Khi AI tạo ra sự tiến bộ, việc học cách nhận dạng hình ảnh do AI tạo ra là rất quan trọng. Khám phá các mẹo, công cụ và kỹ thuật để phát hiện ảnh giả một cách hiệu quả.
Các mô hình tạo hình ảnh đang trở nên tiên tiến hơn và chúng ta đang thấy sự gia tăng hình ảnh trí tuệ nhân tạo (AI) giống như thật. Cuộc tranh luận giữa AI và ảnh thực đang trở nên phù hợp hơn khi khó phân biệt giữa hai loại này. Đã có nhiều kịch bản mà hình ảnh do AI tạo ra đã đánh lừa internet. Chúng ta đã thấy Giáo hoàng Francis trong chiếc áo khoác puffer và Katy Perry tại Met Gala 2024. Cả hai đều là những hình ảnh được chế tạo bởi AI tạo ra. Nói cách khác, chúng không có thật. Tuy nhiên, thoạt nhìn, internet tin rằng họ là như vậy.
Đôi khi, sự pha trộn này có thể gây cười, nhưng thường xuyên hơn, nó thể hiện một mối quan tâm đạo đức nghiêm trọng. Cũng giống như điều quan trọng là phải theo kịp cách thức hoạt động của AI tạo ra, điều quan trọng là phải biết cách biết liệu thứ gì đó có phải do AI tạo ra hay không. Trong bài viết này, chúng ta sẽ xem xét kỹ hơn các hình ảnh do AI tạo ra, hiểu những ưu và nhược điểm của nghệ thuật AI, thảo luận về các vấn đề pháp lý và khám phá các phương pháp và công cụ chính để phân biệt chúng với hình ảnh thực.
Hình ảnh AI được tạo bằng cách sử dụng các mô hình tạo hình ảnh sử dụng mạng nơ-ron được đào tạo trên các bộ dữ liệu lớn để tạo ra hình ảnh chân thực. Điều ấn tượng là khả năng kết hợp các phong cách, khái niệm và tính năng để tạo ra những hình ảnh nghệ thuật và có liên quan. Trong quá trình đào tạo, các mô hình tạo hình ảnh tìm hiểu các tính năng và chi tiết khác nhau từ những hình ảnh này. Làm như vậy giúp họ tạo ra những hình ảnh mới trông giống như phong cách và nội dung mà họ đã học được.
Có nhiều loại mô hình tạo hình ảnh, mỗi loại đều có những tính năng đặc biệt riêng. Ví dụ: Generative Adversarial Networks (GAN) sử dụng hai mạng thần kinh hoạt động song song để tạo ra hình ảnh thực tế giống với dữ liệu đào tạo của chúng. Các mô hình khuếch tán tạo ra hình ảnh bằng cách dần dần biến nhiễu ngẫu nhiên thành hình ảnh rõ ràng. Máy biến áp, chẳng hạn như máy biến áp được sử dụng trong các mô hình như DALL-E và CLIP, sử dụng cơ chế tự chú ý để tạo ra hình ảnh từ mô tả văn bản.
Bất kỳ ai cũng có thể tạo hình ảnh AI bằng các công cụ như GPT-4o của OpenAI, Midjourney, Gencraft hoặc Stable Diffusion. Những hình ảnh này hiện đang xuất hiện trên internet và thường không có bất kỳ nhãn nào cho biết chúng được tạo ra bởi AI.
Giống như nhiếp ảnh hay hội họa, tạo hình ảnh AI đang được nhiều người coi là một loại hình nghệ thuật mới. Các bức tranh AI đang được bán với giá hàng ngàn đô la và giành chiến thắng trong các cuộc thi nghệ thuật. Điều này đặt ra câu hỏi: liệu nghệ thuật AI có phải là một điều tốt, và những ưu và nhược điểm của việc tạo ra hình ảnh như vậy là gì?
Có nhiều ý kiến khác nhau về điều này. Ví dụ: các doanh nghiệp nhỏ có ngân sách có thể xem nghệ thuật được tạo ra là một lợi thế. Họ có thể tạo ra hình ảnh tùy chỉnh hoàn toàn phù hợp với nhu cầu xây dựng thương hiệu và tiếp thị. Những công cụ này có thể tiết kiệm thời gian bằng cách nhanh chóng tạo ra hình ảnh chất lượng cao và giúp giữ cho các dự án sáng tạo đi đúng hướng. Đối với cảm hứng của các nghệ sĩ, việc tạo hình ảnh có thể cung cấp quyền truy cập vào một thư viện rộng lớn các tùy chọn độc đáo. Một nghệ sĩ có thể dễ dàng hình dung một ý tưởng trước khi đưa nó vào cuộc sống.
Tuy nhiên, hình ảnh do AI tạo ra thường thiếu chiều sâu cảm xúc và có thể gặp khó khăn trong việc nắm bắt những trải nghiệm thô sơ của con người. Đôi khi, chất lượng có thể không nhất quán, với hình ảnh xuất hiện pixel hoặc không thực tế. Phụ thuộc quá nhiều vào AI có thể kìm hãm sự sáng tạo và tư duy phản biện. Ngoài ra còn có nguy cơ lạm dụng. Hình ảnh AI có thể dễ dàng bị thao túng và dẫn đến thông tin sai lệch. Ngoài ra, việc sử dụng các công cụ này có thể liên quan đến một đường cong học tập dốc và chúng có thể mang những thành kiến từ dữ liệu đào tạo của họ. Dưới đây là một số nhược điểm khác của nghệ thuật AI:
Khi AI tiến bộ, chúng ta vẫn đang tích cực tìm ra các tác động pháp lý (như vấn đề bản quyền) với tư cách là một xã hội. Không giống như các sáng tạo truyền thống, hình ảnh do AI tạo ra không thể có bản quyền ở một số quốc gia như Mỹ vì về cơ bản chúng là bản phối lại của các tác phẩm hiện có, nhiều trong số đó đã có bản quyền. Nó trở nên phức tạp vì đào tạo AI thường liên quan đến một lượng lớn dữ liệu được lấy từ internet, có khả năng bao gồm cả tài liệu có bản quyền. Để đạt được hiệu quả này, nhiều người đang tích cực phản đối việc sử dụng nội dung có bản quyền để đào tạo mô hình AI và muốn có các quy định tốt hơn.
Một số công ty thậm chí đã đệ đơn kiện. Getty Images, một nhà cung cấp hình ảnh chứng khoán, đã đệ đơn kiện chống lại Stability AI, một trình tạo nghệ thuật AI, vì bị cáo buộc sao chép và sử dụng thư viện hình ảnh của Getty vì lợi ích thương mại. Một số hình ảnh được sản xuất bởi Stability AIMô hình chuyển văn bản thành hình ảnh của Getty có hình mờ của Getty. DeviantArt và hai công ty AI khác cũng đang bị một nghệ sĩ kiện trong một vụ kiện tập thể tuyên bố tác phẩm nghệ thuật do AI tạo ra của họ vi phạm luật bản quyền.
Học cách phát hiện hình ảnh AI là rất quan trọng vì việc sử dụng chúng trong tin tức giả mạo để đánh lừa mọi người đã tăng lên, đặc biệt là trong các cuộc bầu cử. Theo BBC, 60% các nhà nghiên cứu đã thành công trong việc sử dụng AI để tạo ra những hình ảnh gây hiểu lầm về lá phiếu và địa điểm.
Hình ảnh AI cũng ảnh hưởng đến người tiêu dùng. Một nghiên cứu gần đây của Attest tiết lộ rằng hầu hết người tiêu dùng (76%) không thể phân biệt sự khác biệt giữa hình ảnh xác thực và do AI tạo ra. Đây là cách bạn có thể biết liệu hình ảnh có được tạo ra bởi AI hay không.
Điều này có vẻ hiển nhiên, nhưng cách dễ nhất để phát hiện hình ảnh AI là kiểm tra mô tả và thẻ cho 'AI-Generated'. Vì vẫn còn rất nhiều câu hỏi liên quan đến hình ảnh AI, các công ty tạo ra chúng và / hoặc cấp phép cho chúng đang làm mọi thứ có thể để minh bạch về nguồn gốc của chúng. Các cơ quan ảnh chứng khoán cho phép hình ảnh AI trong thư viện của họ yêu cầu những người đóng góp gắn nhãn các tệp là 'do AI tạo' trong tiêu đề, mô tả và thẻ hình ảnh (giúp tìm kiếm hoặc loại trừ hình ảnh AI dễ dàng hơn khi lướt danh mục của họ). Tìm kiếm các nhãn này là cách đơn giản nhất để phát hiện hình ảnh do AI tạo ra.
Một cách khác để xác định hình ảnh AI là tìm kiếm hình mờ, vì nhiều công cụ AI thêm chúng. Chúng có thể bao gồm các biểu trưng nhỏ, văn bản hoặc siêu dữ liệu. Chẳng hạn, DALL-E 3 của OpenAI sử dụng siêu dữ liệu C2PA vô hình và biểu tượng Thông tin xác thực nội dung (CR) hiển thị ở góc trên cùng bên trái. Tuy nhiên, biểu trưng chỉ hiển thị khi kiểm tra hình ảnh trên trang web xác minh thông tin xác thực nội dung, chẳng hạn như Xác minh thông tin xác thực nội dung. Các công ty có thể đánh dấu hình ảnh của họ khác nhau, vì vậy bạn có thể cần phải tự làm quen với các chỉ số khác nhau.
Google gần đây đã công bố SynthID, một cách sáng tạo để watermark hình ảnh AI. SynthID cho phép nhúng hình mờ kỹ thuật số trực tiếp vào các pixel của nội dung do AI tạo ra. Nó vô hình với mắt người nhưng có thể phát hiện để nhận dạng. SynthID có thể đánh giá liệu một công cụ AI có khả năng tạo ra hình ảnh bằng cách quét hình mờ kỹ thuật số này hay không.
Hình ảnh do AI tạo ra thường có sự không hoàn hảo do những hạn chế của thuật toán học sâu. Các dị thường phổ biến bao gồm:
Những dấu hiệu này giúp xác định hình ảnh do AI tạo ra. Tuy nhiên, những tiến bộ trong AI có nghĩa là hình ảnh AI trong tương lai có thể có ít sai sót rõ ràng hơn.
Sử dụng các công cụ nhận dạng hình ảnh AI là một tùy chọn khác để phát hiện hình ảnh AI, mặc dù bạn nên nhớ rằng nó có thể không hoàn toàn chính xác. Chúng ta hãy xem xét một số công cụ phổ biến nhất để phát hiện hình ảnh AI:
Khi phương tiện truyền thông do AI tạo ra tiếp tục lan rộng và phát triển, những công cụ này sẽ trở nên hiệu quả hơn trong tương lai.
Khi các mô hình AI tạo ra trở nên thông minh hơn, việc phân biệt hình ảnh do AI tạo ra ngoài ảnh thực tế trở nên khó khăn hơn. Mặc dù thú vị về mặt tiến bộ công nghệ, nhưng nó cũng liên quan đến đạo đức. Đúng là AI cung cấp một cách hiệu quả về chi phí và sáng tạo để tạo ra hình ảnh, nhưng có những rào cản pháp lý và thực tế cần xem xét. Rất may, có những phương pháp và công cụ đang được phát triển để giúp chúng tôi điều hướng tình huống khó xử mới này. Bằng cách cập nhật thông tin, chúng tôi có thể đảm bảo nội dung trực quan vẫn đáng tin cậy.
Kết nối với cộng đồng của chúng tôi để tìm hiểu thêm về AI! Khám phá kho lưu trữ GitHub của chúng tôi để xem cách chúng tôi đang sử dụng AI để tạo ra các giải pháp sáng tạo trong các ngành khác nhau như chăm sóc sức khỏe và nông nghiệp. Mở khóa những cơ hội mới với chúng tôi!
Bắt đầu hành trình của bạn với tương lai của machine learning
