Buzz
Kỹ thuật dựa trên một tiêu chuẩn đơn giản
Trên thực tế, sự phát triển của trí tuệ nhân tạo đã làm cho việc tạo ra hình ảnh nhân tạo dễ dàng hơn, gây ra nỗi lo về sự nhầm lẫn giữa thật và giả.
Để đối phó với vấn đề này, một nhóm các nhà nghiên cứu tại Đại học Hull đã công bố một phương pháp mới, sử dụng phân tích ánh sáng phản chiếu trong mắt chủ thể để phát hiện hình ảnh được tạo bởi trí tuệ nhân tạo/deepfake. Phương pháp này lấy cảm hứng từ kỹ thuật được áp dụng trong thiên văn học để nghiên cứu ánh sáng từ các thiên hà xa xôi.
Adejumoke Owolabi, một sinh viên thạc sĩ Khoa học tự nhiên tại Đại học Hull, là tác giả chính của nghiên cứu này, dưới sự hướng dẫn của Giáo sư Kevin Pimbblet, chuyên gia vật lý thiên văn.
Các nhà nghiên cứu viết: 'Trong bức ảnh này, người bên trái (Scarlett Johansson) là người thật, trong khi người bên phải là được tạo bởi AI. Nhãn cầu của họ được mô tả bên dưới ảnh khuôn mặt của họ. Các phản chiếu trong nhãn cầu là nhất quán đối với người thật, nhưng không chính xác (từ quan điểm vật lý) đối với người giả.'
Phương pháp này dựa trên nguyên lý căn bản: khi có một nguồn sáng chiếu vào hai mắt, các hình ảnh phản chiếu sẽ có sự tương đồng. Rất nhiều hình ảnh được tạo ra bởi trí tuệ nhân tạo không chú ý đến khả năng phản chiếu của mắt, dẫn đến sự khác biệt trong hình ảnh phản chiếu của mắt trong các bức ảnh tạo bởi AI.
Thực tế, chúng ta có thể nhận ra những khác biệt này bằng mắt thường. Tuy nhiên, việc áp dụng công cụ từ thiên văn học để phát hiện ảnh giả vẫn là một đột phá mới trong nghiên cứu.
Nội dung nghiên cứu mới
Trong bản thông cáo, Giáo sư Pimbblet giải thích rằng Adejumoke Owolabi đã phát triển một công cụ tự động để phát hiện ảnh tạo bởi trí tuệ nhân tạo. Sau khi áp dụng công cụ này vào bộ dữ liệu gồm ảnh thật và ảnh do AI tạo ra, nhóm nghiên cứu đã phát hiện những cặp mắt tạo bởi AI có những khác biệt đáng kể.
Cụ thể, nhóm đã sử dụng phương pháp đo lường có tên Hệ số Gini, thường được dùng để đánh giá phân phối ánh sáng trong ảnh thiên văn, để so sánh ánh sáng phản chiếu trên hai mắt trái và phải.
Những cặp mắt thật có ánh sáng phản chiếu tương đồng.
“Để đánh giá hình dáng của các thiên hà, chúng tôi nghiên cứu xem chúng có độ lớn ở vùng trung tâm, có tính đối xứng và mức độ phẳng của chúng. Chúng tôi cũng phân tích sự phân bố ánh sáng”, Giáo sư Pimbblet so sánh việc đo ánh sáng phản chiếu trong mắt với hoạt động nghiên cứu thiên hà thường thấy.
Nhóm các nhà khoa học cũng áp dụng phương pháp tham số CAS (viết tắt của các tiêu chí: Concentration - tập trung, Asymmetry - bất đối xứng, Smoothness - mịn màng) để phát hiện ảnh tạo bởi trí tuệ nhân tạo, tuy nhiên phương pháp này không đạt độ chính xác như mong đợi.
Các hình ảnh được tạo ra bởi phần mềm có các phản chiếu không đồng nhất.
Ứng dụng thực tế
Có thể so sánh những tiến bộ giữa mô hình AI tạo ảnh và công cụ phát hiện ảnh giả như một cuộc đua vũ trang: phương pháp phát hiện mới xuất hiện, trong khi những người tạo ảnh AI vẫn nỗ lực để làm cho mắt trông giống thật hơn. Đồng thời, phương pháp mới yêu cầu hình ảnh mắt phải được làm rõ ràng.
Thực tế, phương pháp này vẫn có thể mắc phải những sai sót, khi ánh sáng phản chiếu trong mắt có thể khác nhau trong những bức ảnh chụp 'người thật việc thật'.
Để đạt độ chính xác cao hơn, các nhà phát triển công cụ trong tương lai có thể kết hợp phương pháp này với các tiêu chí khác như cấu trúc tóc, độ chính xác trong giải phẫu, chi tiết trên da, hoặc các chi tiết phi lý khác trong phong cảnh.
Giáo sư Pimbblet nhận định rằng phương pháp này rất hứa hẹn trong tương lai gần, mặc dù vẫn có thể cho ra những kết quả không chính xác và 'không thể đúng hoàn toàn được'.
“Tuy nhiên, phương pháp này cung cấp cho chúng ta một phương án cơ bản trong cuộc đua phòng ngừa deepfake”, ông thêm.
