{"id":902,"date":"2022-01-27T16:27:02","date_gmt":"2022-01-27T16:27:02","guid":{"rendered":"https:\/\/website.prod.unilu.spikeseed.cloud\/de\/news\/kuenstliche-intelligenz-draengt-auf-den-kunstmarkt\/"},"modified":"2022-01-27T16:27:02","modified_gmt":"2022-01-27T16:27:02","slug":"kuenstliche-intelligenz-draengt-auf-den-kunstmarkt","status":"publish","type":"news","link":"https:\/\/www.uni.lu\/de\/news\/kuenstliche-intelligenz-draengt-auf-den-kunstmarkt\/","title":{"rendered":"K\u00fcnstliche Intelligenz dr\u00e4ngt auf den Kunstmarkt"},"content":{"rendered":"<section class=\"wp-block-unilux-blocks-free-section section\"><div class=\"container xl:max-w-screen-xl\"><p>Hat k\u00fcnstliche Intelligenz einen Platz in einem so unbest\u00e4ndigen und eigenwilligen Umfeld wie dem Sekund\u00e4rmarkt f\u00fcr Kunst? Kann ein Algorithmus lernen, den Wert eines Kunstwerks bei einer Auktion vorherzusagen?\u00a0<\/p><p>Diesen und anderen Fragen ging eine Forschergruppe nach, zu der <a href=\"https:\/\/wwwde.uni.lu\/recherche\/fdef\/df\/people\/roman_kraeussl\" target=\"_self\" title=\"\" rel=\"noopener\">Roman Kr\u00e4ussl<\/a>, Professor am\u00a0<a href=\"https:\/\/wwwde.uni.lu\/recherche\/fdef\/df\" target=\"_self\" title=\"\" rel=\"noopener\">Fachbereich Finanzwirtschaft<\/a>\u00a0der Universit\u00e4t Luxemburg, und die Koautoren Mathieu Aubry (\u00c9cole des Ponts ParisTech), Gustavo Manso (Haas School of Business, University of California at Berkeley) und Christophe Spaenjers (HEC Paris) geh\u00f6rten. Der daraus resultierende Artikel mit dem Titel\u00a0\u201eBiased Auctioneers\u201c, wurde zur Ver\u00f6ffentlichung im renommierten Journal of Finance angenommen.\u00a0<\/p>\n<h3 class=\"has-text-align-left wp-block-unilux-blocks-heading\"        id=\"training-eines-neuronalen-netzes-zur-bewertung-von-kunst\"\n    >\nTraining\u00a0eines\u00a0neuronalen\u00a0Netzes\u00a0zur\u00a0Bewertung\u00a0von Kunst<\/h3>\n<p>In dieser Studie, die die Bereiche Finanzen und Informatik miteinander verbindet, verwendeten die Forschenden maschinelles Lernen und k\u00fcnstliche Intelligenz (KI), um einen Algorithmus f\u00fcr ein neuronales Netz zu entwickeln, der die Arbeit menschlicher Gutachter nachahmt, indem er Preisprognosen f\u00fcr Kunstwerke auf Auktionen generiert. Dieser Algorithmus st\u00fctzt sich auf Daten, die sowohl visuelle als auch nicht-visuelle Merkmale von Kunstwerken verwenden. Die Autoren der Studie haben ihren Algorithmus auf einen riesigen Satz von Kunstverkaufsdaten angewandt, der 1,2 Millionen Gem\u00e4ldeauktionen zwischen 2008 und 2014 umfasst\u00a0und das neuronale Netzwerk sowohl mit einem Bild des Kunstwerks als auch mit Informationen wie dem Namen des K\u00fcnstlers, dem Medium und dem Auktionshaus, in dem das Werk verkauft wurde, trainiert.\u00a0Nachdem es mit diesem Datensatz trainiert worden waren, lie\u00dfen die Autoren das neuronale Netz die Vorverkaufssch\u00e4tzungen des Auktionshauses, den Kaufpreis (den Mindestpreis, zu dem das Kunstwerk verkauft wird) und den Endpreis f\u00fcr Kunstverk\u00e4ufe im Jahr 2015 vorhersagen. Anschlie\u00dfend war es m\u00f6glich, die Sch\u00e4tzung des Algorithmus mit den tats\u00e4chlichen Daten zu vergleichen und zu ermitteln, ob das relative Niveau der von der Maschine erstellten Preisvorhersagen die relativen Preisergebnisse vorhersagt.\u00a0<\/p><figure class=\"wp-block-dev4-reusable-blocks-image  object-fit--contain\">\n    \n<img decoding=\"async\" class=\"wp-block-image unilux-custom-image-block\"\n                alt=\"\"\n            src=\"https:\/\/www.uni.lu\/wp-content\/uploads\/sites\/10\/2023\/07\/art_ai_500_width.png\"\n                srcset=\"https:\/\/www.uni.lu\/wp-content\/uploads\/sites\/10\/2023\/07\/art_ai_500_width-300x222.png 300w, https:\/\/www.uni.lu\/wp-content\/uploads\/sites\/10\/2023\/07\/art_ai_500_width.png 500w\"\n                style=\"object-position: 50.00% 50.00%; font-family: &quot;object-fit: contain; object-position: 50.00% 50.00%;&quot;; aspect-ratio: 4\/3; object-fit: contain; width: 100%;\"\n        loading=\"lazy\"\n\/>    <\/figure>\n<h3 class=\"has-text-align-left wp-block-unilux-blocks-heading\"        id=\"ein-weg-zu-einem-effizienteren-kunstmarkt\"\n    >\nEin\u00a0Weg\u00a0zu\u00a0einem\u00a0effizienteren\u00a0Kunstmarkt?<\/h3>\n<p>Wie zu erwarten war, waren die Vorhersagen der menschlichen Experten genauer als die des Algorithmus, dessen Vorhersage wiederum genauer war als das lineare hedonische Standardmodell, das die Forschenden zur Auswertung der Studie herangezogen hatten.\u00a0Als Gr\u00fcnde f\u00fcr die Diskrepanz zwischen Mensch und Maschine nennen die Autoren vor allem den Zugang zu einer gr\u00f6\u00dferen Menge an Informationen \u00fcber die einzelnen Kunstwerke, einschlie\u00dflich Herkunft, Zustand und historischem Kontext.\u00a0Wenngleich interessant, war es nicht das Ziel der Autoren, Mensch und Maschine bei dieser speziellen Aufgabe gegeneinander auszuspielen. Vielmehr versuchten die Autoren, den Nutzen und die potenziellen Anwendungen maschinenbasierter Bewertungen zu erforscchen. Beispielsweise k\u00f6nnte mithilfe eines solchen Algorithmus festgestellt werden, ob die Vorverkaufsbewertungen eines Auktionators zu pessimistisch oder zu optimistisch sind, was wiederum eine genauere Vorhersage von Sch\u00e4tzfehlern der Auktionatoren erm\u00f6glichen w\u00fcrde.\u00a0Letztlich k\u00f6nnten diese Informationen genutzt werden, um solche vom Menschen verursachten Marktineffizienzen zu korrigieren.<\/p>\n<h3 class=\"has-text-align-left wp-block-unilux-blocks-heading\"        id=\"ueber-die-auktionshaeuser-hinaus\"\n    >\n\u00dcber die Auktionsh\u00e4user hinaus<\/h3>\n<p>Die Auswirkungen dieser Methodik und der angewandten Rechenleistung sind jedoch nicht auf die Kunstwelt beschr\u00e4nkt. Andere M\u00e4rkte, die mit \u201eechten\u201c Verm\u00f6genswerten handeln und in hohem Ma\u00dfe\u00a0von menschlichen Gutachtern abh\u00e4ngig sind, wie insbesondere der Immobilienmarkt, k\u00f6nnen von dieser Forschung profitieren. Auch wenn KI den Menschen wahrscheinlich noch nicht ersetzen wird, k\u00f6nnte die Technologie des Maschinenlernens, wie von den Forschern demonstriert, ein wichtiges Werkzeug f\u00fcr Investoren und Vermittler werden, die m\u00f6glichst schnell und kosteng\u00fcnstig auf m\u00f6glichst viele Informationen zugreifen m\u00f6chten.<\/p>\n<h5 class=\"has-text-align-left wp-block-unilux-blocks-heading\"        id=\"universitaet-luxemburg\"\n    >\n\u00a9 Universit\u00e4t Luxemburg<\/h5>\n<\/div><\/section>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Hat k\u00fcnstliche Intelligenz einen Platz in einem so unbest\u00e4ndigen und eigenwilligen Umfeld wie dem Sekund\u00e4rmarkt f\u00fcr Kunst? 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