كيفية معرفة ما إذا كانت الصورة مُنشأة بالذكاء الاصطناعي

أصبحت نماذج توليد الصور أكثر تقدمًا، ونشهد تزايدًا في الصور الواقعية المولّدة بالذكاء الاصطناعي (AI). ويزداد الجدل حول الفرق بين الصور المولّدة بالذكاء الاصطناعي والصور الحقيقية أهميةً، إذ بات التمييز بينهما أصعب. وقد شهدنا حالات عديدة خدعت فيها الصور المولّدة بالذكاء الاصطناعي مستخدمي الإنترنت. فقد رأينا البابا فرنسيس مرتديًا سترة مبطنة، وكاتي بيري في حفل Met Gala لعام 2024. وكانت كلتا الصورتين مفبركتين بواسطة الذكاء الاصطناعي التوليدي. بعبارة أخرى، لم تكونا حقيقيتين. ومع ذلك، اعتقد مستخدمو الإنترنت للوهلة الأولى أنهما حقيقيتان.

قد يكون هذا الالتباس مضحكًا أحيانًا، لكنه يثير في أغلب الأحيان مخاوف أخلاقية جدية. فكما أن مواكبة طريقة عمل الذكاء الاصطناعي التوليدي مهمة، فإن معرفة كيفية التحقق مما إذا كان شيء ما مولّدًا بالذكاء الاصطناعي أمر بالغ الأهمية أيضًا. سنتناول في هذه المقالة الصور المولّدة بالذكاء الاصطناعي بمزيد من التفصيل، ونتعرف على إيجابيات فن الذكاء الاصطناعي وسلبياته، ونناقش المسائل القانونية، ونستكشف أهم الأساليب والأدوات للتمييز بين هذه الصور والصور الحقيقية.

ما الصور المولّدة بالذكاء الاصطناعي تحديدًا؟#

تُنشأ الصور المولّدة بالذكاء الاصطناعي باستخدام نماذج توليد الصور التي توظف شبكات عصبية مدرّبة على مجموعات بيانات ضخمة لإنتاج صور واقعية. ومن اللافت قدرتها على مزج الأنماط والمفاهيم والسمات لإنشاء صور فنية وملائمة. وأثناء التدريب، تتعلم نماذج توليد الصور سمات وتفاصيل مختلفة من هذه الصور. ويساعدها ذلك على إنشاء صور جديدة تشبه الصور التي تعلمت منها في الأسلوب والمحتوى.

توجد أنواع كثيرة من نماذج توليد الصور، ولكل منها ميزاته الخاصة. فعلى سبيل المثال، تستخدم الشبكات التوليدية التنافسية (GANs) شبكتين عصبيتين تعملان معًا لإنشاء صور واقعية تشبه بيانات التدريب. تُنشئ نماذج الانتشار الصور عبر تحويل الضوضاء العشوائية تدريجيًا إلى صور واضحة. أما Transformers، مثل تلك المستخدمة في نماذج كـ DALL-E، فتستخدم آليات الانتباه الذاتي لتوليد الصور انطلاقًا من الأوصاف النصية.

الشكل 1. أنشأها DALL-E 2. الأمر: كرسي بذراعين على شكل ثمرة أفوكادو.

يمكن لأي شخص إنشاء صور بالذكاء الاصطناعي باستخدام أدوات مثل ChatGPT من OpenAI وMidjourney وGencraft وStable Diffusion. وتنتشر هذه الصور الآن في أنحاء الإنترنت، وغالبًا من دون أي تسميات تشير إلى أنها منشأة بالذكاء الاصطناعي.

إيجابيات فن الذكاء الاصطناعي وسلبياته#

مثل التصوير الفوتوغرافي أو الرسم، يعتبر كثيرون توليد الصور بالذكاء الاصطناعي شكلًا فنيًا جديدًا. تُباع اللوحات التي ينتجها الذكاء الاصطناعي بآلاف الدولارات، كما تفوز في المسابقات الفنية. وهذا يثير السؤال: هل فن الذكاء الاصطناعي أمر جيد، وما إيجابيات توليد الصور هذا وسلبياته؟

الشكل 2. عمل فني مولّد بالذكاء الاصطناعي.

تختلف الآراء حول ذلك. فمثلًا، قد ترى الشركات الصغيرة ذات الميزانيات المحدودة أن الفن المولّد ميزة إضافية. إذ يمكنها إنشاء صور مخصصة تتوافق تمامًا مع علامتها التجارية واحتياجاتها التسويقية. وتوفّر هذه الأدوات الوقت بإنتاج مواد مرئية عالية الجودة بسرعة، كما تساعد على إبقاء المشاريع الإبداعية ضمن مسارها. وبالنسبة إلى إلهام الفنانين، يتيح توليد الصور الوصول إلى مكتبة واسعة من الخيارات الفريدة. ويمكن للفنان بسهولة تصور فكرة قبل تحويلها إلى واقع.

ومع ذلك، غالبًا ما تفتقر الصور المولّدة بالذكاء الاصطناعي إلى العمق العاطفي، وقد يصعب عليها تجسيد التجارب الإنسانية الخام. وقد تتفاوت الجودة أحيانًا، فتبدو الصور مبكسلة أو غير واقعية. كما أن الإفراط في الاعتماد على الذكاء الاصطناعي قد يحد من الإبداع والتفكير النقدي. وهناك أيضًا خطر إساءة الاستخدام؛ إذ يمكن التلاعب بالصور بسهولة، ما قد يؤدي إلى التضليل. وقد يتطلب استخدام هذه الأدوات وقتًا طويلًا لاكتساب مهاراتها، فضلًا عن احتمال احتوائها على تحيزات مستمدة من بيانات التدريب. وفيما يلي بعض سلبيات فن الذكاء الاصطناعي الأخرى:

• مخاوف أخلاقية: قد تكون المسائل المتعلقة بالملكية الفكرية، مثل التأليف والملكية وحقوق النشر للأعمال الفنية المولّدة بالذكاء الاصطناعي، معقدة ومثيرة للجدل.
• فقدان الوظائف: قد يؤدي الاستخدام الواسع للذكاء الاصطناعي في الفن إلى تقليص فرص الفنانين والمصممين البشر.
• غياب الحساسية الثقافية: قد يعجز فن الذكاء الاصطناعي عن فهم السياقات الثقافية واحترامها، ما يؤدي إلى إنتاج أعمال غير ملائمة أو مسيئة.

المناطق القانونية الرمادية للصور المولّدة بالذكاء الاصطناعي#

مع تقدم الذكاء الاصطناعي، لا يزال المجتمع يعمل بنشاط على فهم تبعاته القانونية، مثل قضايا حقوق النشر. وعلى خلاف الإبداعات التقليدية، لا يمكن حماية الصور التي ينشئها الذكاء الاصطناعي بحقوق النشر في بعض البلدان مثل الولايات المتحدة، لأن حماية حقوق النشر تتطلب تأليفًا بشريًا. وتزداد المسألة تعقيدًا لأن تدريب الذكاء الاصطناعي غالبًا ما يتضمن كميات هائلة من البيانات المستخرجة من الإنترنت، وقد تشمل مواد محمية بحقوق النشر. ولهذا السبب، يحتج كثيرون بنشاط على استخدام المحتوى المحمي بحقوق النشر لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي، ويطالبون بلوائح أفضل من خلال احتجاجات.

بل إن بعض الشركات رفعت دعاوى قضائية. فقد رفعت Getty Images، وهي مزوّد للصور الأرشيفية، دعوى قضائية ضد Stability AI، وهي أداة لتوليد الأعمال الفنية بالذكاء الاصطناعي، بدعوى نسخ مكتبة صور Getty واستخدامها لتحقيق مكاسب تجارية. وتحمل عدة صور أنتجها نموذج Stability AI لتحويل النص إلى صورة العلامة المائية لـGetty. كما تُقاضي مجموعةٌ من الفنانين DeviantArt وشركتين أخريين في مجال الذكاء الاصطناعي ضمن دعوى جماعية تزعم أن الأعمال الفنية التي أنشأها الذكاء الاصطناعي تنتهك قوانين حقوق النشر.

كيفية التحقق مما إذا كانت الصورة مولّدة بالذكاء الاصطناعي#

يُعد تعلّم كيفية تمييز الصور التي ينشئها الذكاء الاصطناعي أمرًا بالغ الأهمية، لأن استخدامها في الأخبار الكاذبة لتضليل الناس قد ازداد، ولا سيما خلال الانتخابات. وفي دراسة، نجح الباحثون في استخدام مولدات الصور الشائعة بالذكاء الاصطناعي لإنشاء معلومات مضللة عن الانتخابات، بما في ذلك صور مضللة لناخبين وبطاقات اقتراع، في 41% من الاختبارات.

الشكل 3. صورة مزيفة لصناديق بطاقات اقتراع في حاوية قمامة.

تؤثر الصور المولّدة بالذكاء الاصطناعي في المستهلكين أيضًا. وكشفت دراسة حديثة أجرتها Attest أن معظم المستهلكين (76%) لا يستطيعون التمييز بين الصور الأصلية والمولّدة بالذكاء الاصطناعي. إليك كيفية التحقق مما إذا كانت الصورة مولّدة بالذكاء الاصطناعي.

تحقق من عنوان الصورة ووصفها ووسومها#

قد يبدو الأمر بديهيًا، لكن أسهل طريقة لتمييز الصور المولّدة بالذكاء الاصطناعي هي التحقق من الوصف والوسوم بحثًا عن عبارة «مولّدة بالذكاء الاصطناعي». ونظرًا إلى استمرار التساؤلات الكثيرة حول هذه الصور، تبذل الشركات التي تنشئها و/أو ترخّصها كل ما في وسعها للشفافية بشأن مصدرها. وتُلزم وكالات الصور المخزنة التي تتيح الصور المولّدة بالذكاء الاصطناعي في مكتباتها المساهمين بوسم الملفات بعبارة «مولّدة بالذكاء الاصطناعي» في عنوان الصورة ووصفها ووسومها، ما يسهل البحث عنها أو استبعادها عند تصفح مجموعاتها. ويُعد البحث عن هذه الإشارات أبسط طريقة لتمييز صورة مولّدة بالذكاء الاصطناعي.

ابحث عن العلامات المائية#

وثمة طريقة أخرى للتعرف على الصور التي أنشأها الذكاء الاصطناعي، وهي البحث عن العلامات المائية، إذ تضيفها أدوات كثيرة للذكاء الاصطناعي. وقد تتضمن هذه العلامات شعارات صغيرة أو نصوصًا أو بيانات وصفية. فعلى سبيل المثال، يستخدم DALL-E 3 من OpenAI بيانات وصفية غير مرئية من C2PA ورمزًا مرئيًا لـ Content Credentials (CR) في الزاوية العلوية اليسرى. لكن الشعار لا يظهر إلا عند فحص الصورة في موقع للتحقق من بيانات اعتماد المحتوى، مثل Content Credentials Verify. وقد تضع الشركات علامات مختلفة على صورها، لذا قد تحتاجون إلى التعرّف على مؤشرات متنوعة.

الشكل 4. تتضمن الصور التي ينشئها ChatGPT بيانات C2PA الوصفية (المصدر: openai.com)

أعلنت Google مؤخرًا عن SynthID، وهي طريقة مبتكرة لوضع علامات مائية على الصور المولّدة بالذكاء الاصطناعي. ويتيح SynthID تضمين علامة مائية رقمية مباشرةً في وحدات البكسل للمحتوى المولّد بالذكاء الاصطناعي. وهذه العلامة غير مرئية للعين البشرية، لكن يمكن كشفها لأغراض التعرف. ويمكن لـSynthID تقييم احتمال أن تكون أداة ذكاء اصطناعي قد أنشأت الصورة عبر البحث عن هذه العلامة المائية الرقمية.

ابحث عن التشوهات أو الحالات الشاذة في الصورة#

غالبًا ما تحتوي الصور المولّدة بالذكاء الاصطناعي على عيوب بسبب محدودية خوارزميات التعلم العميق. ومن الحالات الشاذة الشائعة:

• خلفيات ضبابية أو غير طبيعية: سلالم غير متناسقة، وأثاث غريب الشكل، وتفاصيل ضبابية.
• تفاوتات في الشعر: قوام غير طبيعي، أو أنماط غريبة، أو ضبابية.
• مظهر مبالغ في معالجته: مظهر لامع وغير واقعي، مع مزيج من القوام الضبابي والناعم.
• أخطاء في الإكسسوارات: مجوهرات مشوهة، وأقراط غير متطابقة، وأغراض مشوهة.
• أصابع غريبة: أصابع إضافية، أو إبهام مفقود، أو حالات شاذة أخرى في اليدين.

الشكل 5. حالات شاذة في صورة مولّدة بالذكاء الاصطناعي.

تساعد هذه العلامات على تحديد الصور المولّدة بالذكاء الاصطناعي. ومع ذلك، فإن التقدم في الذكاء الاصطناعي يعني أن الصور المستقبلية قد تحتوي على عيوب مرئية أقل.

استخدم أدوات التعرف على الصور المولّدة بالذكاء الاصطناعي#

يُعد استخدام أدوات التعرف على الصور المولّدة بالذكاء الاصطناعي خيارًا آخر لتمييزها، مع ضرورة الانتباه إلى أن نتائجها قد لا تكون دقيقة تمامًا. إليك نظرة على بعض أشهر الأدوات للكشف عن الصور المولّدة بالذكاء الاصطناعي:

• AI Or Not: تستخدم خوارزميات متقدمة وتعلم الآلة للتحقق بسرعة من المحتوى الحقيقي والمزيف. وهي فعالة خصوصًا في كشف صور NFT المزيفة.
• Content at Scale: توفر هذه الأداة المجانية وسهلة الاستخدام درجة لاحتمالية أن تكون الصور من إنتاج إنسان أو ذكاء اصطناعي، للصور الصادرة عن مولدات شائعة.
• Illuminarty: توفر تحليلًا شاملًا للصور والنصوص المولّدة بالذكاء الاصطناعي، بما في ذلك تحديد نماذج الذكاء الاصطناعي والمناطق التي أنشأها الذكاء الاصطناعي تحديدًا.
• Maybe's AI Art Detector: أداة سهلة الاستخدام تستعين بنموذج ViT لتقديم درجة مئوية تقديرية لاحتمال أن تكون الصور الفنية من صنع إنسان أو ذكاء اصطناعي.
• V7 Deepfake Detector: إضافة لمتصفح Chrome تكشف صور التزييف العميق التي أنشأها StyleGAN، وتساعد على تحديد الملفات الشخصية المزيفة.
• Fake Image Detector: تستخدم البيانات الوصفية وتحليل مستوى الخطأ (ELA) لكشف الصور التي تم التلاعب بها، لكن توافقها مع الملفات محدود وتتعرض للأعطال.

مع استمرار انتشار الوسائط المولّدة بالذكاء الاصطناعي وتطورها، ستزداد فعالية هذه الأدوات مستقبلًا.

أبرز النقاط#

مع تزايد ذكاء نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي، تزداد صعوبة التمييز بين الصور المولّدة بالذكاء الاصطناعي والصور الفوتوغرافية الحقيقية. ورغم ما يثيره ذلك من حماس على صعيد التقدم التكنولوجي، فإنه يطرح أيضًا مخاوف أخلاقية. صحيح أن الذكاء الاصطناعي يوفر طريقة مبتكرة ومنخفضة التكلفة لإنشاء المواد المرئية، لكن لا بد من مراعاة التحديات القانونية والعملية. ولحسن الحظ، يجري تطوير أساليب وأدوات تساعدنا على التعامل مع هذه المعضلة الجديدة. وبالاطلاع المستمر، يمكننا ضمان موثوقية المحتوى المرئي.

تواصلوا مع مجتمعنا لمعرفة المزيد عن الذكاء الاصطناعي! استكشفوا مستودع GitHub للاطلاع على كيفية استخدامنا الذكاء الاصطناعي لإنشاء حلول مبتكرة في قطاعات متنوعة مثل الرعاية الصحية والزراعة. انضموا إلينا لاغتنام فرص جديدة!