Psihologul Dr. Clare Sutherland ține în mână două fotografii mari. Una prezintă chipul unui academician australian care conduce un studiu internațional de cercetare; cealaltă este un deepfake generat de inteligența artificială.
Inteligența artificială a devenit atât de pricepută la crearea de imagini realiste, încât este din ce în ce mai greu de înțeles ce este real și ce nu.
Dar pot oamenii să fie antrenați să identifice o imagine a unui om care a fost de fapt creată de o mașină?
Aceasta este o întrebare pe care Sutherland, de la Universitatea din Aberdeen, și colega sa australiană au examinat-o.
Dar înainte să vă dezvăluim răspunsul, încercați acest test – și notați-vă scorul.
Dacă ți s-a părut greu, nu ești singurul.
Înainte era mult mai ușor să observi creațiile vizuale generate de computer – adesea folosite de escroci – deoarece inteligența artificială făcea gafe, cum ar fi adăugarea unui deget în plus sau altceva evident ciudat.
Dar IA învață din greșelile sale.
„Antrenamentul bazat pe artefacte vizuale, cum ar fi căutarea unui deget al șaselea sau a unor cercei ciudați, a avut un succes limitat, parțial pentru că inteligența artificială devine prea bună, iar escrocii ar putea evita oricum utilizarea imaginilor cu defecte evidente”, a explicat profesoara Amy Dawel.
Ea este femeia cu părul lung până la umeri din imagine, ținută în brațe de Sutherland. Imaginea bărbatului este o făcătură.
Dawel este directorul Laboratorului de Emoții și Chipuri al Universității Naționale Australiane.
Ea a condus o echipă de cercetători din Australia, Canada și Marea Britanie pentru a afla dacă oamenii pot fi antrenați să-i înșele pe impostorii inteligenței artificiale.
Răspunsul, cel puțin deocamdată, este da – dar învățarea modului de a identifica o falsă inteligență artificială necesită o abordare mai subtilă.
Înțelegerea falsurilor
Sutherland conduce cercetarea din Regatul Unit la Universitatea din Aberdeen.
Ea a spus că au observat că își fac o idee despre care fețe sunt reale sau produse de inteligența artificială doar uitându-se la ele.
„Așa că ne-am gândit, OK, ar fi foarte interesant să vedem dacă am putea să-i învățăm și pe alții asta”, a spus ea.
Pentru experimente, a fost creat un set de mii de fețe generate de inteligență artificială folosind un instrument de imagini cu inteligență artificială numit StyleGAN3, unul dintre cele mai realiste generatoare de fețe disponibile.
Participanții au fost testați înainte și după instruire
La ce au fost antrenați să fie atenți?
Cercetătorii au instruit participanții la studii atrăgându-le atenția asupra a șase calități perceptive:
- Simetrie – IA adesea nu reușește să recreeze ciudățeniile care ne fac umani – o pleoapă ușor căzută sau un zâmbet strâmb. „Dacă e prea frumos ca să fie adevărat, probabil că nu este.”
- Proporționalitate – Un concept similar. Nasurile foarte mari sau urechile proeminente nu sunt tipice imaginilor deepfake.
- Atractivitate – „Fețele create de inteligența artificială tind să arate mai atractive”, explică Sutherland. „Aceasta este o judecată mai subiectivă, estetică, dar inteligența artificială creează adesea fețe care arată plăcut.”
- Distinctivitate – „Ar putea fi ceva de genul «ce ar face o față să iasă în evidență într-o mulțime?». Fețele generate de inteligența artificială tind să se grupeze spre medie. Așa că arată puțin mai generic.”
- Expresivitate – „Fețele create de inteligența artificială tind să pară mai puțin expresive din punct de vedere emoțional”, spune Sutherland. „Tind să arate mai puține emoții.”
- Memorabilitate – „Adesea par mai puțin memorabile – sunt greu de ținut minte.”
De asemenea, IA tinde să fie mai puțin competentă în recrearea fețelor non-albe, mai în vârstă sau mai tinere, deoarece o mare parte din antrenamentul său implică tineri albi.
Unele dintre aceste sfaturi ar putea suna destul de similare și „vagi” – dar acesta este scopul.
Rareori vei întâlni un „indiciu” sigur care să demascheze o falsă inteligență artificială. Mai degrabă, este vorba despre a te conecta cu caracteristicile lor și a dezvolta un presentiment.
Cercetătorii au descoperit că, expunând oamenii la imagini, atât cu inteligență artificială, cât și reale, și apoi spunându-le care este care, aceștia pot deveni semnificativ mai buni la acestea – chiar și în decurs de aproximativ o oră.
Cercetătorii au descoperit că participanții își creșteau, de obicei, scorul de precizie de la aproximativ 40% la 80%.
Câteva persoane au atins o precizie de aproape 100%.
PrivighetoareÎn mod ironic, ceea ce face creierul uman aici este similar cu modul în care funcționează modelele generative de inteligență artificială.
Oferiți-le suficiente date pe care să se antreneze și, în timp, acuratețea lor se îmbunătățește – chiar dacă este posibil să nu înțelegem pe deplin cum procedează.
Studiile au analizat, de asemenea, cât de încrezători erau participanții în identificarea imaginilor obținute prin inteligență artificială.
Cercetările anterioare au indicat că oamenii erau prea încrezători că pot identifica fețele create de inteligența artificială, iar cei mai încrezători oameni făceau cele mai multe erori.
După antrenament, s-a constatat că participanții și-au sporit încrederea în detectarea deepfake-urilor.
„E util, nu-i așa?”, spune Sutherland. „Pentru că, dacă nu știi când ai dreptate sau nu, nu poți face nimic cu informațiile respective.”
Bine, deci ești gata să faci un alt test?
Cum te-ai descurcat? Te simți mai încrezător/încrezătoare?
Dacă răspunsul este nu, nu te mustra pentru asta. Atât în lumea umană, cât și în cea a inteligenței artificiale generative, practica duce la perfecțiune – sau cel puțin la perfecțiune.
Există numeroase site-uri web unde, dacă dorești, îți poți perfecționa abilitățile. De asemenea, te poți oferi voluntar să participi la cercetare.
De ce contează să învățăm să identificăm o inteligență artificială falsă?
Pericolul evident este frauda.
Firma globală de consultanță Deloitte a prezis că pierderile cauzate de escrocheriile bazate pe inteligență artificială, doar în SUA, ar putea ajunge la 40 de miliarde de lire sterline anul viitor, față de 12 miliarde de lire sterline în 2023.
Raportul a citat exemplul unei escrocherii în care un angajat al unei firme cu sediul în Hong Kong a transferat 25 de milioane de lire sterline unor escroci după un apel video cu o reproducere falsă a șefului său.
O altă utilizare sinistră a tehnologiei deepfake este spionajul politic.
Încă din 2019, o investigație a Associated Press a descoperit că un profil LinkedIn – inclusiv o fotografie – aparținând unei femei pe nume Katie Jones părea a fi fictiv.
Jones pretindea că este un specialist în Rusia și Eurasia, cu legături cu grupuri de experți și cercuri politice proeminente de la Washington.
Raportul AP susținea că era de fapt un deepfake produs de serviciile secrete rusești, care reușise să se conecteze cu înalți consilieri politici americani și oficiali din domeniul securității naționale.
LinkedinÎn Australia, un politician propune în prezent o obligativitate de a dezvălui și de a „filigrana” conținutul politic generat de inteligența artificială.
Ca să fim corecți față de inteligența artificială, Sutherland vede și câteva utilizări pozitive ale tehnologiei – cum ar fi capacitatea de a arăta rapid și ieftin cum ar putea arăta un copil dispărut de mult timp la diferite vârste.
Ea spune că, dacă oamenii „se implică în acest proces cu bună-credință și știu că a fost folosită inteligența artificială, aceasta ar putea fi foarte utilă pentru actele creative”.
Deci, vestea bună este că încă nu trăim într-o lume distopică în care este imposibil să distingi ce este real de ce este generat de computer.
Vestea proastă este că modelele de inteligență artificială ar fi putut deja „citi” lucrările de cercetare academică publicate. Și este vorba despre învățare.