如何检测人工智能创建的图像

文章编号:1997 2024-05-29 快马论坛网

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你再也不能相信自己的眼睛了,即使看起来教皇显然是在炫耀自己的新面孔。人工智能图像很快从可笑的怪诞演变成令人恐惧的可信,无法区分真实创建的图像和人工智能生成的图像会产生巨大的后果。

创建图像的人工智能工具-那些你可以在脑海中召唤出但不一定通过摄影和绘画等传统媒体执行的图像-很容易获得,而且免费或低成本。 OpenAI 的Dall-E 2、稳定扩散、中途旅行和Craiyon创建了看起来可信的图像,乍一看可能会被愚弄,甚至可能是第二和第三个。ᅠ

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这些从文本到图像的生成器可以在几秒钟内工作,但它们所能造成的损害是持久的,从政治宣传到深度虚假的色情作品。人工智能在隐身方面变得越来越好。该行业正在研究水印和其他解决方案,以识别人工智能生成的图像,尽管这些解决方案不包括任何人眼可以看到的东西。但你可以采取一些步骤来评估图像,增加你不会被机器人愚弄的可能性。

这里列出的方法并不是万无一失的,但它们会增强你的本能,让你能够检测到人工智能何时在起作用。

把它翻过来,把它颠倒过来

如果有问题的图像具有新闻价值,请执行反向图像搜索以尝试确定其来源。即使–尤其是–如果一张照片在社交媒体上流传,并不意味着它是合法的。如果你在受人尊敬的新闻网站上找不到它,但它似乎具有开创性,那么它很有可能是人为制造的。

以2001年的卡斯卡迪亚大地震为例:它从未发生过,但当想象中的事件的图像在旅途中逃脱时,对于那些从未进一步调查的人来说,这一事件变成了真实的事件。该系列描述的太平洋西北部的破坏–坍塌的道路,救援人员,惊慌失措的人们打电话–形成了一个连贯的故事,很容易就不会受到挑战。

反向图像搜索会揭开真相,但即便如此,你也需要更深入地挖掘。我们在谷歌的图像搜索中搜索了一张标题为“业余视频捕捉到了亚肯色州科迪亚克海啸的后果”的“照片”,结果返回了一篇来自NBC新闻的故事,其中有一张看起来很熟悉的图片片段,标题是“洪水肆虐加拿大西部”。快速扫一眼似乎证实了这一事件是真实的,但点击一下就会发现,中途“借用”了一名摄影记者的作品,创造了类似的东西。

寻找文物

因为人工智能是将其他人的原创成果拼凑在一起,它可能会近距离显示出一些不一致之处。当你检查一张图像以寻找人工智能的迹象时,尽可能放大它的每一个部分。这样会更容易看到零散的像素、奇怪的轮廓和错位的形状。

在这个博物馆的整体形象中,我们用Dall-E 2创建了一个挤满了人的博物馆,你可以看到一个忙碌的周末,为人群提供了一个文化日。

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但是走近人群,你可以看到每个人都是人工智能训练对象的一部分。

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平滑算子

人工智能通常不会很好地处理毛孔或其他缺陷。如果事情看起来太完美了,在图像中不是真的,那么它们就有可能不是真的。在一个经过过滤的网络世界里,很难辨别,但这张由扩散创建的时尚影响力人士的稳定自拍暴露了自己的皮肤,让Facune相形见绌。

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甚至可能是地球上最受批评的科洛伊·卡戴珊也在Instagram上给出了更多的人性真实。卡戴珊可能是地球上最受批评的人,因为他把场景一直向右转。虽然她精心勾勒和突出的脸几乎是人工智能完美的,但它有光和维度,她脖子和身体上的皮肤显示出一些纹理和颜色变化,不像上面的人造自拍。

比赛游戏

离图像越近也会暴露出不一致的地方:比如,耳环彼此不匹配,或者超过了正常的四肢数量。程序员迈尔斯·齐默尔曼在网上疯传了他在中途创建的一场家庭派对的图片。他们有一种诡异的、斜视的品质,更像是约翰·柯林的画作,而不是现实生活。但更令人不安的是,照片中的女性有太多的牙齿和手指。ᅠ

一个警告:中途最近在渲染人类数字方面变得相当好,所以每次你看到一双手,搞清楚人工智能可能不只是数到十。看看你通常可能忽略的细节,比如灯光和反射。ᅠ

背景资料

通常,人工智能会努力创建图像的前景,而让背景变得模糊或模糊。扫一扫模糊的区域,看看是否有任何可识别的轮廓的标志,似乎不包含任何文字,或地形特征,感觉不对劲。人工智能是一门科学,而不是一门艺术–但把它弄出来却恰恰相反。

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我们用Dall-E 2创建了上面这张繁忙街道的图像。在前景中,你可以看到一个符合匹配原则的大线索:街道上绘制的单词“出租车”的字母间距不均匀。背景中也有很多线索。所有的车牌都模糊不清,走在左边的人的身影模糊不清。

刀具时间

根据一句名言:“只有一个人才知道一个人”,人工智能驱动的工具来检测人工智能似乎是一条可行的道路。虽然它们的数量很多,但它们往往认不出自己的同类。然而,他们可以给你一些继续下去的东西。

您可以拖放、上传或将可疑图像的URL放入AI或不接收其裁决。我们上传了一张帕洛米诺在一块用稳定扩散创建的田地里的照片,得到了一个明确的答案:AI。

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销售人工智能指导的内容审核解决方案的蜂巢审核公司有一个人工智能探测器,你可以将图片上传或拖放到其中。帕洛米诺图像的得分为93.8%,很可能是人工智能生成的。

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拥抱脸的人工智能探测器可以让你上传或拖放有问题的图像。我们使用了相同的看起来像假的“照片”,裁决90%是人的,10%是人工的。

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