Folk ser nå AI-genererte ansikter som mer ekte enn menneskelige

AI-genererte ansikter har blitt umulig å skille fra menneskelige og kan oppfattes som enda flere troverdig enn faktiske menneskeansikter. Ny forskning finner ut at AI-genererte ansikter kan virke mer ekte enn faktiske menneskelige – et fenomen forskerne kalle "AI hyperrealisme." Selv den beste utøveren i studien deres var bare nøyaktig i AI-deteksjon 80 % av tid.

AI-generert eller ekte menneskelig ansikt?

AI-genererte ansikter er nå allment tilgjengelig, inkludert nettstedet denne-personen-eksisterer-ikke. Du kan prøve å teste dine egne ferdigheter innen AI-ansiktsdeteksjon på Hvilket ansikt er ekte nettstedet. Det pleide å være flere giveaways for AI-genererte bilder, inkludert forvrengninger i bakgrunnen eller symmetriproblemer med briller eller øredobber, men AI har nå utviklet seg til det punktet at AI-genererte ansikter i hovedsak ikke kan skilles fra ekte.

Disse ansiktene genereres ved hjelp av generative adversarial networks (GANs), hvor to nevrale nettverk konkurrerer med hverandre, en generator og diskriminator. Generatoren lager et bilde av en fiktiv person mens diskriminatoren lærer å skille det syntetiserte ansiktet fra ekte menneskeansikter. Over mange iterasjoner lærer generatoren i økende grad å skape mer realistiske ansikter inntil diskriminatoren ikke klarer å skille det fra ekte menneskelige ansikter.

AI hyperrealisme

Noen AI-ansikter var mer sannsynlig å bli oppfattet som menneskelige enn ekte menneskeansikter, et fenomen forskerne beskriver som "AI-hyperrealisme." Ansikter er mer sannsynlig å bli bedømt som mennesker (selv om de var AI-generert) når de ble oppfattet som være:

• mer proporsjonal
• levende i øynene
• velkjent
• mindre minneverdig
• symmetrisk
• attraktive
• glatt hud

AI-ansikter som oppfattes som mer gjennomsnittlige, mindre særegne, mindre minneverdige og mer attraktive og kjente er mer sannsynlig å bli betraktet som menneskelige.

Bias i AI Face Generation-modeller

Ansiktsgenerering modeller er kjent for å inneholde partiskhet som kan underrepresentere minoriteter; dette stammer fra treningsdataene deres. Studien fant at hvite AI-syntetiserte ansikter er spesielt i stand til å passere som ekte, selv sammenlignet med ekte menneskeansikter. Dette er sannsynligvis et resultat av skjevheten i AI-ansiktsgenereringsmodellen som ble brukt i studien. Nvidias StyleGAN2-bildegenerator er en algoritme utgitt i 2020 og har blitt trent primært på hvite individer – 69 % hvite og 31 % alle andre raser til sammen. Denne skjevheten har sannsynligvis ført til at hvite AI-ansikter fremstår som mer gjennomsnittlige enn andre, noe som gjør at de blir oppfattet som spesielt realistiske og menneskelige. Forskning på oppdaterte AI-ansiktsgenereringsmodeller vil være viktig. Denne skjevheten har også viktige implikasjoner i tilfeller der ansiktsgenereringsmodeller brukes i rettshåndhevelse eller medisin.

Paradokset med AI-deteksjonsfeil og tillit

Ikke bare er folk i økende grad ute av stand til å skille AI fra ekte menneskelige ansikter, men de som gjorde flest AI-deteksjonsfeil var paradoksalt nok de mest selvsikre. Med andre ord, folk som var minst i stand til å oppdage AI var mest overbevist om at de hadde rett. Dette fenomenet er kjent som Dunning-Kruger-effekt, en kognitiv skjevhet der personer som er mindre kompetente overvurderer evnene sine.

Overtillit til våre evner til å oppdage AI reiser et alvorlig problem med psykologisk sårbarhet for AI-hyperrealisme. Folk som er mest sårbare for utfordringer som AI-catfishing fra en uredelig AI-generert profil vil være minst sannsynlig å stille spørsmål ved om de kan ta feil i å tro at de har å gjøre med en ekte menneskelig.

AI Education som det potensielle svaret

AI-deteksjonsalgoritmer eller human-AI samarbeid vil være mer effektivt enn menneskelig oppfatning alene for å identifisere AI og menneskelige ansikter nøyaktig. I mellomtiden er en av de mest effektive motgiftene mot potensielt misbruk av syntetiske medier som AI-genererte ansikter å utdanne mennesker om realitetene og skjevhetene som er innebygd i denne teknologien, så vel som vår egen begrensede evne til å skille syntetisk fra ekte media. Overmot vil dessverre være en barriere for noen. I AI-hyperrealismens tidsalder er en sunn dose ydmykhet og en anerkjennelse av våre begrensninger som mennesker både nødvendig og beskyttende.

Marlynn Wei, MD 2023 © Copyright. Alle rettigheter reservert.