Kako prepoznati lica nastala uz pomoć vještačke inteligencije

Lica nastala pomoću vještačke inteligencije postaju sve teže razlikovati od pravih ljudi, a procjenjeno je da će prevare koje koriste generativnu vještačku inteligenciju do sljedeće godine koštati samo SAD 40 milijardi dolara, prema izveštaju iz 2024. godine konsultantske firme Dilojt.

Jedan od razloga zašto je docentkinja Ejmi Doul, psihološkinja sa Australijskog nacionalnog univerziteta (ANU), željela da sazna da li svi možemo biti obučeni da bolje prepoznajemo lica nastala uz pomoć vještačke inteligencije. „Apsolutno smo užasni u prepoznavanju lica nastalih pomoću vještačke inteligencije“, kaže ona, dok studije pokazuju da nismo bolji - ili smo čak gori - od polovičnog pogađanja.

U studiji objavljenoj u junu u časopisu PNAS, Doul i kolege iz Australije, Kanade i Škotske testirali su novi pristup obučavanju ljudi. Kako tehnologija vještačke inteligencije napreduje, moderni sistemi uglavnom popravljaju očigledne greške, a Doul kaže da je malo verovatno da će prevaranti koristiti slike koje sadrže greške. Umesto da ljudi obučavaju da traže indikativne greške kao što su neuparene minđuše ili izobličene crte lica, istraživači su ih obučili da donose instinktivne sudove o svakom licu kao celini.

„Jedan od problema je što očekujemo da lica nastala pomoću vještačke inteligencije budu neobična, što je zasnovano na prethodnom iskustvu, ali to su zapravo samo ljudi koji nisu savršeno simetrični i malo su čudni, tako da se čitava jednačina preokrenula“, kaže Doul.

Prethodno istraživanje iz Douline laboratorije pokazalo je da su lica generisana pomoću vještačke inteligencije ocenjivana kao ljudska češće od pravih ljudskih lica. Taj fenomen oni su nazvali hiperrealizam vještačke inteligencije. Budući da algoritmi vještačke inteligencije naginju matematičkom proseku svih desetina hiljada lica na kojima su obučeni, „AI lica zapravo izgledaju prosečnije, ili hiperprosečno, u poređenju sa ljudskim licima“, kaže Doul.

U najnovijoj studiji, tim je prvo proverio koliko dobro 45 odraslih ljudi može da prepozna lice generisano pomoću vještačke inteligencije. U jednom testu, pokazan im je niz od tri lica i zamoljeni su da pronađu ono nastalo pomoću vještačke inteligencije. U proseku su bili u pravu 41 odsto. Učesnici su potom prošli sat vremena obuke. Doul kaže da je to podrazumevalo da im bude pokazano oko 100 lica - polovina prava i polovina nastala pomoću vještačke inteligencije - i da su zamoljeni da ocene svako u šest kategorija: prepoznatljivost, upečatljivost, izražajnost, simetrija, proporcionalnost i privlačnost.

Prema Doul, ljudska lica su obično prepoznatljivija, upečatljivija i izražajnija, dok su lica nastala vještačkom inteligencijom često simetrična, proporcionalna i privlačna. „Sve što oni rade je da ocenjuju simetričnost. Govorimo im da li su ljudska ili nastala pomoću vještačke inteligencije, i oni onda steknu osećaj kroz izlaganje takvim fotografijama kako se ova lica razlikuju od ljudskih.“ U proseku, učesnici su otprilike udvostručili tačnost na gornjem testu na 81 odsto nakon što su bili obučavani.

Doktor Alehandro Estudiljo, psiholog koji proučava vizuelnu percepciju na britanskom Univerzitetu u Bornmutu, koji nije učestvovao u ovom istraživanju, rekao je da je bio iznenađen kad je pročitao studiju, zato što je ona suprotna metodama koje su koristili drugi naučnici. On kaže da je lepota ovog novog pristupa u tome što koristi naše prirodne instinkte. „Ljudi ne obrađuju lica usredsređujući se na njihove pojedinačne crte. Umesto toga, ono što koristimo je nešto što se zove holističko obrađivanje“, objašnjava on.

Studija, međutim, ima vlastita ograničenja. Doul kaže da se obuka pokazala kao izuzetno efikasna za jedan od najrealističnijih generatora lica pomoću vještačke inteligencije, StyleGAN3, ali ona mora da se testira i na drugim AI modelima. „Svi naši učesnici su bili mlađe odrasle osobe tako da je kritično pitanje da li bi ova obuka radila na deci i starijima, za koje takođe znamo da su posebno podložni prevarama“, dodaje.

Pravi izazov, kažu istraživači, jeste da su ljudi sada u trci sa sistemima vještačke inteligencije koji se sve vreme poboljšavaju. Dostupne su automatizovane alatke koje koriste algoritme za otkrivanje sadržaja generisanog pomoću vještačke inteligencije, ali oni imaju vlastita ograničenja. I zato istraživači kažu da je najvažnije da ljudi ostanu u središtu prepoznavanja AI dipfejkova. „To vam je igra mačke i miša“, kaže Doul.

Ipak, ona veruje da ovi nalazi nude „dobre razloge za optimizam“. Ona sugeriše da bi slična obuka mogla na kraju da se razvije kako bi se pomoglo ljudima da identifikuju glasove i video snimke generisane pomoću vještačke inteligencije, baš kao i statična lica. Tako bismo svi mogli da budemo bolje opremljeni da kažemo da li tokom video poziva razgovaramo sa pravim kolegama ili s AI dipfejkovima.