Ništa nije delovalo neobično kad se 2024. godine finansijski radnik iz Hongkonga pridružio kolegama putem video poziva u inženjerskoj firmi Arup da bi razgovarali o poverljivoj akviziciji.
Tek kad su poslali uplatu od 25 miliona dolara otkrili su da su prevareni.
Svaka druga osoba u tom razgovoru, među njima i navodni glavni finansijski službenik, bila je dipfejk napravljen pomoću veštačke inteligencije.
Lica nastala pomoću veštačke inteligencije postaje sve teže razlikovati od pravih ljudi, a procenjeno je da će prevare koje koriste generativnu veštačku inteligenciju do sledeće godine koštati samo SAD 40 milijardi dolara, prema izveštaju iz 2024. godine konsultantske firme Dilojt.
To je jedan od razloga zašto je docentkinja Ejmi Doul, psihološkinja sa Australijskog nacionalnog univerziteta (ANU), želela da sazna da li svi možemo biti obučeni da bolje prepoznajemo lica nastala uz pomoć veštačke inteligencije.
„Apsolutno smo užasni u prepoznavanju lica nastalih pomoću veštačke inteligencije“, kaže ona, dok studije pokazuju da nismo bolji - ili smo čak gori - od polovičnog pogađanja.
Koliko ste, dakle, dobri u razlikovanju lica nastalog pomoću veštačke inteligencije od pravog ljudskog?
'Hiperprosečno' lice
Ako ste imali problema sa testom iznad, niste jedini.
Poteškoće u prepoznavanju lica nastalog pomoću veštačke inteligencije ostavljaju posledice, kaže Doul, „bilo da se radi o lažnom predstavljanju, ili sajtovima za upoznavanje ili napadima na naše bankovne račune“.
U studiji objavljenoj u junu u časopisu PNAS, Doul i kolege iz Australije, Kanade i Škotske testirali su novi pristup obučavanju ljudi.
Kako tehnologija veštačke inteligencije napreduje, moderni sistemi uglavnom popravljaju očigledne greške, a Doul kaže da je malo verovatno da će prevaranti koristiti slike koje sadrže greške.
Umesto da ljudi obučavaju da traže indikativne greške kao što su neuparene minđuše ili izobličene crte lice, istraživači su ih obučili da donose instinktivne sudove o svakom licu kao celini.
„Jedan od problema je što očekujemo da lica nastala pomoću veštačke inteligencije budu neobična, što je zasnovano na prethodnom iskustvu, ali to su zapravo samo ljudi koji nisu savršeno simetrični i malo su čudni, tako da se čitava jednačina preokrenula“, kaže Doul.
Prethodno istraživanje iz Douline laboratorije pokazalo je da su lica generisana pomoću veštačke inteligencije ocenjivana kao ljudska češće od pravih ljudskih lica.
Taj fenomen oni su nazvali hiperrealizam veštačke inteligencije.
Budući da algoritmi veštačke inteligencije naginju matematičkom proseku svih desetina hiljada lica na kojima su obučeni, „AI lica zapravo izgledaju prosečnije, ili hiperprosečno, u poređenju sa ljudskim licima“, kaže Doul.
To ih čini „malo više poverljivim, izgledaju privlačnije i deluju poznatije“ od pravih ljudskih lica.
Ali ta studija se bavila samo licima belaca nastalim pomoću veštačke inteligencije.
Algoritmi veštačke inteligencije obično su obučeno neproporcionalno na licima belaca, tako da je moguće da oni deluju posebno realistično u odnosu na druga lica.
Obuka
U najnovijoj studiji, tim je prvo proverio koliko dobro 45 odraslih ljudi može da prepozna lice generisano pomoću veštačke inteligencije u početku.
U jednom testu, pokazan im je niz od tri lica i zamoljeni su da pronađu ono nastalo pomoću veštačke inteligencije.
U proseku su bili u pravu 41 odsto.
Učesnici su potom prošli sat vremena obuke.
Doul kaže da je to podrazumevalo da im bude pokazano oko 100 lica - polovina prava i polovina nastala pomoću veštačke inteligencije - i da su zamoljeni da ocene svako u šest kategorija: prepoznatljivost, upečatljivost, izražajnost, simetrija, proporcionalnost i privlačnost.
Prema Doul, ljudska lica su obično prepoznatljivija, upečatljivija i izražajnija, dok su lica nastala veštačkom inteligencijom često simetrična, proporcionalna i privlačna.
„Čak im ni ne govorimo da su lica nastala uz pomoć veštačke inteligencije simetričnija“, kaže ona.
„Sve što oni rade je da ocenjuju simetričnost. Govorimo im da li su ljudska ili nastala pomoću veštačke inteligencije, i oni onda steknu osećaj kroz izlaganje takvim fotografijama kako se ova lica razlikuju od ljudskih.“
U proseku, učesnici su otprilike udvostručili tačnost na gornjem testu na 81 odsto nakon što su bili obučavani.
U studiji koja se nadovezala na ovu, saradnici iz Kanade su sproveli istu obuku na sasvim drugoj grupi volontera.
Prema Doul, „oni su analizirali podatke odvojeno i otkrili su iste snažne prednosti“.
Naši prirodni instinkti
Doktor Alehandro Estudiljo, psiholog koji proučava vizuelnu percepciju na britanskom Univerzitetu u Bornmutu, koji nije učestvovao u ovom istraživanju, rekao je za BBC da je bio iznenađen kad je pročitao studiju, zato što je ona suprotna metodima koje su koristili drugi naučnici.
Ali on kaže da je lepota ovog novog pristupa u tome što koristi naše prirodne instinkte.
„Ljudi ne obrađuju lica usredsređujući se na njihove pojedinačne crte.
„Umesto toga, ono što koristimo je nešto što se zove holističko obrađivanje“, objašnjava on, a to je kada kombinujemo sve crte u celinu koju potom možemo efikasno da prepoznamo.
Kad ocenjujete lice po prepoznatljivosti ili simetriji, na primer, ne usredsređujete se na neku konkretnu crtu lica, već morate da se usredsredite na čitavo lice.
„Nikome nije palo na pamet da je možda najbolji pristup zapravo reći učesnicima da obrade lica isto onako kao što to rade u svakodnevnom životu“, kaže Estudiljo.
Pogledajte video Ove slike sa venčanja Tejlor Svift su lažne
'Igra mačke i miša'
Studija, međutim, ima vlastita ograničenja.
Doul kaže da se obuka pokazala kao izuzetno efikasna za jedan od najrealističnijih generatora lica pomoću veštačke inteligencije, StyleGAN3, ali ona mora da se testira i na drugim AI modelima.
„Svi naši učesnici su bili mlađe odrasle osobe tako da je kritično pitanje da li bi ova obuka radila na deci i starijima, za koje takođe znamo da su posebno podložni prevarama“, dodaje.
Pravi izazov, kažu istraživači, jeste da su ljudi sada u trci sa sistemima veštačke inteligencije koji se sve vreme poboljšavaju.
Dostupne su automatizovane alatke koje koriste algoritme za otkrivanje sadržaja generisanog pomoću veštačke inteligencije, ali oni imaju vlastita ograničenja.
One bi mogle da rade samo na konkretnim AI proizvodima i mogle bi da imaju problema kako se budu pojavljivali novi modeli ili slike budu bile obrađivane.
I zato istraživači kažu da je najvažnije da ljudi ostanu u središtu prepoznavanja AI dipfejkova.
„To vam je igra mačke i miša“, kaže Doul.
„To vam je kao sa kompjuterskim virusima koji se neprestano kreću napred, a mi moramo da se krećemo zajedno sa njima da bismo održali korak.“
Ipak, ona veruje da ovi nalazi nude „dobre razloge za optimizam“.
Ona sugeriše da bi slična obuka mogla na kraju da se razvije kako bi se pomoglo ljudima da identifikuju glasove i video snimke generisane pomoću veštačke inteligencije, baš kao i statična lica.
Tako bismo svi mogli da budemo bolje opremljeni da kažemo da li tokom video poziva razgovaramo sa pravim kolegama ili s AI dipfejkovima.
BBC na srpskom je od sada i na TikToku, pratite nas OVDE.
Pratite nas na Fejsbuku, Tviteru, Instagramu, Jutjubu i Vajberu. Ako imate predlog teme za nas, javite se na bbcnasrpskom@bbc.co.uk
- Ruske porodice koriste AI da 'ožive' najbliže poginule u Ukrajini
- 'Maskov četbot Grok me je ubedio da pun kombi ljudi dolazi da me ubije'
- Veštačka inteligencija dorađuje fotografije i menja doživljaj stvarnosti
- Ljudi ili veštačka inteligencija: Kako da znate s kim pričate
- 'Nekad je teško prepoznati ko je napisao sastav, učenik ili veštačka inteligencija'
- Kako da znate da gledate video nastao pomoću veštačke inteligencije
Pogledajte još:
Preuzmi aplikaciju i prati vijesti
PRATITE NAS NA
