Do redakcji AIPORT.pl wpłynęła notka prasowa ogłaszająca, że sztuczna inteligencja rozstrzygnęła spór o najdroższy obraz świata i że Salvator Mundi nie wyszedł spod ręki Leonarda da Vinci. Sprawdziłem, co stoi za tym komunikatem, i okazało się, że sam wynik nigdy nie był przedmiotem publikacji naukowej ani niezależnej weryfikacji.
- Brazylijski badacz Átila Soares da Costa Filho stworzył system AI o nazwie Luminari, który wskazał Giovanniego Antonia Boltraffia jako autora Salvator Mundi z prawdopodobieństwem 81 procent – wynik ten nie był jednak przedmiotem żadnej publikacji naukowej ani niezależnej weryfikacji.
- Salvator Mundi został sprzedany w 2017 roku u Christie's za 450,3 miliona dolarów i od tamtej pory zniknął z publicznego obiegu – nabywcą był saudyjski klient.
- Komunikat prasowy promujący wyniki analizy zawiera wewnętrzną sprzeczność: tytuł sugeruje, że obraz nie wyszedł spod ręki Leonarda, podczas gdy treść wskazuje, że Leonardo znalazł się na drugim miejscu rankingu i mógł nadzorować powstanie dzieła.
Materiał przyszedł w wersji francuskiej, z gotowym tytułem i zestawem zdjęć. Brazylijski badacz Átila Soares da Costa Filho, twórca systemu Luminari, miał poddać obraz analizie algorytmicznej i uzyskać 81 procent wskazania na Giovanniego Antonia Boltraffia (ok. 1467–1516), ucznia i współpracownika Leonarda. Historia ma wszystko, czego potrzeba, żeby rozejść się po sieci: 450,3 miliona dolarów zapłacone u Christie’s w 2017 roku, saudyjskiego nabywcę, obraz, który od tamtej pory zniknął z pola widzenia, i serial z Julianne Moore w przygotowaniu.
Zanim cokolwiek napisałem, sięgnąłem do materiałów źródłowych. I tam zaczynają się problemy.
Chcesz czytać więcej treści związanych z AI?
Dodaj AIPORT.pl do preferowanych źródeł Google
Co mówi komunikat, a czego nie mówi
Notka opisuje Luminari jako system oparty na konwolucyjnych sieciach neuronowych, przystosowany do analizy twórczości artystów o niewielkim dorobku. Leonardo ma około piętnastu powszechnie uznanych obrazów, Picasso około pięćdziesięciu tysięcy, więc problem niedoboru danych jest jak najbardziej realny. Komunikat zapowiada, że system radzi sobie z tą trudnością i mimo wszystko potrafi udzielić odpowiedzi.
Dalej pojawia się liczba 81 procent dla Boltraffia oraz zdanie, że wskaźnik zgodności na poziomie 75 procent wystarcza już do uznania dzieła za autentyczne. A zaraz potem informacja, że Leonardo znalazł się w rankingu bezpośrednio po Boltraffiu i że obraz mógł powstać pod jego nadzorem.
Tytuł mówi więc: to nie Leonardo. Treść mówi: Leonardo prawdopodobnie przy tym był. Ta sprzeczność nie jest drobiazgiem redakcyjnym. W realiach renesansowej pracowni obraz mógł zostać zaprojektowany przez mistrza, wykonany przez asystenta, poprawiony przez warsztat i domalowany ponownie przez mistrza. Pytanie o autorstwo nie ma tu postaci zerojedynkowej, a komunikat najpierw tę złożoność zaciera, a potem po cichu ją przywraca.
Sam autor zachowuje w notce ostrożny ton. „Przyszłością ludzkości jest niezaprzeczalnie sztuczna inteligencja, a ustalanie autorstwa w dziedzinie sztuki nie zostanie z tego wyłączone” / „L’avenir de l’humanité est indéniablement l’intelligence artificielle, et le travail d’attribution dans le domaine des arts n’en sera pas exclu” (oryginał francuski).
Recenzowany artykuł dotyczy Rembrandta, nie Leonarda
Komunikat powołuje się na recenzowane czasopismo Conservation Science in Cultural Heritage, wydawane przez Uniwersytet Boloński. Sprawdziłem ten tom. Artykuł istnieje, podpisali go Lucio Colizzi z Uniwersytetu w Bari, Átila Soares da Costa Filho i Salvatore Lorusso, opublikowano go 10 czerwca 2026 roku.
Tylko że nie dotyczy on Salvator Mundi. Dotyczy dwóch obrazów z kręgu Rembrandta: autoportretu z 1640 roku oraz spornego Portretu mężczyzny znanego jako Aukcjoner. Zbiór danych liczył 1578 obrazów przypisanych szesnastu malarzom szkoły Rembrandta. Najlepszy model, ResNet50 wstępnie wytrenowany na zbiorze ImageNet, osiągnął około 72 procent trafności ogólnej. Autorzy sami piszą, że w wypadku Aukcjonera atrybucja pozostaje nierozstrzygnięta.
To dobra i ostrożna praca naukowa. Nie jest jednak certyfikatem dla wyniku dotyczącego innego obrazu, innej szkoły malarskiej i innego zbioru danych.
Skąd bierze się liczba 81 procent
Francuska redakcja Unidivers przesłała autorowi dwanaście pytań i opublikowała jego pisemne odpowiedzi 16 lipca 2026 roku. To najważniejszy element całej sprawy, ponieważ badacz sam doprecyzował status swojego wyniku.
Analiza Salvator Mundi nie została dotąd poddana recenzji naukowej. Nie została też, wedle wiedzy autora, powtórzona tą samą metodą przez niezależny zespół. Zbiór obejmował osiemnastu artystów szkoły Leonarda i 1800 obrazów, wśród nich prace Francesca Melziego, Marca d’Oggiono i Salaia.
Najbardziej rozstrzygająca jest jednak odpowiedź na pytanie, czym właściwie jest wynik 81 procent: prawdopodobieństwem autorstwa, miarą podobieństwa stylistycznego czy udziałem tej klasy wśród artystów podanych modelowi. Autor odpowiada: „Uważam, że wszystkie trzy hipotezy są odpowiednie” / „Creio que todas estas 3 hipóteses sejam apropriadas” (oryginał portugalski).
Te trzy rzeczy nie znaczą tego samego. Klasyfikator odpowiada na pytanie zamknięte: która z podanych mu klas jest najbliższa przesłanemu obrazowi. Wynik zależy od doboru artystów, jakości fotografii, wiarygodności atrybucji użytych do trenowania modelu, kadrowania, oświetlenia i kalibracji. Bez tych informacji 81 procent nie jest prawdopodobieństwem historycznym. Jest liczbą wewnętrzną modelu, która brzmi jak wyrok.
Nie mam nic przeciwko sztucznej inteligencji w historii sztuki. Uważam wręcz, że porównywanie wielkich zbiorów obrazów, wykrywanie anomalii i mapowanie zależności warsztatowych to zadania, w których modele potrafią zrobić rzeczy niedostępne pojedynczemu oku.
Problem zaczyna się gdzie indziej. W momencie, w którym wynik modelu przestaje być hipotezą, a staje się argumentem sprzedażowym.
Ta notka krążyła po europejskich redakcjach i część z nich opublikowała ją bez zmian. Rozumiem tę pokusę, bo temat jest znakomity. Ale dziennikarstwo technologiczne polega dziś w dużej mierze na umiejętności odróżnienia liczby zmierzonej od liczby ogłoszonej.
Zadaję sobie przy tej okazji pytanie, na które nie mam dobrej odpowiedzi. Skoro model potrafi przypisać obraz konkretnemu malarzowi z określonym wynikiem, to kto ustala próg, powyżej którego ten wynik zaczyna zmieniać cenę dzieła na rynku? Dziś nie ustala go nikt. I to jest sprawa poważniejsza niż spór o jeden obraz.
Piotr Wolniewicz, Redaktor Naczelny AIPORT.pl
Opisz krótko, czego potrzebujesz. Jesteśmy największym HUB-em AI w Polsce — w naszej bazie znajdziesz blisko 500 zweryfikowanych firm specjalizujących się w AI. W Twoim imieniu poprosimy 3-5 dopasowanych wykonawców o kontakt w ciągu 48 godzin.
Próg 75 procent, czyli autorytet bez normy
Zapytany o to, skąd bierze się granica 75 procent, autor odpowiedział, że jest to standardowe i uniwersalne rozumienie w środowiskach akademickich zajmujących się autentycznością dzieł sztuki. Uzasadnienie ma charakter arytmetycznej intuicji: 75 procent to połowa plus połowa pozostałej połowy.
Nie ma tu odwołania do żadnej normy branżowej, żadnej publikacji metodologicznej ani żadnej instytucji, która taki próg by ustanowiła. A próg uznania dzieła za autentyczne powinien być przypisany do konkretnego modelu, konkretnego zbioru danych, znanego odsetka fałszywych wskazań i przeprowadzonej kalibracji.
Rzetelna analiza algorytmiczna powinna ujawniać:
- pełną listę porównywanych artystów i liczbę obrazów w każdej klasie
- pochodzenie zdjęć oraz status atrybucyjny dzieł użytych do trenowania modelu
- rozdział zbioru treningowego od testowego
- trafność w rozbiciu na poszczególnych artystów oraz macierz pomyłek
- sposób kalibracji wyniku i porównanie kilku architektur
- wyraźne rozróżnienie między podobieństwem stylistycznym, hipotezą atrybucyjną a certyfikatem rynkowym
Żadnej z tych rzeczy w komunikacie nie ma.
FLUX odtwarza obraz, którego nikt nie widział
Jest jeszcze jeden element, który zmienia całą konstrukcję. Analizie poddano nie fotografię obrazu, ale rekonstrukcję wygenerowaną przez sztuczną inteligencję. Autor potwierdził, że użył modelu FLUX od Black Forest Labs w wersji kontraktowej, żeby odtworzyć stan dzieła sprzed konserwacji prowadzonej przez Dianne Modestini w latach 2007–2013.
Model generatywny potrafi stworzyć obraz wiarygodny wizualnie. Nie odtworzy jednak zaginionych laserunków, startych warstw malarskich ani przemalowań, których nie widać na żadnej dokumentacji. Deklarowane ponad dziesięć miliardów parametrów niczego tu nie zmienia, bo większy model generuje ładniejszy obraz, a nie brakującą informację historyczną.
Powstaje błędne koło. Jeden algorytm tworzy hipotetyczny obraz, drugi ten obraz ocenia, a wynik zostaje przedstawiony jako ustalenie dotyczące dzieła fizycznego, którego od 2017 roku nie pokazano publicznie.
Od artykułu naukowego do usługi na zamówienie
System Luminari jest przedstawiany na stronie autora jako prywatna metoda ekspercka dla właścicieli obrazów i rysunków o niepewnym autorstwie. Konsultacje odbywają się zdalnie, na podstawie przesłanych fotografii, a całość reklamowana jest jako tańsza i szybsza alternatywa dla tradycyjnych badań certyfikacyjnych. Ta sama strona powołuje się na publikacje w Conservation Science in Cultural Heritage jako potwierdzenie metody.
Widzę tu mechanizm wart osobnej uwagi. Narzędzie pojawia się w recenzowanym artykule. Prestiż recenzji rozciąga się na cały system. System zostaje zastosowany do słynnego dzieła, a nieopublikowany wynik dziedziczy autorytet wcześniejszej publikacji. Na końcu ten autorytet trafia do oferty handlowej.
Nie twierdzę, że doszło do nieprawidłowości redakcyjnej. Ale czytelnik powinien wiedzieć, że właściciel systemu jest zarazem współautorem artykułu o tym systemie, członkiem rady naukowej przywoływanego czasopisma i usługodawcą sprzedającym analizy oparte na tak zbudowanej wiarygodności.
Przy okazji drobiazg, który pokazuje, jak łatwo powielają się nieścisłości. Notka przypisuje serial o Salvator Mundi wytwórni Sony Pictures. Sony Pictures dystrybuowało dokument z 2021 roku, natomiast serial z Julianne Moore w roli Dianne Modestini rozwijają od czerwca 2024 Studiocanal, The Picture Company, Entertainment 360 i Zaftig Films.
Dlaczego ta sprawa dotyczy też polskich domów aukcyjnych
Polski rynek sztuki jest dziś na tyle duży, że narzędzia tego typu prędzej czy później na nim się pojawią. Według informacji sygnalnej GUS z 7 maja 2026 roku wartość sprzedaży dzieł sztuki i antyków wyniosła w 2025 roku 544,6 miliona złotych, o 17,1 procent mniej rok do roku, a na rynku działało 185 podmiotów. Artinfo.pl szacuje sam obrót aukcyjny na 427 milionów złotych wobec 449 milionów rok wcześniej, przy czym DESA Unicum kontroluje ponad połowę tej sprzedaży.
W segmencie, w którym pojedyncze zdanie eksperta potrafi przesunąć wycenę o rząd wielkości, pojawienie się usługi obiecującej szybką atrybucję na podstawie przesłanych zdjęć jest kwestią czasu. Polskie prawo nie przewiduje przy tym żadnej certyfikacji takich narzędzi.
Jest natomiast przepis, który dotyczy samej rekonstrukcji. Od 2 sierpnia 2026 roku artykuł 50 AI Act nakłada na podmioty zawodowo publikujące treści wygenerowane przez sztuczną inteligencję obowiązek ich wyraźnego oznaczenia, a odroczenie z pakietu Digital Omnibus tego przepisu nie objęło. Pisałem o tym szerzej w tekście o obowiązku oznaczania treści AI w Polsce. Obraz wygenerowany przez FLUX i rozsyłany do redakcji jako ilustracja stanu dzieła sprzed konserwacji jest dokładnie taką treścią. Redakcja, która go opublikuje bez oznaczenia, odpowiada za to sama.
Za naruszenie obowiązków przejrzystości grozi kara do 15 milionów euro albo 3 procent światowego obrotu. Skargi z artykułu 50 do KRiBSI będzie można składać po wejściu w życie krajowych procedur pod koniec października.
Za każdą polską firmą AI stoi konkretny człowiek z imieniem i nazwiskiem, często ten sam w kilku miejscach naraz, i to właśnie ludzie, nie tabelki finansowania, są prawdziwym bohaterem tego artykułu.
Co ta sprawa naprawdę pokazuje
Hipoteza Boltraffia nie jest absurdalna. Carmen C. Bambach z Metropolitan Museum of Art broniła atrybucji Boltraffiowi z udziałem Leonarda, a Prado w katalogu z 2021 roku przesunęło obraz do ostrożniejszej kategorii. Spór o Salvator Mundi trwa od lat i nie rozstrzygnie go ani ta notka, ani mój tekst.
Rozstrzygnąć mogą go badania materii obrazu: reflektografia, radiografia, analiza pigmentów, podobrazia oraz przemalowań. Sztuczna inteligencja może w tym pomóc, pod warunkiem że nie będzie się przedstawiać jako wyrocznia.
Sprawa Luminari dotyczy zjawiska znacznie szerszego niż rynek sztuki. Model, którego danych, parametrów i szczegółowych wyników nikt nie może sprawdzić, produkuje nie tylko hipotezę. Produkuje autorytet. A kiedy ten autorytet zaczyna obsługiwać prywatną usługę, tematem przestaje być obraz. Tematem staje się handel dowodem.
Źródła i metodologia
Artykuł powstał na podstawie notki prasowej, która wpłynęła do redakcji AIPORT.pl w wersji francuskojęzycznej, analizy redakcyjnej oraz dodatkowych źródeł, w tym śledztwa dziennikarskiego Unidivers z 16.07.2026, zawierającego pisemne odpowiedzi Átili Soaresa da Costa Filho na dwanaście pytań francuskiej redakcji, oraz artykułu Lucia Colizziego, Átili Soaresa da Costa Filho i Salvatore Lorusso w Conservation Science in Cultural Heritage, tom 25, opublikowanego 10.06.2026. Informacje o serialu opartym na dokumencie The Lost Leonardo pochodzą z Deadline z czerwca 2024 oraz z The Art Newspaper i Artnet. Dane o polskim rynku sztuki: informacja sygnalna GUS „Rynek dzieł sztuki i antyków w 2025 r.” z 7 maja 2026 oraz doroczne podsumowanie Artinfo.pl. Kontekst atrybucyjny: katalog aukcyjny Christie’s z 2017 roku, katalog Prado z 2021 roku, The Art Newspaper i Gazette Drouot. Cytaty Átili Soaresa da Costa Filho zostały zweryfikowane z oryginalnymi materiałami w językach francuskim i portugalskim. Komentarz redakcyjny i ocena kontekstu branżowego: Piotr Wolniewicz, Redaktor Naczelny AIPORT.pl. Artykuł będzie aktualizowany w miarę pojawiania się nowych informacji o zastosowaniu sztucznej inteligencji w ustalaniu autorstwa dzieł sztuki i o dalszych losach Salvator Mundi.
