مع تقدم الذكاء الاصطناعي التوليدي، أصبح تعلم كيفية التعرف على الصور التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي أمرًا مهمًا. اكتشف النصائح والأدوات والتقنيات لاكتشاف التزييف بكفاءة وفعالية.
نماذج توليد الصور أصبحت أكثر تقدمًا، ونحن نشهد زيادة في صور الذكاء الاصطناعي (AI) الشبيهة بالحياة. النقاش حول الذكاء الاصطناعي مقابل الصور الحقيقية أصبح أكثر أهمية لأنه أصبح من الصعب التمييز بين الاثنين. كانت هناك سيناريوهات متعددة خدعت فيها الصور التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي الإنترنت. لقد رأينا البابا فرانسيس يرتدي سترة منفوخة و كاتي بيري في حفل Met Gala لعام 2024. كانت كلتاهما صورتين تم إنشاؤهما بواسطة الذكاء الاصطناعي التوليدي. بمعنى آخر، لم تكونا حقيقيتين. ومع ذلك، للوهلة الأولى، اعتقد الإنترنت أنهما كذلك.
في بعض الأحيان، يمكن أن يكون هذا الالتباس مسليًا، ولكن في كثير من الأحيان، فإنه يمثل مصدر قلق أخلاقي خطير. تمامًا مثل أهمية مواكبة كيفية عمل الذكاء الاصطناعي التوليدي، من الضروري أيضًا معرفة كيفية معرفة ما إذا كان شيء ما تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي. في هذه المقالة، سنلقي نظرة فاحصة على الصور التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي، ونفهم إيجابيات وسلبيات فن الذكاء الاصطناعي، ونناقش القضايا القانونية، ونستكشف الطرق والأدوات الرئيسية لتمييزها عن الصور الحقيقية.
يتم إنشاء صور الذكاء الاصطناعي باستخدام نماذج توليد الصور التي تستخدم الشبكات العصبية المدربة على مجموعات بيانات كبيرة لإنشاء صور واقعية. الأمر المثير للإعجاب هو قدرتها على مزج الأساليب والمفاهيم والميزات لإنشاء صور فنية وذات صلة. أثناء التدريب، تتعلم نماذج توليد الصور ميزات وتفاصيل مختلفة من هذه الصور. يساعدهم القيام بذلك على إنشاء صور جديدة تبدو متشابهة في الأسلوب والمحتوى مع تلك التي تعلموها منها.
هناك أنواع عديدة من نماذج توليد الصور، ولكل منها ميزاته الخاصة. على سبيل المثال، تستخدم الشبكات الخصومية التوليدية (GANs) شبكتين عصبيتين تعملان جنبًا إلى جنب لإنشاء صور واقعية تشبه بيانات التدريب الخاصة بهما. تقوم نماذج الانتشار بإنشاء صور عن طريق تحويل الضوضاء العشوائية تدريجيًا إلى صور واضحة. تستخدم المحولات، مثل تلك المستخدمة في نماذج مثل DALL-E و CLIP، آليات الانتباه الذاتي لإنشاء صور من الأوصاف النصية.
يمكن لأي شخص إنشاء صور بتقنية الذكاء الاصطناعي باستخدام أدوات مثل GPT-4o من OpenAI أو Midjourney أو Gencraft أو Stable Diffusion. تظهر هذه الصور الآن في كل مكان على الإنترنت، وغالبًا بدون أي علامات تشير إلى أنها مصنوعة بواسطة الذكاء الاصطناعي.
مثل التصوير الفوتوغرافي أو الرسم، يعتبر الكثيرون إنشاء الصور بالذكاء الاصطناعي شكلاً فنيًا جديدًا. يتم بيع لوحات الذكاء الاصطناعي بآلاف الدولارات والفوز في مسابقات فنية. هذا يثير السؤال: هل فن الذكاء الاصطناعي شيء جيد، وما هي إيجابيات وسلبيات إنشاء الصور هذا؟
هناك آراء مختلفة حول هذا الموضوع. على سبيل المثال، قد ترى الشركات الصغيرة ذات الميزانية المحدودة أن الفن الذي يتم إنشاؤه ميزة إضافية. يمكنهم إنشاء صور مخصصة تتطابق تمامًا مع احتياجات العلامة التجارية والتسويق. يمكن لهذه الأدوات توفير الوقت عن طريق إنتاج صور مرئية عالية الجودة بسرعة والمساعدة في إبقاء المشاريع الإبداعية على المسار الصحيح. فيما يتعلق بإلهام الفنانين، يمكن أن يوفر إنشاء الصور الوصول إلى مكتبة واسعة من الخيارات الفريدة. يمكن للفنان تصور فكرة بسهولة قبل إحيائها.
ومع ذلك، غالبًا ما تفتقر الصور التي يتم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي إلى العمق العاطفي وقد تكافح لالتقاط التجارب الإنسانية الخام. في بعض الأحيان، يمكن أن تكون الجودة غير متناسقة، حيث تظهر الصور منقطة أو غير واقعية. يمكن أن يؤدي الاعتماد المفرط على الذكاء الاصطناعي إلى خنق الإبداع والتفكير النقدي. هناك أيضًا خطر إساءة الاستخدام. يمكن التلاعب بسهولة بصور الذكاء الاصطناعي وتؤدي إلى معلومات مضللة. أيضًا، يمكن أن ينطوي استخدام هذه الأدوات على منحنى تعليمي حاد، وقد تحمل تحيزات من بيانات التدريب الخاصة بها. فيما يلي بعض السلبيات الأخرى لفن الذكاء الاصطناعي:
مع تقدم الذكاء الاصطناعي، ما زلنا نعمل بنشاط على فهم الآثار القانونية (مثل قضايا حقوق الطبع والنشر) كمجتمع. على عكس الإبداعات التقليدية، لا يمكن حماية الصور التي يتم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي بموجب حقوق الطبع والنشر في بعض البلدان مثل الولايات المتحدة لأنها في الأساس عبارة عن مزيج من الأعمال الحالية، وكثير منها محمي بالفعل بموجب حقوق الطبع والنشر. يصبح الأمر معقدًا لأن تدريب الذكاء الاصطناعي غالبًا ما يتضمن كميات هائلة من البيانات التي يتم جمعها من الإنترنت، والتي قد تتضمن مواد محمية بحقوق الطبع والنشر. تحقيقا لهذه الغاية، يحتج العديد من الأشخاص بنشاط ضد استخدام المحتوى المحمي بحقوق الطبع والنشر لـ تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي ويريدون لوائح أفضل.
حتى أن بعض الشركات رفعت دعاوى قضائية. رفعت Getty Images، وهي مزود للصور المخزنة، دعوى قضائية ضد Stability AI، وهي شركة لتوليد الفن بالذكاء الاصطناعي، بتهمة تكرار واستخدام مكتبة صور Getty لتحقيق مكاسب تجارية. تحمل العديد من الصور التي أنتجها نموذج تحويل النص إلى صورة الخاص بـ Stability AI العلامة المائية لـ Getty. يتم أيضًا مقاضاة DeviantArt وشركتين أخريين للذكاء الاصطناعي من قبل فنان في دعوى جماعية تزعم أن الأعمال الفنية التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي تنتهك قوانين حقوق الطبع والنشر.
يعد تعلم كيفية اكتشاف صور الذكاء الاصطناعي أمرًا حيويًا لأن استخدامها في الأخبار المزيفة لتضليل الناس قد ازداد، خاصة أثناء الانتخابات. وفقًا لـ BBC، نجح 60٪ من الباحثين في استخدام الذكاء الاصطناعي لإنشاء صور مضللة حول صناديق الاقتراع والمواقع.
تؤثر صور الذكاء الاصطناعي أيضًا على المستهلكين. كشفت دراسة حديثة أجرتها Attest أن معظم المستهلكين (76٪) لا يستطيعون التمييز بين الصور الأصلية والصور التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي. إليك كيف يمكنك معرفة ما إذا كانت الصورة تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي.
قد يبدو الأمر واضحًا، ولكن أسهل طريقة لاكتشاف صور الذكاء الاصطناعي هي التحقق من الوصف والعلامات بحثًا عن ‘تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي.’ نظرًا لوجود الكثير من التساؤلات حول صور الذكاء الاصطناعي، فإن الشركات التي تقوم بإنشائها و/أو ترخيصها تبذل قصارى جهدها لتكون شفافة بشأن أصلها. تطلب وكالات الصور المخزنة التي تسمح بصور الذكاء الاصطناعي في مكتباتها من المساهمين تسمية الملفات على أنها ‘تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي’ في عنوان الصورة ووصفها وعلامات الصورة (مما يسهل البحث عن صور الذكاء الاصطناعي أو استبعادها عند تصفح كتالوجاتها). يعد البحث عن هذه الملصقات أبسط طريقة لاكتشاف صورة تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي.
هناك طريقة أخرى لتحديد صور الذكاء الاصطناعي وهي البحث عن العلامات المائية، حيث تضيفها العديد من أدوات الذكاء الاصطناعي. قد تتضمن هذه الشعارات الصغيرة أو النصوص أو البيانات الوصفية. على سبيل المثال، يستخدم DALL-E 3 من OpenAI بيانات وصفية C2PA غير مرئية ورمز Content Credentials (CR) مرئي في الزاوية العلوية اليسرى. ومع ذلك، لا يظهر الشعار إلا عند التحقق من الصورة على موقع ويب للتحقق من بيانات اعتماد المحتوى، مثل Content Credentials Verify. قد تقوم الشركات بتمييز صورها بشكل مختلف، لذلك قد تحتاج إلى التعرف على المؤشرات المختلفة.
أعلنت Google مؤخرًا عن SynthID، وهي طريقة مبتكرة لوضع علامات مائية على صور الذكاء الاصطناعي. يتيح SynthID تضمين علامة مائية رقمية مباشرة في وحدات البكسل الخاصة بالمحتوى الذي تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي. إنه غير مرئي للعين البشرية ولكنه قابل للاكتشاف لتحديد الهوية. يمكن لـ SynthID تقييم ما إذا كانت أداة الذكاء الاصطناعي قد أنشأت صورة على الأرجح عن طريق فحص هذه العلامة المائية الرقمية.
غالبًا ما تحتوي الصور التي يتم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي على عيوب بسبب قيود خوارزميات التعلم العميق. تشمل الحالات الشاذة الشائعة ما يلي:
تساعد هذه العلامات في تحديد الصور التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي. ومع ذلك، فإن التطورات في الذكاء الاصطناعي تعني أن صور الذكاء الاصطناعي المستقبلية قد تحتوي على عيوب مرئية أقل.
يُعد 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 للكشف عن صور الذكاء الاصطناعي:
مع استمرار انتشار وتطور الوسائط التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي، ستصبح هذه الأدوات أكثر فعالية في المستقبل.
مع ازدياد ذكاء نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية، أصبح من الصعب التمييز بين الصور التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي والصور الفعلية. في حين أن هذا مثير من حيث التقدم التكنولوجي، إلا أنه يثير أيضًا مخاوف أخلاقية. صحيح أن الذكاء الاصطناعي يوفر طريقة مبتكرة وفعالة من حيث التكلفة لإنشاء صور مرئية، ولكن هناك عقبات قانونية وعملية يجب أخذها في الاعتبار. لحسن الحظ، هناك طرق وأدوات يتم تطويرها لمساعدتنا في التغلب على هذه المعضلة الجديدة. من خلال البقاء على اطلاع، يمكننا التأكد من أن المحتوى المرئي يظل جديرًا بالثقة.
تواصل مع مجتمعنا لمعرفة المزيد عن الذكاء الاصطناعي! استكشف مستودع GitHub الخاص بنا لترى كيف نستخدم الذكاء الاصطناعي لإنشاء حلول مبتكرة في مختلف الصناعات مثل الرعاية الصحية و الزراعة. افتح فرصًا جديدة معنا!
