近日，伴隨着生成式AI的發展，各種AI生成的圖片，遍佈整個互聯網！然而，如今的AI鑑別器已經難以判斷哪些照片是真實的，哪些照片是AI生成的，比如馬斯克的機器女友圖片，測試中5個鑑別器裏有2個都覺得是真的，還有一張3米始祖巨人與人類的合照，測試中5個鑑別器一致判斷爲真！
AI生成
最近兩年，在GAN、Transformer、Diffusion等模型的發展下，催生出了ChatGPT、MidJourney等殺手級應用，AI生成可以說是人工智能從1.0時代，進入2.0時代的重要標誌。
隨着技術的發展，AIGC可以生成的領域越來越多，逐漸朝着多模態方向發展，使得AIGC變得更加通用，在具體場景的任務更加便捷，以接近通用AGI的效果。
在這場宏大的AI技術變革中，衡量AIGC的標準，也是生成視覺效果更美、藝術價值更高，以及更容易騙過人類眼睛的圖片，生成對抗網絡的判別器和生成器即這一思路的延伸。
AI鑑別器
大量的AIGC技術，也容易被人濫用，甚至用來造假騙人，比如今年上半年，出現過多起AI換掉詐騙事件，福州市某科技公司10分鐘內被騙430萬元。
利用深度學習、虛擬現實等生成合成類算法的AI換臉技術，製作圖像、音頻、視頻等信息，模擬出該公司老闆的好友，最終騙子成功通過智能AI換臉和擬聲技術佯裝好友對他實施了詐騙。
由此可見，當涉及到身份信息時，AI鑑別器的功能十分重要，文字領域，像DetectGPT等鑑別器的功能已經十分強大，但是在圖片領域，AI鑑別器就沒那麼好用了。
圖片造假
最近，《紐約時報》做了一項測試，使用5個AI鑑別器，分別是Umm-maybe、Illuminarty、A.I or Not、Hive、Sensity，來鑑別網絡熱門圖片，不過他們發現這些鑑別器的效果相當差。
比如馬斯克與美女機器人女友的照片，5個鑑別器裏有2個都覺得是真的；另一張人類與3米高巨人的圖片，5個鑑別器一致判斷爲真。
還有一些藝術照片和風景照片，均騙過了各種評委和AI鑑別器，如果對AI照片進行一些處理，在放大原始圖像（左）的情況下，AI鑑別器判斷AI含量從99%下降到3.3%，可見只需要一些小小的加工，既可以以假亂真！
還有網友上傳了“馬斯克在USSR”的照片，同樣達到以假亂真的效果，賓夕法尼亞州立大學社會責任人工智能中心的Sundar表示，“人工智能檢測工具不應該是唯一的防禦手段。”
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