研究背景
PetaPixel报道称人工智能生成的模特已开始出现在《时尚》(Vogue)杂志中。微软最新研究表明,读者难以识别这些逼真的合成图像。
主要研究发现
微软"人工智能促进发展实验室"(AI for Good Lab)的研究强调了人们在识别人工智能生成图像时面临的挑战。在名为"真实与否"(Real or Not)的在线测验中,参与者仅能在62%的情况下正确识别图像。
研究团队指出,随着生成式人工智能技术快速发展,新的图像生成器不断推出,产出的图像越发逼真。他们认为当前的研究结果可能高估了人们区分人工智能生成图像和真实图像的能力。
研究详细数据
该研究涉及超过12,500名参与者,评估约287,000张图像。结果显示:
- 人脸识别准确率:65%
- 风景图像识别准确率:59%
- 整体图像识别准确率:62%
- 专门识别人工智能生成图像准确率:63%
研究人员发现,使用生成对抗网络(GANs)制作的图像最难识别,参与者在55%的情况下判断错误。然而,研究强调图像的真实感主要取决于训练数据,而非模型架构本身。
识别难点
研究发现,一些最难判断的反而是真实照片,特别是那些包含不寻常光线等看似人工的视觉元素。这些特征虽然显得不自然,但实际上是真实环境下产生的效果。
研究团队正在开发新的人工智能检测工具,声称能达到95%以上的识别准确率,但类似工具在过去都未能实现预期效果。