Mark RothkoUntitled, 1954Yale University Art Gallery

为了建模，我们首先要创造一个罗斯科作品数据库，包括2000年以来曾出现在拍卖上的所有经典时期和转型期晚期作品，总共118件。这个数据库不仅包含作品成交价以及从 artnet 价格数据库收集的作品信息（尺寸、创作日期、成交日期、布面还是纸本等等），还有从网上获取的作品数码图像。作为数码图像的替代，我们还手动输入了每幅画的形式特征：色块数量、分隔不同色块的横条、画面主要的颜色以及背景颜色。评估专家通常会用这4种变量对不同作品进行比较。除了这些“常规”变量，我们还收集了艺术品“需求”的不同测度，比如全球财富的增长、各个证券指数的增长以及福布斯亿万富豪指数提供的亿万富豪总数和总财富规模。有了这些数据，我们就可以建立拍卖价格的预测模型。

事实证明，我们的模型准确度惊人地高 ，对过去成交价的测算误差只有5.5%。这意味着数据库中的所有作品的价格预测结果和实际成交价平均只差了5.5%。这个神奇模型的最不可思议之处，是它的预测仅仅基于作品数码图像和简单的五个变量：作品的高和宽、是画在布面还是纸上、全球亿万富豪的数量和他们的财富总额。事实证明，数据库中的其他变量（甚至连作品创作日期）无一对价格造成影响。我们还把计算机生成的模型和我们自己的评估进行了比对，把数码图像换成前文提及的4个手动输入的变量，事实证明后者预测的误差高达20%，显然非常不可靠。这个差距生动地向我们证明了机器的“观察”往往要比人眼敏锐得多。