Kako prepoznati i najnaprednije AI slike uz pomoć fizike

Nalazimo se u eri gde je “verovati sopstvenim očima” postalo diskutabilno. Sa svakom novom verzijom modela veštačke inteligencije, anomalije koje su ranije odavale AI slike – poput čuvenih šest prstiju ili nepravilnih zubnih nizova – polako iščezavaju. Međutim, najnovija studija stručnjaka za analizu podataka sa Univerziteta u Halu (University of Hull) sugeriše da veštačka inteligencija još uvek ne može da prevari zakone fizike, konkretno refleksije u ljudskom oku.

Problem: Savršena slika sa fizičkom greškom

Generativni AI modeli su majstori statistike, ali ne i fizike. Oni “uče” kako slike treba da izgledaju na osnovu milijardi primera, ali ne razumeju zašto svetlost pada na određeni način. To dovodi do fenomena gde slika na prvi pogled izgleda savršeno, ali je fizički nemoguća.

Istraživači su primenili metode koje se obično koriste u astronomiji za merenje sjaja zvezda i galaksija kako bi analizirali refleksije u rožnjači (corneal reflections).

Detektivski rad u zenici oka

Glavna “fora” za detekciju AI slika krije se u konzistentnosti refleksije između levog i desnog oka. Kod stvarne fotografije osobe koja gleda u neki izvor svetlosti, refleksije u oba oka moraju biti geometrijski konzistentne, odnosno pozicija izvora svetlosti mora odgovarati perspektivi oba oka, ali i fizički podudarne, t.j.oblik i intenzitet refleksije moraju biti skoro identični (sa minimalnim razlikama zbog ugla).

Analizom AI generisanih portreta, istraživači su otkrili da modeli često generišu refleksije koje su potpuno različite u levom i desnom oku. Na primer, u levom oku refleksija može biti okrugla (kao od studijskog svetla), dok je u desnom oku zamućena ili ima potpuno drugačiji oblik. Naš mozak ove detalje često previđa, ali matematička analiza ih prepoznaje kao nemoguće.

Zašto AI greši?

Razlog je jednostavan: AI ne renderuje scenu u 3D prostoru sa pravim izvorom svetlosti. On samo predviđa piksele. Pošto su oči na slikama često udaljene stotinama piksela jedna od druge, model ih tretira kao odvojene entitete, a ne kao dva dela jedne fizičke celine koja mora da reaguje na isti svetlosni ambijent.

Trenutna ograničenja i “trka u naoružanju”

Iako je ova metoda trenutno veoma precizna, istraživači upozoravaju na dve stvari. Napre, nije nepogrešiva, jer zahteva slike visokog kvaliteta gde su oči jasno vidljive. Takođe, AI konstantno uči, a programeri već rade na implementaciji “fizike” u modele. Napredniji sistemi (poput onih koji koriste ray-tracing tehnike prilagođene AI-u) mogli bi uskoro da isprave ove greške.

Povratak osnovama

U svetu gde digitalni forenzičari pokušavaju da prate AI pomoću još kompleksnijeg AI-a, fascinantno je da odgovor leži u klasičnoj optici. Dok se AI bavi pikselima, fizika se bavi istinom. Sledeći put kada sumnjate u autentičnost fotografije, ne gledajte u prste ili pozadinu – pogledajte osobu duboko u oči. Tamo se možda krije dokaz da osoba sa slike zapravo ne postoji, prenosi TechSpot.