以英国哈里王子打包麦当劳食品的图像为例,这是一张用AI生成的图片。尽管图中黄色包装袋上显示的餐厅标志看起来很逼真,但袋子上的文字却是胡言乱语。
机器生成的虚假图像:英国哈里王子打包麦当劳食品。包装袋上的文字是一堆乱码。第四,扫描背景。人工智能生成的图像可能会有模糊或扭曲的细节,这一点在图像背景中尤其明显。例如在这张显示特朗普被捕的假图中,当我们将目光从画面中心移开时,就不难注意到,背景中执法人员的脸早已模糊或变形。
Higgins用Midjourney生成的“特朗普被捕”的虚假图像背景中,执法人员的脸产生了模糊或变形。除上述4点,AI生成的图像还有可能会出现一些常见的异常细节。例如人物的脸部不对称,牙齿偏离中心,配饰与身体融为一体等。这些细节之前也常常被应用于对深假图像(DeepFake,俗称AI换脸)的观测中。但随着人工智能技术的发展,这些发现AI图像的线索也许很快就会过时。人们可能将越来越难用肉眼发现AI生成的内容。AI制图难识别?这些细节和工具可辅助!
在业界,一些科学家近年来开始尝试将解决问题的目光转向机器,期待“用魔法打败魔法”。例如Mayachitra的工程师在2021年建立了一个用以检测图片是否使用生成对抗网络技术的GAN检测器;开源社区Hugging Face上搭建有针对AI生成内容的AI图像检测器和OPENAI检测器;2020年,微软公司还曾发布过一项名为Microsoft Video Authenticator的工具,用以针对网络上用深假技术制作的虚假视频。但出于安全的考虑,微软公司并未将这款工具开放供人们使用。
用Hugging Face的AI图像检测器检测“巴黎世家教皇”图像,反馈此图有62%的概率由机器生成。需要指出的是,现阶段,许多用于检测AI图片的工具反馈的结果并不总是准确,这可能是由于它们只能针对某些使用了特定模型的AI图片进行检测。
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