أصبح التعرف على الفرق بين الصورة الحقيقية والصورة المولدة بواسطة الذكاء الاصطناعي أمرًا صعبًا بشكل متزايد حيث أصبحت تقنية التزييف العميق أكثر واقعية.
شرع الباحثون في جامعة واترلو في كندا في تحديد ما إذا كان بإمكان الناس التمييز بين صور الذكاء الاصطناعي والصور الحقيقية.
لقد طلبوا من 260 مشاركًا تصنيف 10 صور تم جمعها بواسطة بحث Google و10 صور تم إنشاؤها بواسطة Stable Diffusion أو DALL-E – وهما برنامجان للذكاء الاصطناعي يستخدمان لإنشاء صور مزيفة – على أنها حقيقية أو مزيفة.
وأشار الباحثون إلى أنهم توقعوا أن يتمكن 85% من المشاركين من التعرف على الصور بدقة، لكن 61% فقط من الأشخاص قاموا بالتخمين بشكل صحيح.
قم بالتمرير إلى أسفل هذه المقالة للحصول على الإجابات
طلب الباحثون من 260 مشاركًا تحديد ما إذا كانت الصورة حقيقية أم مزيفة، لكن ما يقرب من 40% من الأشخاص أخطأوا في التخمين
وجدت الدراسة، التي نُشرت في Springer Link، أن الأسباب الأكثر شيوعًا التي جعلت الأشخاص يحددون الصور على أنها حقيقية أو مزيفة كانت من خلال النظر إلى تفاصيل مثل العيون والشعر، بينما كانت الأسباب الأخرى الأكثر عمومية هي أن الصورة “تبدو غريبة”.
سُمح للمشاركين بالنظر إلى الصور لفترة غير محدودة من الوقت والتركيز على التفاصيل الصغيرة، وهو أمر لن يفعلوه على الأرجح إذا كانوا يقومون بالتمرير عبر الإنترنت فقط – والمعروف أيضًا باسم “DoomScrolling”.
ومع ذلك، طلب الاستطلاع من المشاركين عدم المبالغة في التفكير في إجاباتهم وقالوا إنه يتم تشجيع إعطاء “على غرار الاهتمام الذي توفره صورة عنوان الأخبار”.
وقالت أندريا بوكول، طالبة الدكتوراه في علوم الكمبيوتر بجامعة واترلو والمؤلفة الرئيسية للدراسة: “الناس ليسوا ماهرين في التمييز كما يعتقدون”.
اختار الباحثون 10 صور مزيفة تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي
قال الباحثون إنهم متحمسون لإجراء الدراسة لأنه لم يتم إجراء أبحاث كافية حول هذا الموضوع، لذلك نشروا استطلاعًا يطلب من الأشخاص تحديد الصور الحقيقية مقابل الصور التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي على تويتر وريديت وإنستغرام وغيرها.
وإلى جانب الصور، تمكن المشاركون من تبرير سبب اعتقادهم بأنها حقيقية أو مزيفة قبل تقديم ردودهم.
وقالت الدراسة إن ما يقرب من 40% من المشاركين صنفوا الصور بشكل غير صحيح مما أظهر “أن الناس لا يجيدون فصل الصور الحقيقية عن الصور المزيفة، مما يسمح بسهولة بنشر روايات كاذبة ويحتمل أن تكون خطيرة”.
كما قاموا بفصل المشاركين حسب الجنس – ذكر أو أنثى أو غير ذلك – ووجدوا أن المشاركات الإناث كان أداؤهن أفضل، حيث تخمينن بدقة تتراوح بين 55 إلى 70% تقريبًا، بينما حصل المشاركون الذكور على دقة تتراوح بين 50 إلى 65%.
اختار الباحثون 10 صور حقيقية
وفي الوقت نفسه، كان لدى أولئك الذين عرفوا بأنهم “آخرون” نطاق أصغر في تخمين الصور المزيفة مقابل الصور الحقيقية بدقة تتراوح بين 55 إلى 65 بالمائة.
تم بعد ذلك تصنيف المشاركين إلى فئات عمرية، ووجدوا أن معدل دقة أولئك الذين تتراوح أعمارهم بين 18 و24 عامًا يبلغ 0.62، وأظهروا أنه مع تقدم المشاركين في السن، انخفضت احتمالية التخمين بشكل صحيح، حيث انخفضت إلى 0.53 فقط للأشخاص الذين تتراوح أعمارهم بين 60 و64 عامًا. قديم.
وقالت الدراسة إن هذا البحث مهم لأن “التزييف العميق أصبح أكثر تعقيدًا وأسهل في الإنشاء” في السنوات الأخيرة، “مما أدى إلى مخاوف بشأن تأثيرها المحتمل على المجتمع”.
وتأتي هذه الدراسة في الوقت الذي أصبحت فيه الصور المولدة بواسطة الذكاء الاصطناعي، أو التزييف العميق، أكثر انتشارًا وواقعية، ولا تؤثر على المشاهير فحسب، بل على الأشخاص العاديين بما في ذلك المراهقين.
لسنوات، تم استهداف المشاهير من خلال التزييف العميق، مع ظهور مقاطع فيديو جنسية مزيفة لسكارليت جوهانسون على الإنترنت في عام 2018، وبعد عامين، تم استهداف الممثل توم هانكس من خلال الصور التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي.
ثم في يناير من هذا العام، تم استهداف نجمة البوب تايلور سويفت بصور إباحية مزيفة انتشرت بسرعة عبر الإنترنت، وحصلت على 47 مليون مشاهدة على X قبل إزالتها.
ظهرت تقنية التزييف العميق أيضًا في مدرسة ثانوية في نيوجيرسي عندما شارك مراهق صورًا إباحية مزيفة لزملائه في الفصل.
وقال بوكول: “إن المعلومات المضللة ليست جديدة، ولكن أدوات التضليل كانت تتغير وتتطور باستمرار”.
“قد يصل الأمر إلى نقطة حيث سيظل الناس، بغض النظر عن مدى تدريبهم، يكافحون من أجل التمييز بين الصور الحقيقية والمزيفة.
“لهذا السبب نحتاج إلى تطوير أدوات لتحديد هذا الأمر ومواجهته.” إنه مثل سباق تسلح جديد للذكاء الاصطناعي.
الإجابات: (من أعلى اليسار إلى اليمين) مزيف، مزيف، حقيقي، مزيف (من أسفل اليسار إلى اليمين) مزيف، مزيف، حقيقي، حقيقي