2025-07-23 19:15:22 +0100
В эпоху, когда искусственный интеллект может создавать невероятно реалистичные изображения, обнаружение подделок становится задачей первостепенной важности. Эксперт в области цифровой судебной экспертизы, профессор Хани Фарид, делится тремя ключевыми способами выявления фальшивых фотографий, сгенерированных ИИ.
Подделки и фотографии, сгенерированные ИИ, могут варьироваться от безобидных до опасных и могут иметь реальные последствия. На недавнем TED Talk профессор Хани Фарид объяснил, как его команда определяет, является ли цифровое изображение подлинным.
Фарид начинает с примера: "Вы - старший офицер, и получили тревожное сообщение в соцсетях о том, что четверо ваших солдат захвачены. У вас есть 10 минут, чтобы выяснить, настоящая ли фотография, которая вам прислали". В такие моменты важно быстро и точно установить подлинность изображения.
По словам Фарида, для этого есть три ключевых метода. Первый из них связан с резидуальным цифровым шумом. У настоящих цифровых камер есть уникальные шумовые паттерны. ИИ-генераторы же создают изображения, опираясь на статистический процесс, что делает их шумовые характеристики отличными от реальных фотографий. Фарид и его команда внимательно анализируют, соответствует ли шум в изображении поведенческим особенностям настоящей камеры.
Второй метод связан с анализом исчезающих точек. Искусственный интеллект не понимает геометрию и физику, что приводит к отсутствию согласованности в этих элементах на сгенерированных изображениях.
Третий способ - это анализ теней. По словам Фарида, тени и исчезающие точки имеют много общего. Тени на изображениях, созданных ИИ, часто нарушают физические законы, что делает их заметными для опытного глаза.
Фарид признает, что не существует быстрого метода, который работал бы на все 100% в каждой ситуации, но с помощью комбинации этих подходов можно выявить подделки и изображения, созданные ИИ.
