Entre 1933 y 1945, los nazis robaron o forzaron la venta de 650.000 obras de arte, y un equipo de la Universidad de Santa Clara puso en línea un asistente de inteligencia artificial para ayudar a rastrear las cerca de 100.000 piezas que siguen desaparecidas, con la intención de acelerar búsquedas que hasta ahora dependían de archivos fragmentados, con errores y en varios idiomas.

La estimación sobre el saqueo proviene del Center for Art Law, con sede en Nueva York. El nuevo sistema se llama A.I. Provenance Assistant y fue entrenado para revisar registros complejos en busca de pistas que faciliten la restitución de obras expoliadas por el régimen nazi.

El proyecto comenzó a tomar forma cuando el profesor de gestión Michael Santoro, de Santa Clara, conoció los esfuerzos del juez del Tribunal de Comercio Internacional de Estados Unidos Timothy Reif por recuperar obras robadas al primo de su abuelo, el artista de cabaré vienés Fritz Grünbaum. La universidad señaló que los intentos previos, encabezados en muchos casos por museos, habían reunido datos en recursos aislados entre sí.

Esa dispersión es uno de los problemas que el asistente intenta resolver. El sistema fue desarrollado por Santoro junto con los profesores de sistemas de información y análisis Haibing Lu y Michele Samorani, con el objetivo de ahorrar tiempo a los investigadores al recorrer bases de datos separadas y defectuosas a una velocidad que antes no era posible.

La primera etapa técnica del proyecto consistió en extraer datos de la base del ERR Project sobre obras que pasaron por el museo Jeu de Paume de París, donde los nazis procesaban parte del arte robado. Entre esas piezas figuran un dibujo poco común del artista rococó Jean Antoine Watteau que fue subastado recientemente y Portrait d'une femme, à mi-corps de Nicolas de Largillière, una obra de hacia 1700 recuperada por los Monuments Men de Francia en mayo de 1945.

Luego, Lu dirigió la creación de un agente de inteligencia artificial capaz de responder consultas redactadas en lenguaje simple sobre esa base documental. De acuerdo con la universidad, la herramienta mejora la búsqueda al localizar términos relacionados, variantes ortográficas y traducciones de nombres, y después explica los resultados en inglés sencillo.

Lu dijo al medio que el equipo no construyó su propio modelo de lenguaje desde cero, sino que adaptó modelos ya existentes a las necesidades del proyecto. "Nuestro objetivo no era reemplazar a los investigadores de procedencia", explicó. "Era hacer que décadas de registros de archivo complejos fueran mucho más fáciles de explorar mediante una conversación natural".

El A.I. Provenance Assistant ya está disponible, aunque sus creadores planean seguir perfeccionándolo, sobre todo con una expansión de las bases de datos que utiliza. El grupo también se prepara para publicar un artículo académico cuando el proyecto alcance una escala mayor y para crear una fundación vinculada que pueda contratar abogados y recaudar fondos para una iniciativa que hoy no tiene financiación.

Para esa etapa, Santoro incorporó a la estratega tecnológica y corporativa Wendy Goldberg. Citada por la universidad, Goldberg comparó el objetivo del proyecto con la etapa en que trabajó en AOL: "Cuando yo estaba en AOL, todo consistía en hacer que internet fuera tan fácil de usar como el teléfono y la televisión. Esto está haciendo que usar la IA para la restitución y el rastreo del arte sea tan fácil de usar como cualquier otra aplicación tecnológica. No hace falta ser un genio para encontrar la procedencia y seguir el rastro del arte robado".

Los desarrolladores también buscan aportes de especialistas en procedencia para adaptar mejor la herramienta a las necesidades del campo. Según la publicación universitaria, Lu afirmó: "Queremos crear herramientas que ayuden a los investigadores a identificar obras de alto riesgo, para darles algo que investigar. En cierto sentido, ni siquiera podemos imaginar quién va a usarlo".