AI面孔騙過了大多數(shù)人，但花5分鐘訓練可能幫你識別假象

AI圖像生成器在極短時間內(nèi)變得非常熟練，能夠生成被考慮比現(xiàn)實更真實。

然而，一項新研究指出我們可以提升人工智能人臉檢測能力的途徑。

英國研究人員測試了664名志愿者的面部評估能力，這些志愿者包括超級識別者（他們展現(xiàn)了較高的比較能力和識別真實面孔在之前的研究中），以及具有典型面部識別能力的人。

相關報道：人工智能現(xiàn)在可以直接從你的腦波中學習你喜歡的面孔

兩組都發(fā)現(xiàn)AI面部難以被發(fā)現(xiàn)，盡管超級識別者表現(xiàn)更好，正如預期的那樣。

值得注意的是，超級識別者在測試前接受了簡短的5分鐘培訓，更能區(qū)分真人面孔AI生成的.

“人工智能圖像越來越容易制作，卻越來越難以被發(fā)現(xiàn)?！?a>他說利茲大學心理學研究員艾莉德·諾伊斯。

“這些圖像可能被用于惡意目的，因此從安全角度來看，我們必須測試檢測人工圖像的方法?！?/p>

這項研究涉及兩個不同的任務，既有培訓也有無培訓。第一種是，志愿者被展示一張單一面孔，并被要求判斷是否是人工智能;在第二種情況下，他們被展示了一張真實的臉和一張AI的臉，并被要求識破假貨.

每個實驗參與者都不同。

在未接受任何培訓的組別中，超級識別者有41%的概率正確識別AI面部，而具備典型面部識別能力的人僅有31%的識別率。

考慮到正好一半的圖片是AI生成的，每位參與者猜對的概率為50%，這進一步證明了AI肖像在我們眼中看起來比真人更真實。

在接受訓練的組別中，具有典型識別能力的人以51%的準確率識別人工智能——大致與隨機概率相當。不過，超級識別者的準確率提升到了64%，準確識別AI面孔的比例超過一半。

參與者接受了識別面部特征的訓練由人工智能制作包括缺牙和頭發(fā)邊緣的奇怪模糊。

“我們的研究表明，使用超級識別器——具備極高面部識別能力的人——結合訓練，可能有助于識別人工智能人臉?！?a>他說諾伊斯。

AI通常通過所謂的“表情”來做臉生成對抗網(wǎng)絡（GAN）。兩組算法協(xié)同工作：一組生成人臉，另一組評估面部與真實人對比的真實性。這個反饋回路最終驅動圖像生成器達到非常逼真的效果。

AI圖像現(xiàn)在可以快速且輕松地制作，并且越來越多地被各種媒體使用，從假約會資料到身份盜竊詐騙。培訓可能幫助更多人避免被誤導。

“我們的訓練程序簡短且易于實施。”他說凱蒂·格雷，雷丁大學心理學研究員。

“結果表明，將這種訓練與超級識別者的自然能力結合，有助于解決現(xiàn)實世界的問題，比如在線身份驗證身份。”

該研究已發(fā)表于皇家學會開放科學.

寶寶起名 起名