Kann eine Maschine erkennen, ob ein Gemälde echt ist? Diese Frage stand am Anfang einer der spannendsten Kooperationen meiner Arbeit: Gemeinsam mit dem renommierten US-amerikanischen Researcher-Paar Steven und Andrea Frank (Art Eye-D Associates) haben wir ein KI-System aufgebaut, das Werke von Peter Robert Keil von Fälschungen unterscheidet – mit 98-prozentiger Treffsicherheit.

Der Anlass war real: Keils Werk – über 20.000 Gemälde, populär und erschwinglich – ist ein verlockendes Ziel für Fälscher. In über 15 Zertifizierungsterminen wurden mehr als 7.000 Werke geprüft und rund 600 Fälschungen identifiziert. Doch die klassische Begutachtung setzt voraus, dass jedes Werk physisch nach Heidelberg gebracht wird. Unsere Frage: Kann KI die Expertise ergänzen – und eine Fernprüfung möglich machen?

Wie das System funktioniert

Herzstück ist ein Convolutional Neural Network (CNN) – „The A-Eye“ –, trainiert auf 150 verifizierten Keil-Werken und 150 Vergleichsarbeiten: von Künstlern, die Keil prägten (Miró, Picasso, Beckmann, Kirchner), über Zeitgenossen (Appel, Baselitz, Penck, Warhol) bis zu Weggefährten der „Jungen Wilden“ (Lüpertz, Fetting, Salomé). Entscheidend war ein seltener Schatz: echte, vom Künstler selbst identifizierte Fälschungen aus dem Bestand, die wir als Trainingsmaterial beisteuern konnten. So lernte das Netz nicht nur grobe, sondern feinste Unterscheidungen – auch bei Fälschungen, die für das menschliche Auge täuschend echt wirken.

Meine Rolle: Brücke zwischen Forschung und Markt

Die Idee zu diesem Projekt stammt von mir: Ich hatte die Arbeiten von Steven und Andrea Frank verfolgt und das Researcher-Paar initiativ angeschrieben – daraus wurde eine transatlantische Kooperation. Anschließend habe ich das Projekt koordiniert: von der Zusammenstellung des verifizierten Werkbestands über die Abstimmung zwischen den Forschern, der Keil Collection Heidelberg und Kunsthistorikerin Dr. Kristina Hoge bis zur Frage, wie ein solches System in der Praxis eingesetzt wird. Parallel habe ich das Thema wissenschaftlich vertieft: In meiner Masterthesis untersuche ich die Akzeptanz KI-gestützter Echtheitsprüfung im Kunstmarkt – bei Sammlern, Händlern und Experten. Denn die beste Technologie nützt nichts, wenn der Markt ihr nicht vertraut.

Was das für den Kunstmarkt bedeutet

Das Projekt zeigt exemplarisch, wie ich Digitalisierung verstehe: nicht als Selbstzweck, sondern als Werkzeug, das ein reales Marktproblem löst. Die KI macht Echtheitsprüfung skalierbar und ortsunabhängig – und stärkt zugleich das, worauf jeder Kunstmarkt gebaut ist: Vertrauen.

Mehr dazu: Digitalisierung & KI · Projektbericht Keil Collection · Studie: Art Eye-D Associates – Peter Robert Keil