人工智能图像生成器在很短的时间内就变得非常熟练，能够创建出被认为比真实的事情更现实。

然而，一项新的研究指出了一种可以提高人工智能人脸检测能力的方法。

英国研究人员测试了 664 名志愿者的面部识别能力，其中包括超级识别者（他们在比较和识别方面表现出了高水平的技能）识别真实面孔在之前的研究中），以及具有典型面部识别能力的人。

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两组人都发现人工智能面孔很难检测，尽管超级识别器的表现比预期的更好。

值得注意的是，在测试之前接受过 5 分钟简短训练的超级识别者参与者能够更好地区分真实面孔和人脸。AI生成的。

“人工智能图像越来越容易制作，但越来越难以检测，”说利兹大学心理学研究员 Eilidh Noyes。

“它们可用于邪恶目的，因此从安全角度来看，我们正在测试检测人造图像的方法至关重要。”

该研究涉及两项不同的任务，包括经过训练和未经训练的任务。首先，志愿者看到一张脸，并被要求判断它是否是人工智能；在第二次中，他们看到了一张真人脸和一张人工智能脸，并被要求发现假货。

每个实验都有不同的人参与。

在没有接受任何训练的组中，超级识别者正确识别 AI 面孔的概率为 41%，而那些具有典型面部识别能力的人识别 AI 面孔的概率仅为 31%。

考虑到一半的图像是人工智能生成的，每个参与者都有 50% 的机会猜对，这进一步证明人工智能肖像在我们眼中看起来比生活更真实。

在接受训练的小组中，具有典型识别能力的人识别人工智能的准确度为 51%，大约是随机概率的水平。不过，超级识别器的准确度得分提高到了 64%，正确识别 AI 面孔的时间远远超过一半。

参与者接受了训练，可以发现一些面部表情的明显迹象。由人工智能制造包括牙齿缺失以及头发和皮肤边缘的奇怪模糊。

“我们的研究表明，使用超级识别器（人脸识别能力非常高的人）与训练相结合可能有助于人工智能人脸的检测。”说诺伊斯。

人工智能通常通过所谓的“做鬼脸”生成对抗网络（甘）。两组算法协同工作：一组算法用于生成人脸，一组算法用于评估人脸与真实人类的真实度。然后，该反馈循环驱动图像生成器产生非常逼真的结果。

人工智能图像现在可以快速、轻松地制作，并且越来越多地用于各种媒体，从虚假约会资料到身份盗窃诈骗。培训可以帮助更多的人避免被误导。

“我们的培训程序简短且易于实施，”说凯蒂·格雷，雷丁大学心理学研究员。

“结果表明，将这种训练与超级识别器的自然能力相结合可以帮助解决现实世界的问题，例如在线验证身份。”

该研究发表于英国皇家学会开放科学。