The paper examines how Explainable Artificial Intelligence (XAI) methods can render the visual reasoning of a VLM – namely, CLIP – legible in art-historical contexts. It evaluates seven methods, combining zero-shot localization experiments with human interpretability studies.

Der Beitrag untersucht das Konzept der Ähnlichkeit im Rahmen der Explainable Artificial Intelligence (XAI) in Modellen des maschinellen Lernens für die kunsthistorische Bildsuche und -analyse.