С развитием генеративного ИИ важно научиться распознавать сгенерированные ИИ изображения. Открой для себя советы, инструменты и техники, позволяющие эффективно и действенно выявлять подделки.
Модели генерации изображений становятся все более совершенными, и мы наблюдаем рост числа жизнеподобных изображений, созданных искусственным интеллектом (ИИ). Дебаты на тему "ИИ против реальной фотографии" становятся все более актуальными, так как отличить одно от другого становится все сложнее. Было множество сценариев, когда сгенерированные ИИ изображения одурачивали интернет. Мы видели Папу Франциска в пуховой куртке и Кэти Перри на Met Gala 2024 года. Оба изображения были сфабрикованы генеративным ИИ. Другими словами, они не были настоящими. Однако на первый взгляд интернет поверил, что это так.
Иногда такая путаница может быть забавной, но чаще всего она представляет собой серьезную этическую проблему. Как важно следить за тем, как работает генеративный ИИ, так и крайне важно знать, как определить, что что-то сгенерировано ИИ. В этой статье мы подробнее рассмотрим изображения, сгенерированные ИИ, разберемся в плюсах и минусах ИИ-искусства, обсудим юридические вопросы, а также изучим основные методы и инструменты, позволяющие отличить их от настоящих изображений.
ИИ-изображения создаются с помощью моделей генерации изображений, которые используют нейронные сети, обученные на больших наборах данных, чтобы генерировать реалистичные изображения. Что впечатляет, так это их способность смешивать стили, концепции и особенности, чтобы создавать художественные и актуальные изображения. В процессе обучения модели генерации изображений изучают различные особенности и детали этих изображений. Это помогает им создавать новые изображения, которые по стилю и содержанию похожи на те, на которых они учились.
Существует множество типов моделей генерации изображений, каждая из которых имеет свои особенности. Например, генеративные адверсарные сети (GAN) используют две нейронные сети, которые работают в тандеме, чтобы создавать реалистичные изображения, похожие на обучающие данные. Диффузионные модели генерируют изображения, постепенно превращая случайный шум в четкие картинки. Трансформаторы, например, используемые в таких моделях, как DALL-E и CLIP, используют механизмы самовнушения для генерации изображений из текстовых описаний.
Любой может создать изображения ИИ, используя такие инструменты, как OpenAI's GPT-4o, Midjourney, Gencraft или Stable Diffusion. Теперь эти изображения появляются по всему интернету, причем зачастую без каких-либо пометок, указывающих на то, что они сделаны ИИ.
Подобно фотографии или живописи, создание изображений с помощью ИИ многие считают новым видом искусства. Картины ИИ продаются за тысячи долларов и побеждают в художественных конкурсах. В связи с этим возникает вопрос: является ли искусство ИИ хорошей вещью и каковы плюсы и минусы такой генерации изображений?
Существуют разные мнения на этот счет. Например, малые предприятия с ограниченным бюджетом могут рассматривать сгенерированное искусство как плюс. Они могут создавать индивидуальные изображения, которые идеально соответствуют брендингу и маркетинговым потребностям. Эти инструменты могут сэкономить время, быстро создавая высококачественные визуальные образы, и помочь держать творческие проекты на плаву. Что касается вдохновения художников, то генерация изображений может предоставить доступ к огромной библиотеке уникальных вариантов. Художник может легко визуализировать идею, прежде чем воплотить ее в жизнь.
Однако изображениям, сгенерированным ИИ, часто не хватает эмоциональной глубины, и они с трудом передают необработанные человеческие переживания. Иногда качество может быть непостоянным, изображения могут казаться пикселизированными или нереалистичными. Слишком большая зависимость от ИИ может подавить творческий потенциал и критическое мышление. Также существует риск неправильного использования. ИИ-изображениями можно легко манипулировать, что приведет к дезинформации. Кроме того, использование этих инструментов может быть связано с крутой кривой обучения, и они могут нести в себе предубеждения от своих обучающих данных. Вот еще несколько минусов ИИ-искусства:
По мере развития ИИ мы как общество все еще активно выясняем юридические последствия (например, вопросы авторского права). В отличие от традиционных творений, изображения, созданные ИИ, не могут быть защищены авторским правом в некоторых странах, например в США, потому что они, по сути, являются ремиксами существующих работ, многие из которых уже защищены авторским правом. Все усложняется тем, что при обучении ИИ часто используются огромные объемы данных, соскобленных из интернета, которые потенциально могут включать материалы, защищенные авторским правом. В связи с этим многие люди активно протестуют против использования защищенного авторским правом контента для обучения моделей ИИ и хотят более эффективного регулирования.
Некоторые компании даже подали судебные иски. Getty Images, поставщик стоковых изображений, подал иск против Stability AI, генератора искусственного интеллекта, за то, что тот якобы копировал и использовал библиотеку изображений Getty в коммерческих целях. На нескольких изображениях, созданных с помощью модели Stability AI'text-to-image', стоит водяной знак Getty. На DeviantArt и две другие компании, занимающиеся искусственным интеллектом, также подал коллективный иск один из художников, утверждая, что созданные их искусственным интеллектом произведения нарушают законы об авторском праве.
Научиться распознавать изображения ИИ жизненно важно, потому что их использование в фейковых новостях для введения людей в заблуждение участилось, особенно во время выборов. По данным BBC, 60% исследователей преуспели в использовании ИИ для создания вводящих в заблуждение изображений о бюллетенях и местах голосования.
ИИ-изображения также влияют на потребителей. Недавнее исследование, проведенное компанией Attest, показало, что большинство потребителей(76%) не могут отличить подлинные изображения от сгенерированных искусственным интеллектом. Вот как ты можешь определить, что изображение сгенерировано искусственным интеллектом.
Это может показаться очевидным, но самый простой способ распознать ИИ-изображения - проверить описание и теги на наличие "AI-Generated". Поскольку в отношении изображений с искусственным интеллектом до сих пор много вопросов, компании, которые их генерируют и/или лицензируют, делают все возможное, чтобы быть прозрачными в отношении их происхождения. Стоковые фотоагентства, которые разрешают использовать изображения с искусственным интеллектом в своих библиотеках, требуют, чтобы поставщики помечали файлы как "сгенерированные искусственным интеллектом" в названии, описании и тегах изображений (это облегчает поиск или исключение изображений с искусственным интеллектом при просмотре их каталогов). Поиск этих меток - самый простой способ определить, что изображение сгенерировано искусственным интеллектом.
Еще один способ определить AI-изображения - поискать водяные знаки, ведь многие AI-инструменты их добавляют. Это могут быть небольшие логотипы, текст или метаданные. Например, в OpenAI's DALL-E 3 используются невидимые метаданные C2PA и видимый символ Content Credentials (CR) в левом верхнем углу. Однако логотип виден только при проверке изображения на сайте проверки достоверности контента, например Content Credentials Verify. Компании могут маркировать свои изображения по-разному, поэтому тебе может понадобиться ознакомиться с различными индикаторами.
Google недавно анонсировала SynthID, инновационный способ нанесения водяных знаков на изображения, созданные искусственным интеллектом. SynthID позволяет встраивать цифровой водяной знак прямо в пиксели контента, созданного ИИ. Он невидим для человеческого глаза, но обнаруживается для идентификации. SynthID может оценить, что изображение, скорее всего, создал инструмент искусственного интеллекта, просканировав его на наличие этого цифрового водяного знака.
Сгенерированные ИИ изображения часто имеют изъяны из-за ограничений алгоритмов глубокого обучения. К распространенным аномалиям относятся:
Эти признаки помогают распознать изображения, сгенерированные ИИ. Однако прогресс в области ИИ означает, что будущие ИИ-изображения могут иметь меньше видимых недостатков.
Использование инструментов для идентификации AI-изображений - еще один вариант обнаружения AI-изображений, хотя ты должен помнить, что он может быть не совсем точным. Давай рассмотрим несколько самых популярных инструментов для обнаружения ИИ-изображений:
По мере распространения и развития ИИ-генерируемых медиа эти инструменты станут еще более эффективными в будущем.
По мере того как генеративные модели ИИ становятся все более интеллектуальными, становится все сложнее отличить сгенерированные ИИ изображения от реальных фотографий. Несмотря на то что это захватывающее явление с точки зрения технологического прогресса, оно также вызывает этические сомнения. Действительно, ИИ предлагает экономически эффективный и инновационный способ создания визуальных образов, но есть юридические и практические препятствия, которые необходимо учитывать. К счастью, сейчас разрабатываются методы и инструменты, которые помогут нам справиться с этой новой дилеммой. Оставаясь в курсе событий, мы сможем убедиться, что визуальный контент остается заслуживающим доверия.
Подключайся к нашему сообществу, чтобы узнать больше об искусственном интеллекте! Изучи наш репозиторий на GitHub, чтобы увидеть, как мы используем ИИ для создания инновационных решений в различных отраслях, таких как здравоохранение и сельское хозяйство. Открывай новые возможности вместе с нами!
Начни свое путешествие с будущим машинного обучения
