Izgleda da ljudi više veruju lažnim dipfejk licima nego pravim licima

Većina ljudi je prilično loša u razlikovanju pravog lica od lažnog, algoritamski generisanog lica, prema novoj studiji.

U studiji objavljenoj u utorak u recenziranom časopisu PNAS, istraživači Sofi Dž. Najtingejl sa Univerziteta Lankaster u Velikoj Britaniji i Hani Farid sa Univerziteta Kalifornije u Berkliju, sproveli su tri eksperimenta kako bi utvrdili da li i kako ljudi razlikuju prava lica od algoritamski-generisanih lica, takođe poznatih kao dipfejk.

„Naša procena fotorealizma lica sintetizovanih veštačkom inteligencijom ukazuje na to da su endžini za sintetisanje lica probili “uncanny valley” (naziv za lica koja veoma liče na ljudska ali i dalje može da se provali da nešto nije u redu, što izaziva poseban osećaj odbojnosti) i da su u stanju da stvore lica koja se ne mogu razlikovati — i koja izazivaju više poverenja — od stvarnih lica“, napisale su Farid i Najtingejl. 

U jednom eksperimentu, istraživači su zamolili 315 učesnika da pogledaju lica i utvrde da li su algoritamski generisana ili su fotografije stvarnih ljudi. Grupa je imala stopu tačnosti od 48,2 odsto. U drugom eksperimentu, 219 novih učesnika je dobilo povratne informacije o svojim nagađanjima kako su napredovali; ovo je malo poboljšalo njihov rezultat, do 59 procenata.

Najzanimljivije je da je treći eksperiment uključivao 223 učesnika kojima je pokazano više lica, ali ovog puta su bili zamoljeni da ocene lica na skali uočene verodostojnosti – misleći da, pošto su ljudi prilično dobri u donošenju brzih procena o tome da li da veruju nekome samo na osnovu lica, ovo može biti u korelaciji sa načinom na koji razlikujemo lažna i prava lica. Ipak, učesnici su lažna lica ocenili kao nešto verodostojnija od stvarnih. Istraživači u radu tvrde da je to zato što lažna lica predstavljaju kompozit prosečnih lica.

Bela lica, i muška i ženska, su najčešće bila pogrešno klasifikovana, pri čemu su muška lica bila manje tačna od žena. „Pretpostavljamo da je bela lica teže klasifikovati jer su previše zastupljena u skupu podataka za obuku StileGAN2 i stoga su realističnija“, napisali su istraživači.

Otkako su se dipfejk snimci prvi put pojavili 2017. godine, bilo je mnogo pokušaja da se ustanovi način da se otkriju, mnogo startapova, napora privatnih kompanija i vladinih budžeta kreiranih samo za potrebe „borbe protiv dipfejkova“. Danas postoje čak i kompanije koje prave dipfejkove za komercijalnu upotrebu. Istraživači koji su radili na ovoj studiji pišu da „trenutne tehnike nisu dovoljno efikasne ili tačne da se izbore sa bujicom” u ovom trenutku, tako da je uglavnom na pojedincima da se osposobe da razaznaju lažno lice od stvarne osobe na internetu. Nažalost, još uvek nismo baš dobri u tome.