Подобные нейросети способны создавать лица, которые все чаще проходят проверку человеческим зрением. Порой люди не просто путают сгенерированные изображения с реальными, но и считают их более «правдоподобными» по сравнению с обычными фотографиями. Исследование, проведенное группой учёных, указывает на то, что искусственный интеллект создает не индивидуальные лица, а статистически усредненные образы.
В ходе исследования команда ученых проанализировала, как люди воспринимают сгенерированные портреты и почему большинство из них не в состоянии отличить их от реальных. В центре внимания оказалась группа «сверхраспознавателей» — людей, обладающих выдающимися навыками в распознавании и запоминании лиц.
В исследовании приняли участие 36 таких экспертов и 89 добровольцев, показавших высокие результаты в тестах на восприятие. Участникам было предложено просмотреть 200 изображений, половина из которых была создана нейросетью, а другая половина представляла собой реальные фотографии. Все изображения были подобраны так, чтобы не различаться по полу, выражению лица и другим основным параметрам.
Результаты оказались весьма показательными. Обычные участники практически не справлялись с задачей по различению «подделок» от оригиналов, их точность была близка к случайному угадыванию. Сверхраспознаватели продемонстрировали значительно лучшие результаты, но даже их точность достигала лишь 57%.
Это указывает на то, что задача остается сложной даже для специалистов.
Исследователи также выявили интересную закономерность: чем лучше человек распознает реальные лица, тем эффективнее он идентифицирует искусственные. Между этими навыками существует устойчивая связь, что свидетельствует о том, что распознавание ИИ-портретов основано не на поиске технических недостатков, а на основных механизмах восприятия лиц.
Интересный эффект наблюдается при групповых решениях. Когда восемь сверхраспознавателей объединяли свои оценки, точность значительно возрастала. В контрольной группе «мудрость толпы» не проявлялась, что подчеркивает наличие у экспертов развитого чувства собственной уверенности и способности к более точной оценке собственных ошибок.
Чтобы разобраться в причинах различий, ученые проанализировали сами изображения с помощью нейросетей, обученных распознавать лица. Это позволило создать карту «пространства лиц» — многомерной модели, в которой каждое лицо представлено набором характеристик.
Выяснилось, что реальные лица распределены в этом пространстве неравномерно и разнообразно, отличаясь множеством мелких уникальных деталей. В то время как сгенерированные изображения сосредоточены ближе к центру — в области «среднего» лица.
Иными словами, ИИ стремится создавать максимально усредненные, статистически типичные портреты. Эффект, наблюдаемый в этом исследовании, получил название «гиперусредненность». Он возникает из-за принципов работы генеративных моделей, которые сознательно подавляют редкие и нестабильные черты, усиливая наиболее распространенные. Таким образом, получается не конкретный человек, а своего рода идеализированный портрет с минимальными отклонениями от нормы.
Парадоксально, но именно это делает ИИ-лица убедительными. В действительности большинство людей обладает уникальными сочетаниями черт, которые редко встречаются вместе. Такие лица не соответствуют статистическим нормам. А нейросеть создает образы, которые выглядят более гармонично и «правильно», чем реальные люди.
Как показал анализ, сверхраспознаватели интуитивно улавливают эту особенность. Они сосредотачиваются не на привлекательности, молодости или эмоциональности лиц, а на их «сходстве с усредненным образцом». Именно этот фактор помогает им отличать сгенерированные изображения от реальных.
Обычные наблюдатели, в свою очередь, часто ориентируются на поверхностные впечатления: насколько лицо выглядит живым, симпатичным или «социально активным». Эти параметры оказываются неэффективными индикаторами подлинности и затрудняют распознавание.
Тем не менее, эксперты не могут четко объяснить, как именно они принимают решения. Их подход интуитивен и формируется на уровне бессознательного опыта.
Авторы исследования подчеркивают, что даже самые лучшие наблюдатели сталкиваются с пределами своих возможностей. С развитием генеративных моделей задачи будут становиться всё сложнее.
Результаты исследования имеют важное значение для различных сфер деятельности. Ученые предупреждают, что использование ИИ-лиц в психологических экспериментах, образовательных процессах или судебных разбирательствах может искажать восприятие и оказывать влияние на принимаемые решения. Эти изображения не являются нейтральными и систематически смещены в сторону «идеальной нормы».
В будущем исследователи предлагают разработать гибридные системы обнаружения, которые объединят алгоритмы и человеческую экспертизу. Компьютеры смогут анализировать статистические закономерности, в то время как специалисты будут интерпретировать сложные пограничные случаи. Умение замечать тонкие отклонения от нормы может стать важным навыком в цифровую эпоху. Исследование подводит итог: выявление «подделок» — это не только технологический вызов, но и вопрос адаптации человеческого восприятия к новым реалиям.
