كيف تعرف ما إذا كانت الصورة مولدة بالذكاء الاصطناعي

تصبح نماذج توليد الصور أكثر تقدمًا، ونشهد زيادة في صور الذكاء الاصطناعي شديدة الواقعية. يكتسب النقاش حول الصور الحقيقية في مواجهة صور الذكاء الاصطناعي أهمية متزايدة مع صعوبة التمييز بين الاثنين. لقد حدثت سيناريوهات متعددة خدعت فيها الصور المولدة بالذكاء الاصطناعي شبكة الإنترنت. لقد رأينا البابا فرانسيس مرتدياً سترة منفوخة وكاتي بيري في حفل ميت جالا لعام 2024. كانت كلتا الصورتين من صنع الذكاء الاصطناعي التوليدي. بعبارة أخرى، لم تكونا حقيقيتين. ومع ذلك، للوهلة الأولى، اعتقدت الإنترنت أنهما كذلك.

في بعض الأحيان، يمكن أن يكون هذا الاختلاط مسليًا، ولكن في كثير من الأحيان، فإنه يمثل قلقًا أخلاقيًا جديًا. تمامًا كما أنه من المهم مواكبة كيفية عمل الذكاء الاصطناعي التوليدي، فمن المهم أيضًا معرفة كيفية تحديد ما إذا كان شيء ما مولدًا بواسطة الذكاء الاصطناعي. في هذه المقالة، سنلقي نظرة فاحصة على الصور المولدة بواسطة الذكاء الاصطناعي، ونفهم إيجابيات وسلبيات فن الذكاء الاصطناعي، ونناقش القضايا القانونية، ونستكشف الأساليب والأدوات الرئيسية للتمييز بينها وبين الصور الحقيقية.

ما هي الصور المولدة بواسطة الذكاء الاصطناعي بالضبط؟#

يتم إنشاء صور الذكاء الاصطناعي باستخدام نماذج توليد الصور التي تستخدم شبكات عصبية مدربة على مجموعات بيانات ضخمة لإنشاء صور واقعية. المثير للإعجاب هو قدرتها على مزج الأنماط والمفاهيم والميزات لإنشاء صور فنية وذات صلة. أثناء التدريب، تتعلم نماذج توليد الصور ميزات وتفاصيل مختلفة من هذه الصور. يساعدها القيام بذلك على إنشاء صور جديدة تبدو متشابهة في الأسلوب والمحتوى مع تلك التي تعلمت منها.

هناك العديد من أنواع نماذج توليد الصور، لكل منها ميزاته الخاصة. على سبيل المثال، تستخدم الشبكات التنافسية التوليدية (GANs) شبكتين عصبيتين تعملان جنبًا إلى جنب لإنشاء صور واقعية تشبه بيانات التدريب الخاصة بها. تولد نماذج الانتشار (Diffusion models) الصور عن طريق تحويل الضجيج العشوائي تدريجيًا إلى صور واضحة. تستخدم نماذج Transformer، مثل تلك المستخدمة في نماذج مثل DALL-E وCLIP، آليات الانتباه الذاتي لتوليد الصور من الأوصاف النصية.

الشكل 1. تم الإنشاء بواسطة DALL-E 2. التوجيه النصي: كرسي بذراعين على شكل أفوكادو.

يمكن لأي شخص إنشاء صور بالذكاء الاصطناعي باستخدام أدوات مثل OpenAI’s GPT-4o أو Midjourney أو Gencraft أو Stable Diffusion. تظهر هذه الصور الآن في جميع أنحاء الإنترنت، وغالبًا دون أي علامات تشير إلى أنها صُنعت بواسطة الذكاء الاصطناعي.

إيجابيات وسلبيات فن الذكاء الاصطناعي#

مثل التصوير الفوتوغرافي أو الرسم، يعتبر الكثيرون توليد الصور بالذكاء الاصطناعي شكلاً فنياً جديداً. تُباع لوحات الذكاء الاصطناعي بمبالغ تصل إلى آلاف الدولارات وتفوز بمسابقات فنية. يثير هذا التساؤل: هل فن الذكاء الاصطناعي أمر جيد، وما هي سلبيات وإيجابيات توليد الصور على هذا النحو؟

الشكل 2. قطعة فنية مولدة بالذكاء الاصطناعي.

هناك آراء متباينة حول هذا الموضوع. على سبيل المثال، قد ترى الشركات الصغيرة ذات الميزانية المحدودة أن الفن المولد هو ميزة إضافية. يمكنهم إنشاء صور مخصصة تتطابق تمامًا مع احتياجات العلامة التجارية والتسويق. يمكن لهذه الأدوات توفير الوقت من خلال إنتاج مرئيات عالية الجودة بسرعة والمساعدة في إبقاء المشاريع الإبداعية على المسار الصحيح. فيما يتعلق بإلهام الفنانين، يمكن لتوليد الصور توفير الوصول إلى مكتبة واسعة من الخيارات الفريدة. يمكن للفنان تصور الفكرة بسهولة قبل بث الحياة فيها.

ومع ذلك، غالبًا ما تفتقر الصور المولدة بالذكاء الاصطناعي إلى العمق العاطفي ويمكن أن تعاني في التقاط التجارب الإنسانية الخام. في بعض الأحيان، يمكن أن تكون الجودة غير متسقة، مع ظهور الصور مبكسلة أو غير واقعية. الاعتماد المفرط على الذكاء الاصطناعي يمكن أن يخنق الإبداع والتفكير النقدي. هناك أيضًا خطر سوء الاستخدام. يمكن التلاعب بصور الذكاء الاصطناعي بسهولة وتؤدي إلى معلومات مضللة. أيضًا، يمكن أن ينطوي استخدام هذه الأدوات على منحنى تعلم حاد، وقد تحمل تحيزات من بيانات التدريب الخاصة بها. فيما يلي بعض سلبيات فن الذكاء الاصطناعي الأخرى:

• المخاوف الأخلاقية: يمكن أن تكون الأسئلة المتعلقة بالملكية الفكرية مثل التأليف والملكية وحقوق الطبع والنشر للفن المولد بواسطة الذكاء الاصطناعي معقدة ومثيرة للجدل.
• النزوح الوظيفي: يمكن أن يؤدي الاستخدام الواسع للذكاء الاصطناعي في الفن إلى تقليل الفرص للفنانين والمصممين البشريين.
• عدم الحساسية الثقافية: قد يفشل فن الذكاء الاصطناعي في فهم واحترام السياقات الثقافية، مما يؤدي إلى إبداعات غير لائقة أو مسيئة.

المناطق القانونية الرمادية للصور المولدة بواسطة الذكاء الاصطناعي#

مع تقدم الذكاء الاصطناعي، ما زلنا نكتشف بنشاط الآثار القانونية (مثل مشكلات حقوق النشر) كمجتمع. على عكس الإبداعات التقليدية، لا يمكن حماية الصور المولدة بالذكاء الاصطناعي بحقوق النشر في بعض البلدان مثل الولايات المتحدة لأنها في جوهرها مزيج من أعمال موجودة مسبقًا، وكثير منها محمي بالفعل بحقوق النشر. يصبح الأمر معقدًا لأن تدريب الذكاء الاصطناعي يتضمن غالبًا كميات هائلة من البيانات التي يتم جمعها من الإنترنت، والتي قد تتضمن مواد محمية بحقوق النشر. ولهذا الغرض، يقوم العديد من الأشخاص بـ الاحتجاج بنشاط ضد استخدام المحتوى المحمي بحقوق النشر من أجل تدريب النماذج بالذكاء الاصطناعي ويريدون تنظيمًا أفضل.

حتى أن بعض الشركات رفعت دعاوى قضائية. رفعت شركة Getty Images، وهي مزود لصور المخزون، دعوى قضائية ضد Stability AI، وهي جهة لتوليد الفن بالذكاء الاصطناعي، بتهمة نسخ واستخدام مكتبة صور Getty للاستخدام التجاري المزعوم. تحمل عدة صور أنتجها نموذج تحويل النص إلى صور من Stability AI علامة Getty المائية. كما تواجه DeviantArt وشركتان أخريان للذكاء الاصطناعي دعوى قضائية رفعتها فنانة في دعوى جماعية تَدّعي فيها أن أعمالها الفنية المولدة بالذكاء الاصطناعي تنتهك قوانين حقوق النشر.

كيفية التحقق مما إذا كانت الصورة مولدة بواسطة الذكاء الاصطناعي#

إن تعلم كيفية اكتشاف صور الذكاء الاصطناعي أمر حيوي لأن استخدامها في الأخبار المزيفة لتضليل الناس قد زاد، خاصة أثناء الانتخابات. وفقًا لـ BBC، نجح 60% من الباحثين في استخدام الذكاء الاصطناعي لإنشاء صور مضللة حول بطاقات الاقتراع والمواقع.

الشكل 3. صورة مزيفة لصناديق اقتراع في حاوية نفايات.

تؤثر صور الذكاء الاصطناعي أيضًا على المستهلكين. كشفت دراسة حديثة أجرتها Attest أن معظم المستهلكين (76%) لا يمكنهم التفريق بين الصور الأصلية وتلك المولدة بالذكاء الاصطناعي. إليك كيف يمكنك معرفة ما إذا كانت الصورة مولدة بالذكاء الاصطناعي.

تحقق من عنوان الصورة ووصفها وعلاماتها#

قد يبدو الأمر واضحًا، لكن أسهل طريقة لاكتشاف صور الذكاء الاصطناعي هي التحقق من الوصف والعلامات بحثًا عن 'AI-Generated'. نظرًا لأنه لا يزال هناك الكثير من التساؤلات حول صور الذكاء الاصطناعي، فإن الشركات التي تولدها و/أو ترخصها تبذل قصارى جهدها لتكون شفافة بشأن أصلها. تطالب وكالات الصور الفوتوغرافية التي تسمح بصور الذكاء الاصطناعي في مكتباتها المساهمين بتصنيف الملفات كـ 'AI-generated' في عنوان الصورة والوصف وعلامات الصورة (مما يسهل البحث عن صور الذكاء الاصطناعي أو استبعادها عند تصفح كتالوجاتها). البحث عن هذه التسميات هو أبسط طريقة لاكتشاف صورة مولدة بواسطة الذكاء الاصطناعي.

ابحث عن العلامات المائية#

هناك طريقة أخرى لتحديد صور الذكاء الاصطناعي وهي البحث عن العلامات المائية، حيث تضيفها العديد من أدوات الذكاء الاصطناعي. قد تتضمن هذه شعارات صغيرة أو نصًا أو بيانات وصفية. على سبيل المثال، يستخدم نموذج DALL-E 3 من OpenAI بيانات وصفية غير مرئية لـ C2PA ورمز بيانات اعتماد المحتوى (CR) مرئيًا في الزاوية العلوية اليسرى. ومع ذلك، لا يكون الشعار مرئيًا إلا عند التحقق من الصورة على موقع التحقق من بيانات اعتماد المحتوى، مثل Content Credentials Verify. قد تقوم الشركات بتسجيل صورهم بشكل مختلف، لذلك قد تحتاج إلى التعرف على مؤشرات مختلفة.

الشكل 4. ستتضمن الصور المولدة بواسطة ChatGPT بيانات وصفية لـ C2PA (المصدر: openai.com)

أعلنت Google مؤخرًا عن SynthID، وهي طريقة مبتكرة لوضع علامة مائية على صور الذكاء الاصطناعي. تجعل SynthID من الممكن تضمين علامة مائية رقمية مباشرة في بكسلات المحتوى المولد بواسطة الذكاء الاصطناعي. إنها غير مرئية للعين البشرية ولكن يمكن اكتشافها لتحديد الهوية. يمكن لـ SynthID تقييم ما إذا كانت أداة الذكاء الاصطناعي قد أنشأت صورة على الأرجح عن طريق البحث عن هذه العلامة المائية الرقمية.

ابحث عن تشوهات أو شذوذ داخل الصورة#

غالبًا ما تحتوي الصور المولدة بواسطة الذكاء الاصطناعي على عيوب بسبب قيود خوارزميات التعلم العميق. تشمل الشذوذات الشائعة:

• خلفيات ضبابية أو غير طبيعية: سلالم غير محاذاة، وأثاث ذو أشكال غريبة، وتفاصيل ضبابية.
• تناقضات الشعر: أنسجة غير طبيعية، أو أنماط غريبة، أو ضبابية.
• مظهر مفرط في العرض: مظهر لامع وغير واقعي مع مزيج من الأنسجة الضبابية والناعمة.
• أخطاء الملحقات: مجوهرات ملتوية، وأقراط غير متطابقة، وأشياء مشوهة.
• أصابع غريبة: أصابع إضافية، أو إبهام مفقود، أو شذوذات أخرى في اليد.

الشكل 5. حالات الشذوذ في صورة مولدة بالذكاء الاصطناعي.

تساعد هذه العلامات في تحديد الصور المولدة بواسطة الذكاء الاصطناعي. ومع ذلك، فإن التطورات في الذكاء الاصطناعي تعني أن صور الذكاء الاصطناعي المستقبلية قد تحتوي على عيوب مرئية أقل.

استخدم أدوات تحديد صور الذكاء الاصطناعي#

يعد استخدام أدوات تحديد صور الذكاء الاصطناعي خيارًا آخر لاكتشاف صور الذكاء الاصطناعي، على الرغم من أنه يجب أن تضع في اعتبارك أنها قد لا تكون دقيقة تمامًا. دعنا نلقي نظرة على بعض الأدوات الأكثر شيوعًا لاكتشاف صور الذكاء الاصطناعي:

• AI Or Not: تستخدم خوارزميات متقدمة وتعلم الآلة للتحقق من صحة المحتوى الحقيقي والمزيف بسرعة. وهي فعالة بشكل خاص مع صور NFTs المزيفة.
• Content at Scale: توفر هذه الأداة المجانية والمباشرة درجة احتمال تفوق الإنسان على الذكاء الاصطناعي للصور من المولدات الشهيرة.
• Illuminarty: تقدم تحليلًا شاملاً للصور والنصوص المولدة بالذكاء الاصطناعي، بما في ذلك تحديد نماذج الذكاء الاصطناعي والمناطق المحددة المولدة بالذكاء الاصطناعي.
• Maybe's AI Art Detector: أداة سهلة الاستخدام تستخدم نموذج ViT لتوفير درجة مئوية للبشر مقابل الذكاء الاصطناعي للصور الفنية.
• V7 Deepfake Detector: امتداد لمتصفح Chrome للكشف عن صور التزييف العميق بتقنية StyleGAN، وهو مفيد في تحديد الملفات الشخصية المزيفة.
• Fake Image Detector: يستخدم البيانات الوصفية وتحليل مستوى الخطأ (ELA) لاكتشاف الصور المتلاعب بها ولكن لديه توافق محدود في الملفات ويعاني من الأعطال.

مع استمرار انتشار وتطور الوسائط المولدة بواسطة الذكاء الاصطناعي، ستصبح هذه الأدوات أكثر فعالية في المستقبل.

أبرز النقاط#

مع ازدياد ذكاء نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي، أصبح من الصعب التمييز بين الصور المولدة بواسطة الذكاء الاصطناعي والصور الفوتوغرافية الفعلية. على الرغم من أنها مثيرة من حيث التقدم التكنولوجي، إلا أنها تثير مخاوف أخلاقية أيضًا. صحيح أن الذكاء الاصطناعي يوفر طريقة فعالة من حيث التكلفة ومبتكرة لإنشاء المرئيات، ولكن هناك عقبات قانونية وعملية يجب مراعاتها. لحسن الحظ، يتم تطوير طرق وأدوات لمساعدتنا في التعامل مع هذه المعضلة الجديدة. من خلال البقاء على اطلاع، يمكننا التأكد من أن المحتوى المرئي يظل جديرًا بالثقة.

تواصل مع مجتمعنا لمعرفة المزيد حول الذكاء الاصطناعي! استكشف مستودع GitHub الخاص بنا لترى كيف نستخدم الذكاء الاصطناعي لإنشاء حلول مبتكرة في مختلف الصناعات مثل الرعاية الصحية والزراعة. افتح آفاقًا جديدة معنا!