Vizsgálatok kimutatták, hogy az ember csak olyan hatékonysággal tudja eltalálni az AI által generált tartalmakat, mintha egy érme feldobásával döntene arról. A helyzet még rosszabb volt, ha egy AI-arcot kellett megkülönböztetni egy valóditól.
A problémát az jelentette, hogy az észlelésére szolgáló korábbi módszerek többnyire a vizuális hibák – torz hátterek vagy anatómiai hibák – észlelésére támaszkodtak. A kutatók szerint azonban ezt a módszert meg kell változtatni annak érdekében, hogy kevesebb embert lehessen becsapni.
A tudósok úgy vélik, ennek módja, hogy a fókuszt a részletekről a tágabb képre, az úgynevezett globális benyomásra helyezik át. A kutatók szerint ezekre a kulcsfontosságú tényezőkre kell összpontosítani: szimmetria,
arányosság, vonzerő, kifejezőképesség, megkülönböztető képesség, valamint emlékezetesség.
Ezután ahelyett, hogy arra kérték volna a résztvevőket, hogy figyeljenek ezekre a fent említett tulajdonságokra, a kutatók hat lépésben képezték ki őket a felismerésre, ahol minden egyes képzési szakasz 96 feladatból állt. A feladatok során a a résztvevőknek emberi arcokat mutattak, és megmondták nekik, hogy az adott arc valódi-e vagy nem. Ezután arra kérték őket, hogy egy sor általános vizuális tulajdonság alapján értékeljék az egyes arcokat.
A képzés után jött az igazi teszt, a kutatók pedig megállapították, hogy a résztvevők pontossága – vagyis, hogy kiszúrják-e az AI-képet – majdnem megduplázódott, míg a legjobban teljesítő jelöltek szinte tökéletes eredményt értek el.
HVG