Son aylarda, yapay zekanın metin komutlarından nasıl görüntü oluşturabileceği konuşuluyor. Bu nedenle yapay zeka ve sanat denilince akla hemen DALL-E, Stable Difüzyon ve diğer algoritmalar gelir. Bunun yerine bu makalede, sanat eserlerinin neden düşündüğümüzden daha az güvenli olduğunu ve yapay zekanın onları korumaya nasıl yardımcı olabileceğini tartışmak istiyorum.
"Her yaratma eylemi, her şeyden önce bir yıkım eylemidir." - Pablo Picasso'
Kültürel mirasın güvenli olduğunu düşünmek yanlıştır. İnsanlığın en değerli eserlerinden birçoğu aynı zamanda en kırılgan eserler arasındadır. Tarih boyunca, sanat eserlerinin yalnızca bir kısmı zaman içinde hayatta kalmayı başardı.
Örneğin, savaşlar sırasında kültürel miras sıklıkla zarar görür. Antik çağda, sömürgecilik ve Napolyon yağması sırasında sürdürülen bir gelenek olan yeni fethedilen bölgeleri yağmalamak yaygın bir uygulama olarak kabul edildi . Ayrıca, 2. Dünya Savaşı sırasında çok sayıda sanat eseri hasar gördü veya sonsuza kadar kayboldu. Naziler tarafından birkaç eser çalındı (ve bir daha asla bulunamadı), diğerleri ise Müttefik liderliğindeki Almanya'ya yönelik bombalı saldırılar sırasında yok edildi.
Bugün bile, Suriye'deki savaş sırasında Halep gibi bin yıllık şehirler vahşice yok edildi ( BM'ye göre şehrin %70'inden fazlası ). Palmyra ve Irak müzelerini yok eden ve yağmalayan terörist grupların eylemlerinden bahsetmiyorum bile (bu eserlerin çoğu silah satın almak için yeniden satıldı). Ek olarak, diktatörlük rejimleri son zamanlarda bile çoğu zaman önemli sanat eserlerini yok etmiştir (Bamiyan Budaları Taliban tarafından yok edilmiştir).
Kısacası, sanatsal çalışmalar kırılgandır ve genellikle insanların düşündüğünden daha fazla risk altındadır. Bilim ve yapay zeka onları nasıl koruyabilir?
Öncelikle yeni bilimsel araştırma teknikleri eserler hakkında bilgi sahibi olmamızı sağlıyor. En büyük sanatçılar bile çalışmalarına eskiz ile başlar ve ilerledikçe genellikle yeniden düşünür. Bugün resimsel çalışmaları ( röntgen gibi) analiz etmemize izin veren birkaç tekniğimiz var . Bununla birlikte, bu teknikler genellikle yorumlanması zor olan veriler üretir (özellikle birkaç üst üste binen görüntüyle), bu nedenle görüntü analizi için makine öğrenimi algoritmaları geliştirilmiştir.
Röntgen çekimi, eksik çizimleri veya devam eden değişiklikleri gösterebilir. Örneğin, bu, Rembrandt'ın başyapıtı Draper'lar Loncası Sendikası'ndaki figürlerin kompozisyonunda birkaç kez ince ayar yaptığını gösterdi. Leonardo da Vinci'nin kendisi, The Virgin of the Rocks'ı resmetmeden önce melekleri ve diğer figürleri çizmişti . Bazen sanatçının çeşitli müdahalelerini tespit etmek kolay olabilse de, genellikle sanatçının birkaç kez yeniden boyadığı ve üst üste binen birkaç görüntü oluşturan birkaç desen vardı. Bu kalıpları ayırt etmek zordur ve AI, işin farklı aşamalarını yeniden yapılandırabilmeye yardımcı olur.
Yapay zekanın restorasyonda da yararlı olduğu kanıtlanmıştır. Örneğin, dijital restorasyonda (fotoğraf, makaleler ve hatta el yazmaları) başarıyla kullanılmıştır. Cambridge'deki MACH laboratuvarı, hasarı belirlemek ve el yazmalarındaki görüntüleri sanal olarak yeniden oluşturmak için yapay zeka algoritmaları kullandı (iç boyama adı verilen bir süreç). Zarar görmüş fotoğrafları yeniden oluşturmak , renkli siyah beyaz fotoğrafları yeniden oluşturmak, fresklerin görüntüsünü yeniden oluşturmak vb. için benzer teknolojiler kullanılmıştır .
İlginç bir örnek olarak, araştırmacılar yakın zamanda yapay zeka ile yeniden yapılandırdılar ve Rembrandt'ın başyapıtı The Night Watch'ın orijinal olarak nasıl görünmesi gerektiğini tahmin ettiler (tablo başka bir siteye taşındığında keyfi olarak kısaltılmıştı). Ayrıca, böyle bir teknik, kayıp olduğu düşünülen eserleri yeniden oluşturmak için kullanılabilir: örneğin, ünlü Van Eyck kardeşlerin Ghent Altarpiece'inden (1432) iki panel eksik ve araştırmacılar, iki paneli aslına sadık bir şekilde yeniden inşa etmeye çalışmak için evrişimli bir sinir ağı kullandılar.
Yapay zekanın bir başka ilgi çekici kullanımı, resimlerin algoritmalarla doğrulanmasıdır. Gerçekten de, eserlerin değer biçmeleri büyük bir pazardır ve eserlere atıf yapmak çoğu zaman kolay değildir (özellikle bir ressamın veya atölyesinden birinin işiyse). Son zamanlarda, eserin topografyasını inceleyerek bir yazarın imzasının yeniden oluşturulabileceği bir yöntem önerilmiştir. Kısacası, yüzey yüksekliği bilgisi kaydedilir (50 mikron uzamsal çözünürlükte) ve ardından bir evrişimli sinir ağından (CNN) geçirilir, böylece fırça darbelerindeki farklılıklar incelenebilir.
Yapay zeka ve uygulamalarının arkeoloji ve arkeolojik miras üzerinde de etkisi olacaktır.
Üstelik X-Ray sadece resimlerle sınırlı değil. Aslında, araştırmacılar genellikle cam (örneğin işçiliği anlamak için), mumyalar ve heykeller gibi nesneleri de analiz ederler. Ek olarak, BT taramaları gibi diğer teknikler de sıklıkla kullanılır. Antikythera mekanizmasının (gizemli Yunan eseri) olası işleyişini incelemek için X-ışını ile analiz edilmiştir. Tüm bu durumlarda, görüntü analizine uygulanan AI algoritmalarının çok yararlı olduğu kanıtlanmıştır.
Bir başka ilginç örnek de parşömenlerdir: mürekkebi kazınarak silinen ve sonra yeniden yazılan parşömenler veya kitaplar (parşömen pahalıydı ve bu nedenle katip rahipler tarafından yeniden kullanılıyordu). Bugün, silinen metin, görüntüleme teknikleri kullanılarak yeniden oluşturulabiliyor ve bu da, kaybolduğuna inanılan antik çağın şaheserlerini yeniden keşfetmemizi sağlıyor. Son zamanlarda, yapay zeka ve X-ışınları kullanılarak, Arşimet Palimpsest'in (Arşimet'in kaybolduğu düşünülen iki eserini içeren) kodunu çözmek için yazıya dökmek mümkün olmuştur .
MS 79'daki korkunç patlama, Pompeii ve Herculaneum şehirlerini bir kül ve lapilli yağmuruyla kapladı. Bu battaniyenin altında değerli bir papirüs kütüphanesi bulundu (papiriler Akdeniz ikliminde nadiren hayatta kalır). Ne yazık ki, onları açmaya ve deşifre etmeye yönelik önceki girişimler papirüslerin yok olmasına yol açmıştı. Neyse ki, yeni görüntüleme teknikleri, onları açmaya gerek kalmadan analiz etmeyi mümkün kılıyor.
Görüntü analizi, bilinmeyen arkeolojik alanları keşfetmek için de kullanılabilir. Bir arkeolojik alanın keşfi genellikle tesadüfi bir olaydır (başka nedenlerle yapılan kazılar) veya pahalı araştırmalar gerektirir. Aslında, lidar teknolojisi (bir nesneyi veya bir yüzeyi lazerle hedef alan), yeni arkeolojik alanları tespit etmek için başarıyla kullanılmıştır (Meksika'da Angamuco'nun kalıntıları bu şekilde bulunmuştur). Bu teknoloji, Angkor manzarasındaki antropojenik değişiklikleri ortaya çıkarmak için de kullanıldı . Lidar , termal görüntüler ve uydu görüntüleri bu nedenle arkeolojik alanların durumunu izlemek ve müdahaleleri incelemek için AI ile analiz edilebilir.
Geçmişte, bu aletler helikopterlerde veya küçük uçaklarda bulunuyordu. Ancak bugün, dronlar giderek daha popüler hale geliyor ve daha fazla esneklik sağlıyor. Örneğin, bir araştırma projesi Pompeii harabelerinin haritasını çıkarmak için dronları kullandı . Haritalama, hangi yapıların risk altında olduğunu doğrulamak, sahanın gelişimini takip etmek ve müdahaleler için öncelikleri planlamak için ilk adımdır. Ayrıca dronlar sualtı arkeolojisi gibi zor alanlarda da kullanılabiliyor.
Yapay zeka, sıkıcı görevleri kataloglamak ve otomatikleştirmek için de kullanılabilir. Arkeologlar binlerce çanak çömlek parçası ( özellikle Roma dönemi ) bulurlar ve binlerce vazo, amfora ve tabak parçasını analiz etmek sıkıcı bir iştir. Öte yandan, tüm bu parçalar bir kez kataloglanıp aralarındaki ilişkiler incelendikten sonra, geçmiş uygarlıkların günlük yaşamı hakkında değerli bilgiler sağlayabilir. Cambridge'de, parçayı bir veritabanındaki çanak çömlek profiliyle eşleştiren bir algoritma geliştirdiler . Bu yaklaşım, bir arkeolojik sit alanındaki çeşitli seramik türlerinin dağılımını hızlı bir şekilde kataloglamayı ve ardından diğer algoritmalarla incelemeyi mümkün kılar.
Bu yaklaşım Roma seramiği ile sınırlı değildir. Arizona Üniversitesi'ndeki araştırmacılar, eski Pueblo seramiklerinin tasarımlarını ve kalıplarını sınıflandırmak için benzer bir yaklaşım kullandılar .
Arkeologlar genellikle kitabeler bulurlar, ancak bu yazıtlar genellikle yüzyıllar boyunca zarar görmüş ve okunamaz hale getirilmiştir. Son zamanlarda DeepMind , zarar görmüş bir metindeki eksik karakterleri bulma yeteneğine sahip bir yapay zeka modeli olan Ithaca'yı ( Pythia adlı önceki modelin devamı) sundu. DeepMind'ın yazarları, insan epigraförleri tarafından elde edilenlere benzer sonuçlar elde etmek için modellerini en büyük Yunanca yazıt külliyatlarından biri üzerinde eğitti. İskit dili, 3000 yıllık Çin kehanet kemiği yazıları ve Farsça çivi yazısı tabletleri gibi diğer dillerde de benzer yaklaşımlar denenmiştir .
Açık etik sorular kesinlikle kalır. Mozaiklerde görüldüğü gibi sonuç dikkatle alınmalıdır. Ne de olsa, model bazen tarihi yeniden inşa etmekten çok onu yeniden yazıyor gibi görünüyor. Rembrandt'ın tablosunda olduğu gibi, algoritma elindeki verilere dayanarak tahminde bulunmaya çalışır ve aslında serginin küratörleri, orijinal parça ile yeniden yapılanma arasındaki ayrılığa dikkat çeker.
Buna ek olarak, uydu görüntüleri ve LIDAR teknolojisi, henüz keşfedilmemiş binlerce yeni arkeolojik alan belirledi. Bunlar, arkeologlar üzerinde çalışmaya başlamadan çok önce mezar soyguncuları tarafından kazılmış olabilir. Verileri yayınlamayı düşünmek ne kadar önemliyse, aynı zamanda dikkatli hareket etmek gerekir.
Bir diğer çetrefilli durum da restorasyonlardır. 19. yüzyıldan bu yana her yeni teknolojiden, olası zararlar düşünülmeden restorasyonda yararlanılmıştır. Örneğin beton, bazen beklenenden daha fazla hasara neden olan ağır yapılara sahiptir.
"Her yaratma eylemi, her şeyden önce bir yıkım eylemidir." - Pablo Picasso'
Kültürel mirasın güvenli olduğunu düşünmek yanlıştır. İnsanlığın en değerli eserlerinden birçoğu aynı zamanda en kırılgan eserler arasındadır. Tarih boyunca, sanat eserlerinin yalnızca bir kısmı zaman içinde hayatta kalmayı başardı.
Örneğin, savaşlar sırasında kültürel miras sıklıkla zarar görür. Antik çağda, sömürgecilik ve Napolyon yağması sırasında sürdürülen bir gelenek olan yeni fethedilen bölgeleri yağmalamak yaygın bir uygulama olarak kabul edildi . Ayrıca, 2. Dünya Savaşı sırasında çok sayıda sanat eseri hasar gördü veya sonsuza kadar kayboldu. Naziler tarafından birkaç eser çalındı (ve bir daha asla bulunamadı), diğerleri ise Müttefik liderliğindeki Almanya'ya yönelik bombalı saldırılar sırasında yok edildi.
Bugün bile, Suriye'deki savaş sırasında Halep gibi bin yıllık şehirler vahşice yok edildi ( BM'ye göre şehrin %70'inden fazlası ). Palmyra ve Irak müzelerini yok eden ve yağmalayan terörist grupların eylemlerinden bahsetmiyorum bile (bu eserlerin çoğu silah satın almak için yeniden satıldı). Ek olarak, diktatörlük rejimleri son zamanlarda bile çoğu zaman önemli sanat eserlerini yok etmiştir (Bamiyan Budaları Taliban tarafından yok edilmiştir).
Gördüğümüz gibi, miras, doğal olayların yanı sıra koruma için tahsis edilen fonlar kesildiğinde siyasi tercihler nedeniyle de risk altındadır. Hafızamız olanı korumak hepimizin vatandaşlık görevidir ve bence bu veri bilimine de uzanıyor. Aslında yapay zekanın kullanımı giderek demokratikleşiyor ve sosyal uygulamalar için herkes tarafından daha az maliyetle kullanılabilir hale geliyor.
Kısacası, sanatsal çalışmalar kırılgandır ve genellikle insanların düşündüğünden daha fazla risk altındadır. Bilim ve yapay zeka onları nasıl koruyabilir?
İnsan yaratıcılığını kurtarmak için yapay zeka
Öncelikle yeni bilimsel araştırma teknikleri eserler hakkında bilgi sahibi olmamızı sağlıyor. En büyük sanatçılar bile çalışmalarına eskiz ile başlar ve ilerledikçe genellikle yeniden düşünür. Bugün resimsel çalışmaları ( röntgen gibi) analiz etmemize izin veren birkaç tekniğimiz var . Bununla birlikte, bu teknikler genellikle yorumlanması zor olan veriler üretir (özellikle birkaç üst üste binen görüntüyle), bu nedenle görüntü analizi için makine öğrenimi algoritmaları geliştirilmiştir.
Röntgen çekimi, eksik çizimleri veya devam eden değişiklikleri gösterebilir. Örneğin, bu, Rembrandt'ın başyapıtı Draper'lar Loncası Sendikası'ndaki figürlerin kompozisyonunda birkaç kez ince ayar yaptığını gösterdi. Leonardo da Vinci'nin kendisi, The Virgin of the Rocks'ı resmetmeden önce melekleri ve diğer figürleri çizmişti . Bazen sanatçının çeşitli müdahalelerini tespit etmek kolay olabilse de, genellikle sanatçının birkaç kez yeniden boyadığı ve üst üste binen birkaç görüntü oluşturan birkaç desen vardı. Bu kalıpları ayırt etmek zordur ve AI, işin farklı aşamalarını yeniden yapılandırabilmeye yardımcı olur.
Yapay zekanın restorasyonda da yararlı olduğu kanıtlanmıştır. Örneğin, dijital restorasyonda (fotoğraf, makaleler ve hatta el yazmaları) başarıyla kullanılmıştır. Cambridge'deki MACH laboratuvarı, hasarı belirlemek ve el yazmalarındaki görüntüleri sanal olarak yeniden oluşturmak için yapay zeka algoritmaları kullandı (iç boyama adı verilen bir süreç). Zarar görmüş fotoğrafları yeniden oluşturmak , renkli siyah beyaz fotoğrafları yeniden oluşturmak, fresklerin görüntüsünü yeniden oluşturmak vb. için benzer teknolojiler kullanılmıştır .
İlginç bir örnek olarak, araştırmacılar yakın zamanda yapay zeka ile yeniden yapılandırdılar ve Rembrandt'ın başyapıtı The Night Watch'ın orijinal olarak nasıl görünmesi gerektiğini tahmin ettiler (tablo başka bir siteye taşındığında keyfi olarak kısaltılmıştı). Ayrıca, böyle bir teknik, kayıp olduğu düşünülen eserleri yeniden oluşturmak için kullanılabilir: örneğin, ünlü Van Eyck kardeşlerin Ghent Altarpiece'inden (1432) iki panel eksik ve araştırmacılar, iki paneli aslına sadık bir şekilde yeniden inşa etmeye çalışmak için evrişimli bir sinir ağı kullandılar.
Kayıp resimlerin yeniden inşası halen tartışmalı bir uygulamadır. Gerçekten de, yapay zeka ile Klimt'in kayıp resimlerini yeniden yaratmak için bir girişimde bulunulduğunda (1945'te, Klimt'in üç şaheseri geri alınamaz bir şekilde kayboldu), araştırmacılar fikrin yerini değiştirmek değil, neyin sonsuza dek kayıp sayıldığına dair bir fikir vermek olduğunu açıkça ortaya koydular.
Yapay zekanın bir başka ilgi çekici kullanımı, resimlerin algoritmalarla doğrulanmasıdır. Gerçekten de, eserlerin değer biçmeleri büyük bir pazardır ve eserlere atıf yapmak çoğu zaman kolay değildir (özellikle bir ressamın veya atölyesinden birinin işiyse). Son zamanlarda, eserin topografyasını inceleyerek bir yazarın imzasının yeniden oluşturulabileceği bir yöntem önerilmiştir. Kısacası, yüzey yüksekliği bilgisi kaydedilir (50 mikron uzamsal çözünürlükte) ve ardından bir evrişimli sinir ağından (CNN) geçirilir, böylece fırça darbelerindeki farklılıklar incelenebilir.
Benzer yöntemler, sanat eserlerinin taklitlerinden kaçınmak için çok yararlı olabilir, hatta eserlerin tarihlendirilmesi ve atfedilmesi için bile yararlı olabilir. Ek olarak, eserin imzasını tanıyabilen algoritmalar sanat eseri kaçakçılığına karşı faydalı olabilir.
Daha derine inmek için yapay zeka
Yapay zeka ve uygulamalarının arkeoloji ve arkeolojik miras üzerinde de etkisi olacaktır.
Üstelik X-Ray sadece resimlerle sınırlı değil. Aslında, araştırmacılar genellikle cam (örneğin işçiliği anlamak için), mumyalar ve heykeller gibi nesneleri de analiz ederler. Ek olarak, BT taramaları gibi diğer teknikler de sıklıkla kullanılır. Antikythera mekanizmasının (gizemli Yunan eseri) olası işleyişini incelemek için X-ışını ile analiz edilmiştir. Tüm bu durumlarda, görüntü analizine uygulanan AI algoritmalarının çok yararlı olduğu kanıtlanmıştır.
Bir başka ilginç örnek de parşömenlerdir: mürekkebi kazınarak silinen ve sonra yeniden yazılan parşömenler veya kitaplar (parşömen pahalıydı ve bu nedenle katip rahipler tarafından yeniden kullanılıyordu). Bugün, silinen metin, görüntüleme teknikleri kullanılarak yeniden oluşturulabiliyor ve bu da, kaybolduğuna inanılan antik çağın şaheserlerini yeniden keşfetmemizi sağlıyor. Son zamanlarda, yapay zeka ve X-ışınları kullanılarak, Arşimet Palimpsest'in (Arşimet'in kaybolduğu düşünülen iki eserini içeren) kodunu çözmek için yazıya dökmek mümkün olmuştur .
MS 79'daki korkunç patlama, Pompeii ve Herculaneum şehirlerini bir kül ve lapilli yağmuruyla kapladı. Bu battaniyenin altında değerli bir papirüs kütüphanesi bulundu (papiriler Akdeniz ikliminde nadiren hayatta kalır). Ne yazık ki, onları açmaya ve deşifre etmeye yönelik önceki girişimler papirüslerin yok olmasına yol açmıştı. Neyse ki, yeni görüntüleme teknikleri, onları açmaya gerek kalmadan analiz etmeyi mümkün kılıyor.
X-ışını yaklaşımı, İsrail'in En -Gedi kentinde bulunan 1.700 yıllık bir İbrani parşömeniyle başarılı bir şekilde denenmişti . Ne yazık ki, İsrail parşömeni x-ışınlarında iyi görünen metal bazlı bir mürekkep içerirken, Hercolanus papirüsü karbon bazlı bir mürekkeple yazılmıştı, yani " x-ışınlarında yazı ile papirüs arasında bariz bir kontrast yoktur " anlamına gelir. taramalar ”. Bunun için çalışma yazarları daha enerjik X-ışınları ve aynı zamanda yapay zeka kullandılar. Yazarlar, metni algılamak ve deşifre etmek için bir 3B evrişimli sinir ağı kullandılar.
Görüntü analizi, bilinmeyen arkeolojik alanları keşfetmek için de kullanılabilir. Bir arkeolojik alanın keşfi genellikle tesadüfi bir olaydır (başka nedenlerle yapılan kazılar) veya pahalı araştırmalar gerektirir. Aslında, lidar teknolojisi (bir nesneyi veya bir yüzeyi lazerle hedef alan), yeni arkeolojik alanları tespit etmek için başarıyla kullanılmıştır (Meksika'da Angamuco'nun kalıntıları bu şekilde bulunmuştur). Bu teknoloji, Angkor manzarasındaki antropojenik değişiklikleri ortaya çıkarmak için de kullanıldı . Lidar , termal görüntüler ve uydu görüntüleri bu nedenle arkeolojik alanların durumunu izlemek ve müdahaleleri incelemek için AI ile analiz edilebilir.
Geçmişte, bu aletler helikopterlerde veya küçük uçaklarda bulunuyordu. Ancak bugün, dronlar giderek daha popüler hale geliyor ve daha fazla esneklik sağlıyor. Örneğin, bir araştırma projesi Pompeii harabelerinin haritasını çıkarmak için dronları kullandı . Haritalama, hangi yapıların risk altında olduğunu doğrulamak, sahanın gelişimini takip etmek ve müdahaleler için öncelikleri planlamak için ilk adımdır. Ayrıca dronlar sualtı arkeolojisi gibi zor alanlarda da kullanılabiliyor.
Yapay zeka, sıkıcı görevleri kataloglamak ve otomatikleştirmek için de kullanılabilir. Arkeologlar binlerce çanak çömlek parçası ( özellikle Roma dönemi ) bulurlar ve binlerce vazo, amfora ve tabak parçasını analiz etmek sıkıcı bir iştir. Öte yandan, tüm bu parçalar bir kez kataloglanıp aralarındaki ilişkiler incelendikten sonra, geçmiş uygarlıkların günlük yaşamı hakkında değerli bilgiler sağlayabilir. Cambridge'de, parçayı bir veritabanındaki çanak çömlek profiliyle eşleştiren bir algoritma geliştirdiler . Bu yaklaşım, bir arkeolojik sit alanındaki çeşitli seramik türlerinin dağılımını hızlı bir şekilde kataloglamayı ve ardından diğer algoritmalarla incelemeyi mümkün kılar.
Bu yaklaşım Roma seramiği ile sınırlı değildir. Arizona Üniversitesi'ndeki araştırmacılar, eski Pueblo seramiklerinin tasarımlarını ve kalıplarını sınıflandırmak için benzer bir yaklaşım kullandılar .
Arkeologlar genellikle kitabeler bulurlar, ancak bu yazıtlar genellikle yüzyıllar boyunca zarar görmüş ve okunamaz hale getirilmiştir. Son zamanlarda DeepMind , zarar görmüş bir metindeki eksik karakterleri bulma yeteneğine sahip bir yapay zeka modeli olan Ithaca'yı ( Pythia adlı önceki modelin devamı) sundu. DeepMind'ın yazarları, insan epigraförleri tarafından elde edilenlere benzer sonuçlar elde etmek için modellerini en büyük Yunanca yazıt külliyatlarından biri üzerinde eğitti. İskit dili, 3000 yıllık Çin kehanet kemiği yazıları ve Farsça çivi yazısı tabletleri gibi diğer dillerde de benzer yaklaşımlar denenmiştir .
Açık etik sorular kesinlikle kalır. Mozaiklerde görüldüğü gibi sonuç dikkatle alınmalıdır. Ne de olsa, model bazen tarihi yeniden inşa etmekten çok onu yeniden yazıyor gibi görünüyor. Rembrandt'ın tablosunda olduğu gibi, algoritma elindeki verilere dayanarak tahminde bulunmaya çalışır ve aslında serginin küratörleri, orijinal parça ile yeniden yapılanma arasındaki ayrılığa dikkat çeker.
Buna ek olarak, uydu görüntüleri ve LIDAR teknolojisi, henüz keşfedilmemiş binlerce yeni arkeolojik alan belirledi. Bunlar, arkeologlar üzerinde çalışmaya başlamadan çok önce mezar soyguncuları tarafından kazılmış olabilir. Verileri yayınlamayı düşünmek ne kadar önemliyse, aynı zamanda dikkatli hareket etmek gerekir.
Bir diğer çetrefilli durum da restorasyonlardır. 19. yüzyıldan bu yana her yeni teknolojiden, olası zararlar düşünülmeden restorasyonda yararlanılmıştır. Örneğin beton, bazen beklenenden daha fazla hasara neden olan ağır yapılara sahiptir.
