Современные нейронные сети достигли уровня, когда создаваемые ими лица нередко проходят проверку на соответствие, проводимую человеком. Зачастую люди не только принимают сгенерированные изображения за подлинные, но и считают их более реалистичными, чем настоящие фотографии. Согласно последним исследованиям, данный эффект связан с тем, что искусственный интеллект при создании лиц формирует не уникальные черты, а статистически «идеальный» усреднённый образ».

В ходе исследования авторы выяснили, как люди определяют, созданы ли портреты искусственным интеллектом, и почему большинство участников исследования испытывают трудности с этой задачей. Особое внимание было уделено небольшой группе людей, которых назвали «сверхраспознавателями», обладающих выдающимися способностями к запоминанию и идентификации лиц.

В исследовании приняли участие 36 экспертов и 89 добровольцев, продемонстрировавших высокие показатели в тестах на восприятие. Участникам показали 200 изображений, причем 50% из них были сгенерированы нейросетью, а остальные представляли собой реальные фотографии. Все снимки были отобраны таким образом, чтобы не демонстрировать различий по полу, выражению лица и другим основным характеристикам.

Полученные данные оказались весьма информативными. Большинство участников практически не смогли различить поддельные изделия и настоящие. Их способность определять отличия была сопоставима со случайным выбором. Сверхраспознаватели продемонстрировали значительно более высокие показатели, однако даже они достигали точности лишь приблизительно в 57%.

Даже специалисты сталкиваются с трудностями при решении этой задачи.

В ходе исследования была выявлена значимая закономерность: способность человека к распознаванию подлинных лиц напрямую связана с его умением обнаруживать поддельные. Эти навыки демонстрируют устойчивую взаимосвязь. Это указывает на то, что распознавание сгенерированных искусственным интеллектом портретов основано не на поиске технических несовершенств, а на базовых принципах восприятия человеческих лиц.

Заметный эффект наблюдался при принятии решений коллегиальным образом. Объединение оценок восьми экспертов значительно повышало точность прогнозов. В контрольной группе феномен “мудрости толпы” не проявился. Это свидетельствует о том, что эксперты обладают выраженным чувством уверенности в своих оценках и способны более точно оценивать собственные ошибки.

Для выявления факторов, обуславливающих различия, исследователи провели анализ изображений с применением нейронных сетей, предназначенных для распознавания лиц. В результате была создана карта «пространства лиц», представляющую собой многомерную модель, в которой каждое лицо характеризуется определенным набором признаков.

Анализ показал, что реальные люди распределены в данном пространстве достаточно широко и неравномерно. Их отличает большое количество незначительных, уникальных особенностей. Изображения, созданные искусственным интеллектом, напротив, сосредотачиваются вблизи центра — в области, представляющей «типичное» лицо.

По сути, искусственный интеллект направлен на формирование наиболее типичных и статистически выровненных образов. Этот феномен получил название «гиперусреднённость». Он обусловлен тем, как работают генеративные модели: алгоритмы намеренно подавляют необычные и нетипичные признаки, акцентируя внимание на наиболее часто встречающихся. В конечном итоге, создаётся не конкретный индивидуум, а скорее идеализированный портрет, характеризующийся минимальным отклонением от общепринятых стандартов.

Именно эта особенность делает ИИ-генерируемые лица такими правдоподобными. На практике у большинства людей наблюдаются неповторимые комбинации черт, которые не часто можно встретить одновременно. Такие лица статистически не соответствуют идеалу. В то же время, нейросеть создает образы, которые выглядят более сбалансированными и «правильными», чем лица реальных людей.

Анализ продемонстрировал, что сверхраспознаватели интуитивно улавливают эту характеристику. Их внимание привлекается не к внешне привлекательным чертам, юности или эмоциональности лица, а к его «соответствию типичному образу». Этот признак позволяет им идентифицировать созданные искусственным интеллектом изображения.

Неспециалисты, как правило, полагаются на первое впечатление, оценивая, насколько реалистично выглядит лицо, его привлекательность или «социальную выразительность». Однако эти характеристики не являются надежными показателями подлинности и могут затруднить ее выявление.

Эксперты зачастую не могут детально описать процесс принятия ими решений. Их подход основан на интуиции и формируется благодаря неосознанному опыту.

Авторы отмечают, что даже наиболее опытные специалисты могут исчерпать свои возможности. С развитием генеративных моделей эта задача будет усложняться.

Результаты исследования имеют значение для различных областей. Специалисты отмечают, что применение искусственных интеллектов в психологических исследованиях, образовательном процессе или судебных разбирательствах способно приводить к искажению восприятия и влиять на принимаемые решения. Данные образы не являются объективными – они демонстрируют систематические отклонения в сторону представления «идеального стандарта».

В дальнейшем исследователи предлагают совершенствовать гибридные системы обнаружения, объединяющие алгоритмы и опыт экспертов. Компьютерные системы смогут анализировать статистические закономерности, а специалисты – интерпретировать сложные, неоднозначные ситуации. Умение выявлять незначительные отклонения от нормы может стать ключевым навыком в цифровую эпоху. В заключение исследования отмечается, что обнаружение фальсификаций – это не только технологическая задача, но и вопрос приспособления человеческого восприятия к меняющимся условиям.