看得出來假臉嗎？參加測試，看看您是否可以區分真人與人工智慧生成的人

您能區分真人與人工智慧 (AI) 產生的圖像嗎？

根據一項新的研究，這可能比你想像的要困難得多。

澳洲國立大學 (ANU) 的研究人員警告說，在檢測人工智慧生成的臉孔時，普通人的隨機猜測並不比普通人更糟。

然而，專家表示，您可以透過磨練自己的直覺來訓練自己識別騙子。

研究人員發現，可以教導人們專注於六個關鍵特徵，這些特徵可以幫助區分真實的人類和數位化的分身。

它們是：臉部辨識、記憶力、比例、對稱性、吸引力和表情。

但主要作者、澳洲國立大學心理學副教授艾米·多伊爾表示，光是知道要尋找什麼是不夠的——你必須透過實踐來學習。

那麼，你能將多少張人工智慧生成的臉孔與真人區分開來呢？做一下下面的測驗來找出答案。

在《PNAS》雜誌上發表的新研究中，Dowell 博士和她的合著者警告說，人工智慧生成的面孔變得越來越難以檢測。

如今，一些程式能夠創造與真實面孔沒有區別的面孔。

這導致人工智慧驅動的詐欺行為激增，預計到 2027 年，光是美國就將損失總計 400 億美元（302 億英鎊）。

一個大問題是，人工智慧產生深度贗品的能力比我們檢測它們的能力要快得多，因為曾經可靠的建議已經過時了。

例如，要求人們尋找第六根手指、牙齒不整齊或耳朵不穩等「人工智慧製品」不再有效。

研究表明，這項建議確實提高了人們發現深度贗品的能力，而現實生活中的騙子可以輕鬆修改或避免這些錯誤。

相反，研究人員開發了一種新的訓練方法，教導人們如何獲得「整體印象」而不是特定特徵。

「我們的訓練方法有一個故意的扭曲：我們不告訴參與者要尋找什麼，」道威爾博士說。

相反，我們讓他們看到真實的、人工智慧生成的人臉，同時引導他們注意區分兩者的品質。

「透過反覆接觸，參與者建立了檢測人工智慧面孔的直覺，就像專業知識通常透過經驗而不是明確的規則來發展一樣。”

在他們的研究中，參與者看到的圖像被正確分類為人工智慧生成或人類生成，並被要求根據六個關鍵特徵對它們進行分類。

目標不是讓參與者學習特定的規則，例如“高重力是人工智慧的標誌”，而是幫助他們磨練直覺。

絕對令人驚訝的是，這種短暫的網路幹預極大地提高了人們區分真假圖像的能力。

在訓練之前，人們能夠發現隱藏在兩個真人旁邊的人工智慧冒名頂替者的幾率只有 41%。

同樣，人們僅在 52% 的情況下正確識別出一張人臉為真實的人臉，並以 47% 的準確率正確命名人工智慧生成的人臉。

但在對標記範例進行訓練後，短暫的線上訓練課程後，平均準確度翻了一番，一些「高績效者」取得了近乎完美的結果。

值得注意的是，加拿大維多利亞大學吉姆·田中教授和埃里克·馬博士領導的團隊隨後複製了這些測試結果。

馬博士說：“複製結果表明，結果並非巧合——當我們在不同的國家培訓一組新人時，我們看到他們同樣取得了同樣的進步。”

“線上培訓非常有效，因此我們的培訓計劃可以輕鬆地以低成本大規模實施。”

研究人員表示，這種方法之所以有效，是因為臉部印像是快速直觀地形成的，並且對人工智慧演算法固有的系統偏差高度敏感。

我們都有這樣的感覺：一張臉看起來不錯，但未經訓練，人們通常無法利用這些印象。

引導人們專注於更廣泛的普遍特徵，訓練他們磨練檢測真實面孔的直覺才能。

儘管存在深度造假檢測演算法，但它們往往是極其不透明的“黑盒子”，具有潛在的隱藏缺陷。

相反，研究人員表示，我們「迫切」需要提高人工智慧偵測能力，以打擊深度詐欺。