AI 被自己骗了，生成照片轻松逃过 AI 鉴别器法眼，马斯克机器女友、3 米巨人都「成真」了

以假乱真的 AI 生成式图片，AI 自己分辨不出来了。

这张马斯克和机器人女友的照片，5 个鉴别器里有 2 个都觉得是真的：

还有这张人类和 3 米巨人的合照，居然 5 个鉴别器一致判断为真：

啊这，AI 鉴别器似乎不太靠谱的亚子。

这就是《纽约时报》最近做的一项测试，他们找来了市面上五个常见的 AI 鉴别器，分别喂给它们 100 多张照片做测试。

结果发现，AI 鉴别器不仅会把 AI 照片错认成真的，也会把真实照片划定为 AI 生成的。

而且不同鉴别器之间的水平差距也不小。

具体表现如何？一起来看

加点颗粒（Grain）就能骗过鉴别器

在这项测试中一共使用了 5 个 AI 鉴别器，分别是：

测试的内容包括 AI 和人类创作的图片，分别喂给每个鉴别器，看它们会怎样判断。

使用的 AI 创作工具包括 Midjourney、Stable Diffusion、Dall-e 等。

《纽约时报》主要展示了这样几个例子。包含 5 张 AI 创作的图片，以及 2 张真人拍的照片。

从统计结果来看，五个鉴别器中只有 Hive 全部判断正确。

Umm-maybe 的表现最差，只判断对了两张图。

举例来看，这张照片是 AI 生成的，听说还在 2 月的一场摄影比赛中拿下大奖，这道题就难倒了大部分鉴别器。

但这张纯 AI 生成的照片，就没有逃过大部分鉴别器的法眼。

对于人类创作的照片，AI 鉴别器的正确率比较高，两张照片都只有 Umm-maybe 鉴别器判断错误。

此外他们还专门测试了艺术画，发现大部分 AI 鉴别器能判断出这是真人画的。

对比另一幅 AI 创作的，同样也是四个鉴别器判断正确。

（Umm-maybe 啊…… 是真的不太行）

值得一提的是，如果对 AI 图像进行一些加工处理，AI 鉴别器会失效。

比如这张 Nike 男的照片，一开始有 4 个鉴别器判断它是 AI 生成的。

但如果给图片加一些颗粒，AI 鉴别器就会将这张图片的 AI 含量从 99%，判断为仅有 3.3%。

最后，我们也测试了一些能上手实测的鉴别器（Umm-maybe、Illuminarty、A.I or Not）。

结果显示，对于“马斯克在苏联”这张图，Umm-maybe 觉得它有 85% 的概率是人类创作的。

Illuminarty 觉得它是 AI 创作的概率仅有 5.4%。

只有 A.I or Not 确定了它是 AI 生成的。

那么 AI 到底是怎么鉴别真伪的？

普遍来说，它们和人类的判断标准不太一样，人类一般以图像内容的合理性为依据，而 AI 更多是从图像的参数入手，比如像素的排列方式、清晰度、对比度等。

所以这就解释了开头那张巨人照片，为啥所有鉴别器都觉得很真。

在 AI 画画大火一年多以后，如今市面上已经出现了非常多鉴别器。

有的就是直接放在 Hugging Face 上供大家免费使用，有的则是已经成立公司，只提供 API 接口形式。

比如 Hive 就是一家提供商业解决方案的公司，从如上的测试结果可以看到，Hive 的表现效果也是最好的，几乎都能判断正确。

而在这之前他们的主要业务是为平台网站提供数据审核服务，图像视频文字都支持，服务的平台有 Reddit、Quora 等。

参考链接：

https://www.nytimes.com/interactive/2023/06/28/technology/ai-detection-midjourney-stable-diffusion-dalle.html

本文来自微信公众号：量子位（ID：QbitAI），作者：明敏

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