随着人工智能生成技术的发展，学会识别人工智能生成的图像非常重要。了解高效识别假图的技巧、工具和技术。
图像生成模型越来越先进，我们看到栩栩如生的人工智能（AI）图像越来越多。人工智能与真实照片的争论越来越激烈，因为两者越来越难以区分。人工智能生成的图片曾多次欺骗互联网。我们看到教皇弗朗西斯穿着一件夹克，凯蒂-佩里出席了 2024 年的 Met Gala。这两张图片都是人工智能生成的。换句话说，它们并不真实。然而，乍一看，互联网却认为它们是真的。
有时，这种混淆会很有趣，但更多时候，它会带来严重的伦理问题。就像了解人工智能的工作原理很重要一样，知道如何辨别某样东西是否是人工智能生成的也很关键。在本文中，我们将仔细研究人工智能生成的图像，了解人工智能艺术的优缺点，讨论法律问题，并探讨将它们与真实图像区分开来的关键方法和工具。
人工智能图像是通过图像生成模型创建的，这些模型使用在大型数据集上训练的神经网络生成逼真的图像。令人印象深刻的是，它们能够混合各种风格、概念和特征，以创建艺术性和相关的图像。在训练过程中，图像生成模型会从这些图像中学习不同的特征和细节。这样就能帮助它们创建出风格和内容与所学图像相似的新图像。
图像生成模型有很多种，每种模型都有自己的特点。例如，生成对抗网络（GAN）使用两个神经网络协同工作，生成与其训练数据相似的逼真图像。扩散模型通过将随机噪音逐渐转化为清晰图像来生成图像。变形器，如 DALL-E 和 CLIP 等模型中使用的变形器，利用自我注意机制从文本描述中生成图像。
任何人都可以使用OpenAI 的 GPT-4o、Midjourney、Gencraft 或 Stable Diffusion 等工具创建人工智能图像。这些图像现在在互联网上随处可见，而且往往没有任何标签表明它们是人工智能制作的。
与摄影或绘画一样，人工智能图像生成被许多人视为一种新的艺术形式。人工智能绘画作品售价高达数千美元，并在艺术比赛中获奖。这就提出了一个问题：人工智能艺术是一件好事吗？
对此有不同的看法。例如，预算有限的小企业可能会认为生成艺术品是一种优势。他们可以创建完全符合品牌和营销需求的定制图像。这些工具可以快速生成高质量的视觉效果，从而节省时间，并有助于创意项目的顺利进行。关于艺术家的灵感，图像生成可以提供大量独特的选项。艺术家可以在将创意变为现实之前轻松地将其视觉化。
然而，人工智能生成的图像往往缺乏情感深度，难以捕捉人类的原始体验。有时，图像质量可能不稳定，出现像素化或不真实的情况。过于依赖人工智能会扼杀创造力和批判性思维。此外，还有滥用的风险。人工智能图像很容易被篡改并导致错误信息。此外，使用这些工具可能会涉及到一个陡峭的学习曲线，它们可能会从训练数据中带有偏见。以下是人工智能艺术的其他一些弊端：
随着人工智能的发展，我们仍在积极摸索其对社会的法律影响（如版权问题）。与传统创作不同，人工智能生成的图像在美国等一些国家无法获得版权，因为它们本质上是对现有作品的混搭，而其中许多作品已经获得版权。问题变得复杂的原因是，人工智能的训练往往涉及从互联网上搜罗的大量数据，其中可能包括受版权保护的资料。为此，许多人积极抗议在人工智能模型训练中使用受版权保护的内容，并希望制定更好的法规。
有些公司甚至提起了诉讼。图片库提供商盖蒂图片公司（Getty Images）对人工智能艺术生成器Stability AI 提起诉讼 ，指控该公司复制并使用盖蒂图片库谋取商业利益。Stability AI的 "文本到图像 "模型生成的一些图像带有 Getty 的水印。DeviantArt 和另外两家人工智能公司也被一位艺术家提起集体诉讼，称其人工智能生成的艺术品侵犯了版权法。
学习如何识别人工智能图像至关重要，因为假新闻中使用人工智能图像误导人们的情况越来越多，尤其是在选举期间。据英国广播公司（BBC）报道，60%的研究人员成功地利用人工智能制作了有关选票和地点的误导性图像。
人工智能图像也会影响消费者。Attest 最近的一项研究显示，大多数消费者（76%）无法区分真实图片和人工智能生成的图片。以下是如何辨别图片是否由人工智能生成的方法。
这看似显而易见，但识别人工智能图像最简单的方法就是检查 "人工智能生成 "的描述和标签。由于对人工智能图片的质疑仍然很多，因此生成和/或授权这些图片的公司都在尽一切可能使图片来源透明化。允许在其图片库中使用人工智能图片的图片库机构要求提供者在图片标题、描述和图片标签中将文件标注为 "人工智能生成"（这使得在浏览其目录时更容易搜索或排除人工智能图片）。寻找这些标签是识别人工智能生成图像的最简单方法。
另一种识别人工智能图像的方法是寻找水印，因为许多人工智能工具都会添加水印。这些水印可能包括小徽标、文本或元数据。例如，OpenAI 的 DALL-E 3 在左上角使用了不可见的C2PA元数据和可见的内容证书 (CR) 符号。但是，只有在内容证书验证网站（如Content Credentials Verify）上检查图片时，该标志才会可见。公司可能会以不同的方式标记其图像，因此您可能需要熟悉各种指标。
Google 最近发布了一种创新的人工智能图像水印方法 SynthID。SynthID 可以将数字水印直接嵌入人工智能生成内容的像素中。人眼看不到水印，但可以检测识别。SynthID 可以通过扫描这种数字水印来评估人工智能工具是否可能创建了图像。
由于深度学习算法的局限性，人工智能生成的图像往往存在缺陷。常见的异常情况包括
这些迹象有助于识别人工智能生成的图像。不过，人工智能的进步意味着未来的人工智能图像可能会减少明显的缺陷。
使用人工智能图像识别工具是发现人工智能图像的另一种选择，不过您要记住，这种工具可能并不完全准确。让我们来看看一些最流行的 AI 图像检测工具：
随着人工智能生成的媒体不断传播和发展，这些工具在未来将变得更加有效。
随着人工智能生成模型越来越智能，人工智能生成的图像越来越难与真实照片区分开来。虽然在技术进步方面令人兴奋，但在道德方面也令人担忧。诚然，人工智能为创建视觉效果提供了一种具有成本效益和创新性的方法，但也有一些法律和实际障碍需要考虑。值得庆幸的是，我们正在开发一些方法和工具来帮助我们解决这一新的难题。通过了解情况，我们可以确保视觉内容始终值得信赖。
与我们的社区联系，了解有关人工智能的更多信息！浏览我们的GitHub 资料库，了解我们如何利用人工智能为医疗保健和农业等各行各业创造创新解决方案。与我们一起开启新机遇！
