AIによって作成されたコンテンツの認識方法：画像、テキスト、ビデオ

Dipteum-Videoを認識する方法

AIサービスの能力の最も印象的なデモの1つは、卒業証書の作成です。これは、実在の人物の外観と声が使用される統合された写真やビデオですが、彼はコンテンツとは何の関係もありません。詐欺師はすぐに人々を欺くためのテクノロジーを採用したため、これは印象的であるだけでなく、強く心配しています。たとえば、これが攻撃者の方法です 偽造 偽の投資を宣伝するためのBelarusneftのディレクターとのビデオ。

したがって、ニューラルネットワークによって生成される偽のコンテンツを認識できることが非常に重要です。

しかし、ディプキーとはるかに優れています。生成されたアメリカの俳優であるモーガン・フリーマンが、合成現実の新しい時代のすべての人を歓迎するこのビデオを見てください。このビデオは、可能性とツールを実証するために作成されましたが、これは本当に驚くと恐怖です。

このようなビデオを作成するには、機械学習テクノロジー、すなわち生成的および参加ネットワークを使用します。要するに、これらは2つのニューラルネットワークと協力しています。人の実際の写真とビデオに関する1つの研究と画像を生成します。2番目の写真は、作成されたコンテンツが実際のコンテンツと違いなく、結果を常に改善するように強制します。

幸いなことに、生成されたビデオはまだ不完全であり、それらを認識できます。少なくとも今のところ。それはあなたの気持ちを聞くべきです：あなたがビデオを見て、何かが間違っているように思えるなら、詳細に詳細を見て注意を払う理由があります。

マサチューセッツ技術研究所の研究者 持ってくる 偽物を区別し、だまされないようにするのに役立ついくつかのヒント。

顔に注意してください。 Dipfake-Videoでは、ほとんどの場合、顔の不自然な変化を見ることができます。

頬と額を注意深く見てください。 肌は滑らかすぎるか、しわになりすぎますか？これは偽の証明書かもしれません。あなたは自問する必要があります：年齢関連の皮膚の変化は髪と目の状態に対応していますか？生成されたビデオは、これらのパラメーターに反する可能性があります。

目と眉を詳しく見てください。 AI-Videoでは、影が予期しない場所に現れ、光のfall落の物理学に完全に違反する可能性があります。

眼鏡。 人が眼鏡をかけてビデオに載っている場合は、まぶしさに注意を払う必要があります。偽のビデオでは、それらは完全に欠席する可能性がありますが、実際には非常にありそうもないことです。またはその逆 – それらが多すぎる可能性があります。人が動くときに眼鏡をかけたまぶしさの場所が変わるかどうかに注意する必要があります。

顔の髪の毛やその不在に注意してください。 生成された動画では、AIは口ひげ、ベーカード、あごひげ、またはそれらの一部を追加または削除できます。多くの場合、顔を動かすとき、顔の髪は偽のビデオでは不自然に見えます。

たとえば、サルバドール博物館のダリは、訪問者に挨拶するアーティストとAIビデオを作成しました。生成されたダリの口ひげをたどります。

研究者はまた、ほくろを注意深く見ることをお勧めします。 多くの場合、人体のこの要素は、生成されたビデオで不自然に見えます。

目の瞬き。 あまりにも頻繁に、またはまれすぎる点滅は、dipteumの兆候になる可能性があります。また、目が完全に閉じられていない可能性があり、人為的に動くこともあります。

唇の動きと顔の下部。 生成されたビデオの最も顕著な兆候の1つは、会話中の唇と口の非現実的な動きです。動きが多いほど、AIの兆候が明らかに現れます。また、偽のビデオでは、唇の単語と動きが同期されない場合があります。

ニューラルネットワークは、多くの場合、歯への対処が不十分であるため、人がビデオで話しているときに注意を払う必要があります。

有名または単に影響力のある人のビデオで異常でセンセーショナルなことを聞いた場合、専門家は上記の瞬間に注意を払うことをアドバイスし、これについてのニュースを権威あるメディアの信頼に値します。

画像生成されたAIを認識する方法

人工知能を使用して写真を作成する方がはるかに簡単で、誰でも利用できます。そのため、ネットワークでは非常に頻繁に見つけることができます。年の初めに私たち 彼らは言った ソーシャルネットワークに大規模に浸水したAIフェイクについては、人々が偽のイメージを実際のイメージと区別するのは容易ではないことがよくあります。

しかし、幸いなことに、ほとんどの場合、デジタルアーティファクトはまだ生成された写真に残っており、写真が作成されたことを示しています。アメリカ北西部大学の研究者グループ 分析 人気のあるNeuralites Midjourney、安定した拡散、ホタルによって作成された画像は、偽物を認識できる一般的なパターンを特定します。彼らは5つの一般的な法律を明らかにしました。

解剖学的非流用。 おそらく、指の間違った数を聞いたことがあります。その発達の始まりでは、ニューラルネットワークは5本の指を持つ人々の作成にうまく対処しませんでした。それ以来、モデルは改善され、間違いで勉強し始めました。しかし、それでも、AIはしばしば生成された画像で人間の解剖学を歪めます。

たとえば、この写真をご覧ください。

一見、通常の写真ですが、詳細に注意を払うと、これが人工知能の仕事であることが明らかになります。女性の首は右側が不自然に長く、手の指の数は正常ですが、親指はありません。左側の女性はまた、不自然な指を手に持っており、3番目の女性には奇妙な歯があります。

「ええ、この人は少し奇妙に見えます」と本当に思うなら、彼が生徒のラウンドを持っているかどうかを確認してください。」– 研究の著者の一人は言います。 AIの写真では、目はしばしば非現実的です。この例では、研究者は、男性の目があまりにも華麗であり、生徒は信じがたいことを示しています。

疑わしい写真が公人に属している場合、科学者はそれを人の本当の写真と比較することを提案します。

文体的なアーティファクト。 画像がAIによって作成された別の兆候は、単に人の普通の写真のように見えないという事実にあります。肌は「ワックス」と光沢があり、色は過飽和で、顔はあまりにも美しくなります。研究者は自問することを提案します：それはあなたが見ることに慣れている本当の写真のようなものですか？

これらの写真は、過度に様式化され、光沢があり、「焦点が合っている」ように見えます。研究者は、ニューラルネットワークが写真で勉強しているためにこれが起こると信じており、通常の外観の人は単にインターネット上にそれほど多くの画像を持っていません。

また、科学者によると、多くの場合、生成された写真では、人の顔は不自然に照らされており、環境に対応していません。そして、影は非現実的です。

機能的でない非流用。 AIは、さまざまなオブジェクトが現実の世界でどのように機能するかを完全に理解していないため、彼はしばしば間違っており、奇妙なものを作成します。複雑なシーンと人々のグループを持つ画像では、不正確さがより頻繁に現れます。たとえば、男性がレストランのテーブルに座っているが、そのうちの1人が巨大なハンバーガーに手を持っている画像。

小さな詳細に注意を払う価値がある、と研究者は、ボタン、バックル、ベルト、ネクタイ、バッグ、バックパックなど、アドバイスしています。物理的なオブジェクトとの相互作用がある場合、それはしばしば間違っているように見えます。

物理障害。 AIはまた、視点、深さ、反射への対処にも不十分になります。左側の画像では、階段はどこにも通じず、その人の足は階段の上に舞い上がるようです。右側には、鏡を反映して、長袖のシャツを着た男ですが、実際には短いシャツがあります。

社会文化的不信。 最後の基準では、研究者はAIを生成できる社会文化的文脈で奇妙さを区別します。文化的な感受性と歴史的文脈がなければ、AIモデルは、実際の生活ではほとんど発生しない画像を作成できます。この一例は、オフィス環境で互いに抱き合っている2人の日本人男性のイメージです。

この研究の日本人の参加者は、日本では、特にビジネス環境では、男性はめったに抱かされないと説明しています。これは必ずしも画像が偽物であることを意味するわけではありませんが、これは鐘として機能し、写真を慎重に研究することを奨励します。

AI-Toolsは非常に迅速に発達し、生成されたコンテンツは毎日良くなりつつありますが、研究者のMatthew Grohは、「ニューラルネットワークは社会文化的概念、物理法、人間の解剖学、およびバックパックのシャツとベルトのボタン間の単純な機能的相互作用を理解することを決して学ぶことは決してないと考えています。

ai-chattesによって作成されたテキストを認識する方法

しかし、最も一般的に生成されるコンテンツは、もちろんテキストです。チャットボットがコピーライティングを破壊し、ジャーナリズムを書くことさえ恐れていますが、これはこれが起こっていません。それにもかかわらず、人々はChatGptや同様のサービスを積極的に使用して、仕事、学習、その他のニーズのためのテキストを作成します。

生成されたテキストを独立して、特別なサービスを使用することの両方を決定できます。コネチカット大学西部大学の作家の作品コースのジャーナリストであり教師エリックオブガン 識別されます テキストが人ではなく作られたことを示す多くの基本的な機能。ここにそれらのいくつかがあります。

• 多くの「水」と小さな詳細。 生成モデルは、インターネットからのテキストについて研究しており、それらのほとんどは疑わしい品質です。その結果、AI-ch-botsはしばしば多くの文字があるのと同じテキストを配置しますが、本質はほとんどありません。
• リストの過度の使用。 テキストニューラルネットワークは、あまり適切ではない場合でも、マークされたリストまたは番号付きリストの形で情報を発行するのが非常に好きです。

• 緊急。 AIは、クリックされたフレーズで満たされた空の魂のないテキストを生成します。これは、特にテキストが著者の感情であると思われる場合、読むときに非常に感じられます。
• テキストは非常に長いです。 ボリュームが提案されているタスクよりもはるかに大きい場合、これは慎重になる機会です。
• タイプミスやエラーはありません。 あなたがコピーライティングサービスの教師または顧客である場合、エラーとタイプミスの完全な欠如は注意する必要があります。テキストを使用している最も経験豊富な人々でさえ、間違いを犯します。
• 何かが「間違っている」という感覚。 かなり抽象的な基準ですが、これは魂のない車とは異なり、私たちを人々にします。目の前のコンテンツがテキスト、ビデオ、または画像であるかは関係ありません。それは、人ではなくAIが機能したことを意味する何かが間違っているという感覚です。

また、生成されたテキストの兆候の中で、単語の不自然な選択、奇妙な比phor、段落間の一貫性の欠如が注目されています。

しかし、言語モデルの主な問題は実際の間違いです。 AI-Ch-botsはしばしば存在しない情報を発明します。これは、ニューラルネットワークのためです できません 「わからない」と言うには、AIが本当の答えを見つけることができない場合、彼はそれを思いついて事実を明らかにすることができます。

また、テキストは特別な検査サービスを通じてスキップできます。最も人気のあるものの1つはGptzeroです。人によって生成され書かれたテキストを助けてみましょう。

驚くべきことに、ChatGptが生成されたテキストを使用する倫理について私たちに書いたテキストは、人間のテキストを支持する45％に対して54％と定義されていました。別のパーセンテージは「Mixed」列にヒットしました。

私たちは、人によって完全に書かれたテキストをサービスに示します。結果は再び予想外です。合計で、人間の仕事の58％ですが、AI介入の割合は大幅に減少しています。

ChatGptは、人として書くことを本当に学んだこと、または生成されたコンテンツをチェックするサービスがあまり信頼できず、それに頼る価値がないと結論付けることができます。

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