به گزارش وکنا– اخیرا نرمافزارهای تولید تصویر هوش مصنوعی فعالیت خود را آغاز کردهاند. این نرمافزارها باعث ایجاد تصاویر جعلی بسیاری در فضای آنلاین شدهاند. هر چند که بسیاری از کاربران درستکار به مخاطبان خود اطلاع دادهاند که تصاویر توسط هوش مصنوعی ایجاد شدهاند، اما برخی افراد ممکن است این اطلاعات را در ارتباط با تصاویر جعلی نداشته باشند. این پدیده نشاندهنده اهمیت و چالشهایی است که در تشخیص تصاویر مجازی توسط هوش مصنوعی وجود دارد.
با وجود جذابیت و سرگرمی که تولید تصاویر مصنوعی فراهم میکند، این تصاویر به نحوهای فزاینده برای فریب و گمراهکنندگی افراد بهکار گرفته میشوند. مثالهای برجسته این پدیده شامل تصاویری هستند از پاپ که ژاکتهای پفدار به تن دارد یا تصاویری از پنتاگون که مورد حمله قرار گرفته بودند. این حوادث نشاندهنده تأثیرات منفی و جدی این تصاویر در شکلگیری نظرات و ادراکهای عمومی است. این واقعیت حائز اهمیت بهنظر میرسد که برخی از تصاویر مجازی ممکن است بر خبرگزاریها و اطلاعرسانیهای دیگر تأثیر منفی بگذارند و بهعنوان ابزاری برای انتشار اطلاعات اشتباه و گمراهکننده بهکار روند. از همین رو، توسعه راههایی برای تشخیص اینکه کدام تصاویر جعلی هستند اهمیت زیادی پیدا میکند.
روش هایی برای تشخیص تصاویر جعلی هوش مصنوعی
روشهای متعددی وجود دارند که میتوانند به شناسایی تصاویر جعلی تولید شده توسط هوش مصنوعی کمک کنند. در زیر به ۱۰ روش مؤثر در این رابطه اشاره میشود.
۱. چیره دستی
همانطور که هر هنرمندی به شما خواهد گفت، تسلط بر ترسیم دست انسان یکی از سختترین مهارتها است و بهنظر میرسد همین امر در مورد تصاویر هوش مصنوعی نیز صادق باشد. اگر دقت کنید، تشخیص موارد جعلی در اینجا ممکن است نسبت به ترسیم دست انسان نسبتاً سادهتر باشد.
اغلب، تصاویر تولید شده توسط هوش مصنوعی با ارائه نمایشهای بسیار عجیب از دستها، چشماندازی جالب و بهطرزی خاص از خلقیات دیجیتال بهوجود میآورند. این تصاویر اغلب شامل ویژگیهایی نظیر وجود شش انگشت یا بیشتر، زوایای عجیب انگشتان، بلندی غیرمعمول آنها و گاهی بهکارگیری روشهای عجیب برای نگه داشتن اشیا هستند. این مسائل بهعنوان چالشهای رایج در تصاویر تولید شده توسط هوش مصنوعی بروز میکنند.
در ظاهر، این مورد کمی عجیب بهنظر میرسد؛ زیرا مطمئناً هوش مصنوعی میداند که انسانها فقط چهار انگشت و یک شست در هر دست دارند. اما درست مانند هنرمندان واقعی، انواع هوش مصنوعیهای تولید کننده تصاویر فعلاً در ترسیم دستها مشکل دارند. این تفاوت بین شناخت حقایق و توانمندیهای هوش مصنوعی موجب شگفتی و تفکر در مورد توانمندیهای محدود آنها میشود.
از طرفی علت دیگر این مشکل این است که دستها بخش کوچکی از بدن انسان هستند و معمولاً در تصاویر افراد، تمرکز اصلی روی آنها نیست. به همین دلیل، هوش مصنوعی ممکن است در تولید تصاویر دستها، بهدلیل کمبود داده یا تمرکز ناصحیح، به مشکلاتی برخورد کند.
۲. ترسیم عجیب متون و خطها در تصاویر جعلی هوش مصنوعی
گنجاندن متن در تصاویر یک روش مؤثر برای تشخیص تصاویر جعلی هوش مصنوعی است. متن مورد نظر میتواند شامل نام خیابانها، آگهیها، علائم و غیره باشد، بهطوریکه متن یا قسمت حاوی متن تمرکز اصلی در یک تصویر نیست. این اقدام میتواند به بهبود توانمندیهای ما در تشخیص تصاویر جعلی هوش مصنوعی کمک کند.
هوش مصنوعی ممکن است بداند که باید متن خاصی را وارد تصویر کند، اما بهطور دقیق به معنای آن متن توجهی نمیکند. در نتیجه، موارد واضحی مانند فاصلهگذاری عجیب بین حروف یا حتی شکلهای عجیب حروف در این تصاویر مشاهده میشوند. این تفاوت در درک مفهومی متن توسط هوش مصنوعی میتواند به نقاط ضعف در تصاویر تولید شده منجر شود.
البته هوشهای مصنوعی به مرور زمان تولیدکننده تصاویر پیچیدهتری میشوند و این نوع خطاها احتمالاً به تدریج برطرف میشوند. در حال حاضر، این راه میتواند گزینهای بسیار مفید برای تشخیص تصویر تولید شده توسط هوش مصنوعی باشد. اکنون دقت به مشخصاتی نظیر فاصلهگذاری عجیب بین حروف و شکل عجیب حروف در متن میتواند به ما کمک کند تا تصاویر جعلی را با دقت بیشتری تشخیص دهیم و درک مفهومی موثرتری از تصاویر بهدست آوریم.
۳. تصاویر خیلی بینقص، احتمالا جعلی هستند
یکی دیگر از نشانههای هشداردهنده این است که چقدر تصویر «بینقص» یا «صیقل خورده» بهنظر میرسد. اگرچه این مورد قطعی نیست؛ زیرا امروزه بسیاری از افراد از نرمافزارهای ویرایش تصویر و فیلترها استفاده میکنند؛ اما میتواند یک علامت هشدار اولیه باشد. درک این مورد میتواند به تشخیص تصاویر جعلی ویرایش شده توسط نرمافزارهای ویرایش تصویر کمک کند.
پوست و سایر عناصر متغیر مثل سطوح ناهموار، هنگامی که توسط هوش مصنوعی تولید میشوند، ممکن است کمی عجیب بهنظر برسند. شبیهسازی منافذ پوست، لکهها، جای زخمها و سایر عیوب برای هوش مصنوعی چالشهایی ایجاد میکند. همچنین به عناصری مانند دندان نیز باید توجه زیادی داشته باشید؛ زیرا شبیهسازی آنها نیازمند دقت و توانایی بالاست. این نکات نیازمند بهبود و توسعه مهارتهای هوش مصنوعی در زمینه تولید تصاویر هستند.
هوش مصنوعی در ترسیم دندانها و گوشهای انسان نیز با چالشهایی مواجه است؛ بهخصوص زمانی که اندازهی آنها در تصویر مد نظر کوچک باشد. بهعنوان مثال، دندانهای تولید شده توسط هوش مصنوعی ممکن است کوچک یا بیش از اندازه بزرگ بهنظر برسند. گوشها ممکن است لاله را ناقص داشته باشند. این چالشها نشان از نیاز به بهبود تکنیکها و مدلهای هوش مصنوعی در زمینه ترسیم جزئیات دقیق اندازه کوچک دارند.
از طرفی تقارن بسیار عالی در سوژه اصلی یک تصویر، به خصوص چهره، مهم است. عدم تقارن در افراد برخی اختلافات ظریف ایجاد میکند که مغز ما ممکن است این تفاوت را تشخیص دهد. این تفاوتها ممکن است بهعنوان نشانههای مختلف، مانند اندازه یا شکل نامتقارنی در چهره، تلقی شوند و مغز به ما اطلاع دهد که چیزی در تصویر بهنظر میرسد که قابل توجه است یا ممکن است اشتباه باشد.
۴. اگر تصویر مورد نظر نقاشی است، به ضربههای قلم مو توجه کنید
بزرگنمایی تصویر و توجه به هرگونه ضربه قلم مو، بهویژه در تصاویری که از نقاشیها گرفته شدهاند، اهمیت دارد. این بررسی باعث میشود تا الگوها و منطق قرارگیری ضربههای قلم مو در تصویر بهدقت مورد ارزیابی قرار گیرد. الگوهای نامنظم یا تطابقناپذیر در زمینه ضربه قلم مو ممکن است نشانگر امکان ویرایش تصویر با هوش مصنوعی یا نقاشی دیجیتال باشد.
ضربات قلم مو در بسیاری از موارد ممکن است بهصورت کاملاً تصادفی باشند و احتمالاً به هیچ موضوع یا الگوی خاصی ارتباطی نداشته باشند. این نوع ضربات ممکن است نشان دهنده نقاشی دیجیتال یا تداخل غیرعمدی در تصویر باشند که بهوسیله هوش مصنوعی یا ابزارهای ویرایش تصویر ایجاد شدهاند. بررسی این ضربات بهعنوان نکته مهمی در تشخیص تصاویر جعلی و مداخلههای دیجیتالی میتواند مفید باشد.
اگر تجربه دیدن نقاشیهای واقعی را داشته باشید، احتمالا فورا متوجه جعلی بودن تصاویر نقاشی میشوید. حتی علاقهمندان تازهکار هنر نیز ممکن است متوجه شوند که چیزی در تصویر درست نیست. لکههای عجیب و غریب یا ادغام قسمتهایی از نقاشی در پسزمینه ممکن است نشاندهنده جزئیاتی ناهماهنگ و متفاوت با واقعیت باشد که در یک نقاشی واقعی وجود ندارد. این نشانگرها میتوانند به تشخیص تصاویر جعلی هوش مصنوعی کمک کنند.
بررسی مصنوعات دیجیتالی مانند پیکسلسازی، نویز غیر معمول یا فشردهسازی نیز اهمیت دارد. این نوع مصنوعات ممکن است ناشی از ویرایش یا تداخل هوش مصنوعی با تصویر باشند و در نتیجه به تشخیص تصاویر جعلی و تغییرات غیر قانونی کمک کنند. پیشرفت توانایی هوش مصنوعی در ترسیم و ویرایش تصاویر، نیازمند روشها و الگوریتمهای بهروز و قوی در این زمینه است.
۵. پسزمینه تار مورد قابل توجهی است
پسزمینه بیش از حد تار یکی از مشکلات رایج در تصاویر ایجاد شده توسط هوش مصنوعی است. هوش مصنوعی معمولا هنگام تولید تصاویر جعلی بهمنظور جلوگیری از نمایان شدن بیش از حد جزئیات غیرعادی، پس زمینه را کاملاً محو میکنند. اگر پسزمینه یک تصویر بهصورت غیر طبیعی تار باشد، این میتواند بهعنوان یک نشانه مهم برای تشخیص تصاویر جعلی و تداخلهای دیجیتال در نظر گرفته شود.
۶. دقت به ساختمانها و سازهها
از طرفی ساختمانها یا ویژگیهای معماری با طراحی عجیب و غریب میتوانند نشانههایی از تصاویر جعلی باشند. طراحی نامناسب یا عدم تراز صحیح پلهها میتواند بهعنوان یک نقطه دیگر برای تشخیص تصاویر متلاطم و با ایراد تلقی شود. این نوع نشانگرها ممکن است بهدلیل نقص در الگوریتمها یا فرآیندهای مصنوعی مرتبط با تصویرسازی باشند.
دیوارها با منحنیهای عجیب و غریب یا سقفهای بدون دلیل شیبدار نیز میتوانند بهعنوان نشانگرهای دیگری برای تصاویر جعلی محسوب شوند. حضور جمعیت زیاد ممکن است با پسزمینه تار، خطاهای قابلتوجهی را پنهان کند؛ از جمله فقدان اعضای بدن یا افراد سه چشم. بنابراین در بررسی تصاویر، مراقب این نقاط باشید تا به شناسایی تصاویر جعلی کمک کنند.
۷. تصاویر جعلی هوش مصنوعی بیش از حد براق هستند
تصاویر تولید شده با هوش مصنوعی اغلب فاقد بافت واقعی هستند و ظاهری براق و پلاستیکی دارند. این تصاویر شباهت زیادی به شخصیتهای بازیهای ویدیویی دارند. این نوع از ویژگیها ممکن است ناشی از نقص در الگوریتمها یا فرآیندهای هوش مصنوعی مرتبط با تصویرسازی باشد. تشخیص این موارد میتواند به تحلیل تصاویر و تشخیص تصاویر جعلی کمک کند.
کنتراست بیش از حد بین پسزمینه تار و پیشزمینه صاف و واضح یک ویژگی معمول در تصاویر تولید شده با هوش مصنوعی است. این ویژگی ممکن است ناشی از تداخل در فرآیندهای تصویرسازی و ویرایش تصاویر باشد. این ظاهر عجیب، بهخصوص در آثار هنری کارتونی که توسط هوش مصنوعی طراحی شدهاند، معمولاً توجه مخاطب را جلب میکند و میتواند به شناسایی تصاویر جعلی کمک کند.
۸. در تصویر افراد به جزئیاتی مانند گردنبند توجه کنید
اجسام واقعی از قوانین فیزیک پیروی میکنند، اما تصاویر تولید شده با هوش مصنوعی ممکن است دارای افزونههای غیر واقعی باشند. این افزونهها ممکن است شامل جزئیات غیرمعمولی یا ویژگیهایی باشند که در دنیای واقعی وجود ندارند. این تفاوتها میتوانند بهعنوان نشانههای دیگری برای تشخیص و شناسایی تصاویر جعلی هوش مصنوعی مورد استفاده قرار بگیرند.
بررسی عناصر جزئیاتی مانند جواهرات و شناسایی موارد عجیب و غریب، مانند تاب برداشتن یا ناهماهنگی گوشواره در این تشخیص کمک میکند. اطمینان حاصل کنید که حلقهها بهدرستی در انگشت جا گرفتهاند و گردنبندها با طول مناسب آویزان هستند. این نکات باید از قوانین فیزیک پیروی کرده و از منطق طراحی پیروی کنند؛ در غیر این صورت ممکن است نشانگر تصویر جعلی باشند.
همانطور که گفته شد تارشدگی در طراحی ممکن است بهعنوان یک روش برای ایجاد حواسپرتی عمدی و پنهان کردن جزئیات دشوارتر مورد استفاده قرار بگیرد؛ بهویژه در مواردی که تولید جزئیاتی مانند صفحه ساعت دشوار است. این تارشدگیها ممکن است بهعنوان یک ابزار برای پنهان کردن نقاط ضعف در تصاویر جعلی استفاده شوند. بررسی این نقاط میتواند به تشخیص تصاویر جعلی و افزایش آگاهی از تداخلات دیجیتال کمک کند.
مواردی که در دست گرفته شدهاند، چالشهایی را برای سیستمهای هوش مصنوعی ایجاد میکنند. بهدلیل پیچیدگی و تنوع در طراحی اشیا و انواع مختلف مواد، تشخیص و بررسی این موارد برای سیستمهای هوش مصنوعی ممکن است مسئلهساز باشد. توسعه الگوریتمها و مدلهای هوش مصنوعی با قابلیت تعامل با اشیا و شناسایی موارد مختلف در دست گرفته شده، یکی از چالشهای پیش روی تحقیقات در این زمینه است.
دلیل این مشکلات در تشخیص نقطه پایان دستها و شروع اشیا میتواند به عدم دقت یا مشکلات در الگوریتمها و مدلهای هوش مصنوعی در تصویرسازی و تشخیص اجسام مربوط باشد. این مسائل میتوانند به دراز شدن غیرمنتظره اجسام منجر شده و نشاندهنده نقاط قوت و ضعف در توسعه سیستمهای هوش مصنوعی برای تفسیر تصاویر و اشیاء باشند. تحقیقات بیشتر در این زمینه بهبود قابل توجهی در توانایی هوش مصنوعی برای تشخیص و تفسیر اشیا ایجاد کرده است.
۹. استفاده از ابزارهای جستجوی تصاویر
ابزارهایی مانند Google Images یا TinEye میتوانند با مقایسه تصویر شما با تصاویر مشابه در اینترنت، تشخیص دهند که آیا یک تصویر توسط هوش مصنوعی تولید شده است یا خیر. این ابزارها از یک سرویس جستجوی تصاویر برخوردار هستند و میتوانند بهطور سریع و ساده نشانههایی از تصاویر جعلی را شناسایی کنند.
۱۰. استفاده از برنامههای بررسی تصویر
استفاده از برنامههای بررسی تصویر هوش مصنوعی، یک گزینه مفید است. افزونههایی مانند Hive AI Detector برای مرورگرها میتوانند به شما امکان ارزیابی احتمال واقعی یا جعلی بودن یک تصویر را بدهند. این ابزارها میتوانند بهعنوان یک ابزار کمکی موثر برای اطمینان حاصل از اعتبار تصاویر در اینترنت و شبکههای اجتماعی عمل کنند. برنامههای بررسی تصویر هوش مصنوعی میتوانند با دقت به شما اطلاع دهند که چند درصد احتمال دارد یک تصویر جعلی باشد. همچنین این برنامهها قادرند تشخیص دهند که تصویر احتمالا با استفاده از کدام موتور هوش مصنوعی تولید شده است.
از طرفی، افزونههای مربوط به برنامههای بررسی تصویر ممکن است به شما نشان دهند که کدام قسمتهای تصویر احتمالا توسط هوش مصنوعی ایجاد شدهاند. این قابلیت مفیدی است که به شما اطلاعات اضافی و بیشتری برای ارزیابی دقیقتر تصویر ارائه میدهد.
سخن پایانی
با وجود اینکه این روشها نشانگرهای معتبری برای تعیین اصالت یک تصویر فراهم میکنند، لازم است توجه داشت که فناوری هوش مصنوعی بهسرعت در حال پیشرفت است. ابزارها و تکنیکهای جدیدی ممکن است بهوجود بیایند که بهبودهای قابل توجهی در تشخیص تصاویر جعلی داشته باشند. بنابراین حتی با استفاده از روشهای فعلی، پیشنهاد میشود که با توسعه فناوری هوش مصنوعی و آشنایی با بهروزرسانیهای آن، از تازهترین امکانات برای اطمینان از اصالت تصاویر استفاده شود.
با پیشرفت هوش مصنوعی، ممکن است شاخصها و روشهای فعلی برای تشخیص تصاویر تولید شده توسط هوش مصنوعی کمتر قابل اعتماد شوند. این چالشها ممکن است باعث شوند تا تفسیر صحیحتر از اصالت تصاویر را به چالش بکشند. با این حال اگر هر چیزی در تصویر بهنظر شما مشکوک بهنظر میرسد، به قضاوت خود اعتماد کنید. اینکه آیا یک تصویر از هوش مصنوعی است یا نه، نیاز به دقت و هوشمندی در ارزیابی تصاویر دارد.
منبع: گجت نیوز
