如何识别人工智能生成的图像

人工智能生成的图像——好处与风险

人工智能生成的图片在社交媒体上越来越常见。但它们总会留下一些蛛丝马迹，从多余的手指之类的奇怪细节到毫无意义的文字。随着虚假内容的激增，检测虚假内容变得比以往任何时候都更加重要。

虚假的人工智能生成的图片正以令人眼花缭乱的速度传播，形成了一种新的“科技垃圾”来吸引点击量。尽管GenAI技术自2022年才出现，但互联网上流传的人工智能生成的图片已超过150亿张。

根据 OpenAI 的最新数据，每天使用 DALL-E 2 创建的图像超过 200 万张。仅 15 个月的时间，该工具就创建了 9.16 亿张图像。这些图像大多充满趣味，甚至有些不切实际，例如用虾做成的耶稣像、长着类似人类特征的动物……

虽然许多人工智能图像仍然显得幽默或超现实，但该技术正在迅速发展，并产生越来越逼真的图像。这导致了许多争议。

2024年，共和党政治活动家艾米·克莱默（Amy Kramer）分享了一张人工智能图像，照片中一名女孩在飓风海伦过后抱着一只小狗，并以此作为证据批评总统乔·拜登。最近，一名法国女子被骗走83万欧元，诈骗者使用了一张复杂的人工智能图像，该图像是演员布拉德·皮特的。

尽管人工智能图像质量正在不断提升，但仍有方法可以识别人工内容。义安报介绍了7种检测人工智能图像的方法。

1. 该标志呈人形

最明显的迹象之一就是人类的形态。AI 经常难以复制手部，导致手指太长、太短或数量错误（有时只有四个，有时是六个或七个）。

此外，AI 还会创造出不自然的身体比例，例如四肢比例失调或面部不对称。眼睛是另一个常见的弱点，尽管整体图像看起来很逼真，但眼睛可能看起来位置不对、反射光线不正确，甚至显得毫无生气。

2. 无意义的文字

人工智能生成的图像的显著特征之一是乱码或难以辨认的文本。人工智能模型通常难以准确地转录文本，从而导致出现乱码。

例如，在人工智能生成的图像中，标志、广告牌和产品标签上经常会出现一些混乱或无意义的字符。格拉斯哥臭名昭著的“威利旺卡体验”活动就是一个很好的例子，人工智能生成的海报上出现了一些奇怪的短语，比如“恩切林“（可能是“迷人的”）或“卡奇通斯“（可能是“朗朗上口的曲调”）。

3. 不自然的阴影和反射

光影是区分真实图像和 AI 生成图像的要素。在自然照片中，光线始终遵循物理定律，但 AI 有时会创建与实际光源不符的阴影和反射。这会使照片看起来奇怪而不真实。

有些AI生成的图像光线过于均匀，看起来像塑料感；有些图像光泽度过高，看起来更像迪士尼风格，而非真实。此外，AI生成的图像通常缺乏真实摄影作品所固有的自然瑕疵。

4. 非凡的完美

AI 照片的另一个特点是过于完美，但又不自然。在实际拍摄中，尤其是在低光环境下，经常会出现数字噪点。然而，AI 要么完全消除这些噪点，要么均匀地制造出虚假的噪点，让照片看起来不真实。

AI 还会过度平滑纹理，使人体皮肤、物体表面或织物看起来不自然地光滑。在某些情况下，AI 肖像看起来像是经过喷枪修饰的，毛孔和皱纹等真实面部细节被抹去。

5.不自然的重复图案

AI 图像的另一个标志是重复的细节。AI 通常难以创建完全不同的元素，从而导致细节出现细微的重复或重复。

例如，在包含人群的图像中，AI 可以创建面孔几乎相同的人。或者在照片背景中，一个图案可以以不寻常的方式多次出现，而不是像真实照片那样自然变化。

6. 检查图片的上下文

即使人工智能照片看起来令人信服，其内容仍可能存在不准确之处。

AI 生成的图像通常包含不合适的细节，例如颜色错误的路标、与实际地点不符的建筑，或者与现实不符的光线反射。这些都可能是假照片的“危险信号”。

7. 使用图像搜索引擎验证真实性

如果图像看起来可疑，用户可以使用 AI 图像检测工具。虽然这些工具并不完美，但它们可以帮助检查图像是否由 AI 生成。

另一种验证方法是执行图像搜索对互联网上的图片进行逆向工程。这有助于确定该图片是否曾经在其他地方出现过，从而验证其真实性和来源。

AI 生成的图像越来越复杂，但仍有一些特征使其易于识别。通过关注文本细节、光照、纹理、重复图案和上下文，我们可以避免被社交媒体上的虚假内容欺骗。