图像可能会被错误地归属，例如，被其他人工智能模型错误归属。另一方面，人工智能模型可能无法正确识别真实绘画作品的艺术家，从而导致用户错误地归属绘画。本文使用最先进的图像生成和分析人工智能模型，在一个包含近40,000幅绘画作品（来自128位艺术家）的大型数据集上，对这两个问题进行了实验研究。结果表明，视觉语言模型（VLMs）在以下方面能力有限：1）执行画布归属，以及2）识别AI生成的图像。随着用户越来越依赖对AI模型的查询来获取信息，这些结果表明有必要提高VLMs的能力，以可靠地进行艺术家归属和AI生成图像的检测，从而防止错误信息的传播。