Может ли ChatGPT-4 обнаруживать поддельные фото искусственного интеллекта? С момента появления искусственного интеллекта также значительно увеличилось количество поддельных изображений, на которых сходство с человеком меняется местами или манипулируется с помощью алгоритмов машинного обучения.

Глубокие подделки подобны хамелеонам цифрового мира, которые смешивают реальность с вымыслом, демонстрируя мастерство искусственного интеллекта. Тем не менее, вам будет приятно узнать, что битва с этими весьма убедительными подделками далека от проигрыша. Тот же самый искусственный интеллект (ИИ), который облегчает создание глубоких подделок, удваивает возможности обнаружения глубоких подделок, чтобы разоблачить их, в частности, с помощью систем обнаружения изображений с искусственным интеллектом.

Благодаря недавнему внедрению новой технологии OpenAI ChatGPT-4 Vision, которая теперь интегрирована в чат-бота и позволяет ему анализировать загруженные изображения. Обладает ли он способностью обнаруживать дефекты, помогая вам делать выбор между тем, что реально в созданном искусственным интеллектом waters?

Читайте также: Vivo Y200 будет представлен в первом квартале 2024 года

Технология Deepfake использует алгоритмы машинного обучения, в частности методы глубокого обучения, для манипулирования изображениями, аудио- и видеоконтентом или их создания. Результат часто бывает настолько устрашающе реальным, что трудно отличить оригинал от модифицированного. Ставки высоки — представьте, что общественные деятели делают или говорят то, чего они никогда не делали, или люди, которых вы знаете, попадают в компрометирующие ситуации с помощью цифровых технологий.

Может ли ChatGPT обнаруживать подделки?

Если вам интересно узнать больше о возможностях распознавания глубоких подделок в ChatGPT, вам будет приятно узнать, что All About AI создала быструю демонстрацию, проверяющую ее способность корректно обнаруживать глубокие подделки изображений, созданных с помощью инструментов искусственного интеллекта.

Если вам интересно, как искусственный интеллект может создавать и обнаруживать глубокие подделки, давайте углубимся в механику. Исследования искусственного интеллекта в этой области многогранны и охватывают компьютерное зрение, отрасль компьютерных наук, специализирующуюся на обучении машин интерпретации визуальной информации, и гуманитарные науки, которые рассматривают социальные и этические последствия этих технологий.

Обнаружение подделок

Чтобы понять, как системы искусственного интеллекта обнаруживают глубокие подделки, важно осознать трудности создания глубоких подделок:

Обобщение: Качественные глубокие подделки требуют многочасовых съемок для обучения. Цель состоит в том, чтобы свести к минимуму время обучения и объем данных при сохранении высокого качества выходных данных.
Парное обучение: Традиционные контролируемые модели требуют парных данных, что означает пример ввода с желаемым результатом. Это делает тренировочный процесс сложным и ресурсоемким.
Утечка личности: Часто личность актера, управляющего реконструкцией, может «просочиться’ в сгенерированное лицо, вызывая несоответствия.
Окклюзии: Когда части лица, скажем, рот или глаза, закрыты, артефакты могут исказить конечный результат.
Временная согласованность: В видеороликах поддержание последовательного потока кадров без мерцаний или дрожания имеет важное значение для реалистичности.

Исследователи искусственного интеллекта в настоящее время решают эти проблемы с помощью различных методов, начиная от сегментации изображений и заканчивая корректировкой временной когерентности.

Встречная механика для выявления глубоких подделок

Итак, как же искусственный интеллект используется для выявления и разоблачения этих сложных цифровых изображений и видео с глубокой подделкой? Ниже приведены несколько областей, которые исследователи в настоящее время изучают, чтобы помочь обуздать волну. Однако по мере того, как технология искусственного интеллекта становится все лучше и лучше, совершенствуются и процессы создания поддельных изображений.

Анализ текстур: Глубоким подделкам часто трудно точно воспроизвести мельчайшие текстуры человеческой кожи и другие особенности. Продвинутые системы обнаружения искусственного интеллекта могут обнаружить эти несоответствия.

Согласованность от кадра к кадру: Глубокие подделки могут преуспевать в отдельных кадрах, но дают сбои, когда дело доходит до плавного перехода выражений по последовательности кадров. Алгоритмы обнаружения искусственного интеллекта могут идентифицировать эти сбои.
Физиологические сигналы: Хотите верьте, хотите нет, но искусственный интеллект может улавливать естественные нюансы человеческого поведения, такие как частота моргания или едва уловимые паттерны дыхания, которые глубоким подделкам часто не удается убедительно воспроизвести.
Аудиовизуальные несоответствия: Иногда звук не идеально синхронизируется с видео в deepfakes. Инструменты обнаружения искусственного интеллекта могут отмечать эти несоответствия.
Анализ метаданных: Хотя это и не прямой подход, основанный на искусственном интеллекте, изучение метаданных изображения или видео иногда может выявить, подвергся ли файл значительным манипуляциям, тем самым служа дополнительным методом обнаружения.

Этические и социальные соображения

Разговор о глубоких подделках не заканчивается обнаружением ИИ, поскольку техническое сообщество также сосредоточено на этических соображениях, включая согласие людей, чьи изображения используются, и потенциальное злоупотребление для дезинформации.

Таким образом, по мере того, как искусственный интеллект продолжает развиваться, будет развиваться и его способность как создавать, так и разоблачать глубокие подделки, постоянно удерживая нас в состоянии цифровой игры в кошки-мышки. Но пока утешайтесь осознанием того, что те же самые инструменты, которые использовались для создания глубоких подделок, используются для их выявления, освещая тонкую грань между потенциалом ИИ и подводными камнями.