Oamenii care nu există sunt mai de încredere decât cei reali, arată un studiu.
Programele de inteligență artificială numite GANs (generative adversarial networks) pot învăța să creeze imagini false care sunt din ce în ce mai greu de distins față de imaginile normale.
Aceste GAN-uri ne-au permis să atingem un grad de realism fără precedent în crearea de imagini sintetice ale fețelor umane, peisajelor și clădirilor, printre altele. Cu ajutorul GAN-urilor este posibilă nu numai generarea de imagini, ci și manipularea acestora. Modelele generative de învățare profundă sunt limitate în ceea ce privește capacitățile lor creative, din cauza accentului pus pe învățarea pentru perfecțiune. Setul de date pe care este antrenat GAN-ul este însă, cheia creativității sale.
Un total de 315 participanți la un prim studiu au fost rugați să distingă între 400 de poze reale și 400 de poze false cu chipuri de oameni generate de calculator. Fiecare set cuprindea 100 de poze cu oameni din patru grupuri etnice diferite.
Primul grup a avut o acuratețe de 48.2% în distingerea chipurilor reale de cele generate, un procent mai scăzut decât cel așteptat.
Ulterior, o grupă cu 219 participanți antrenați pentru a învăța să recunoască fețele reale de cele digiate a avut o performanță similară cu grupa incipientă. Acest grup de participanți a prezentat o rată a acurateții crescute, cu un procent de 59%, însă autorul principal al studiului menționează că diferența este neglijabilă.
Un alt grup de participanți, alcătuit din 223 de oameni, a fost rugat să decidă nivelul de încredere resimțit față de fețele oamenilor din poze, pe o scală de la 1-10. Fețele generate de programul de inteligentă artificială au fost, în medie, considerate cu 8% mai prietenoase și de încredere decât cele reale.
Nightingale, cercetător în cadrul studiului, postulează că acest fenomen ar putea fi atribuit faptului că fețele digitale sunt mai degrabă fețe banale, “normale”, iar oamenii sunt înclinați să aibă încredere în cee ce este neutru și nu este ieșit din comun. La capetele ratingului, cele patru chipuri catalogate ca fiind de rea credință erau chipuri umane, iar cele ca fiind cel mai de încredere erau chipuri generate de algorimtii din GANs.
Nightingale menționează că avem nevoie de o metodă pentru a face o distincția între poze reale și cele generate de calculator. O metodă de prevenție, precum un watermark, care să specifice faptul că aceste poze nu sunt reale, ci mai degrabă rezultatul unei combinări de fețe normale pentru generarea de alte fețe obișnuite. Este important ca o metodă de distincție să existe deoarece puterea acestor programe de inteligență artificială este fenomenal de mare și ar putea fi folosită și în scopuri mai puțin etice, adaugă Nightingale.
Articol de Victoria Nănău
