Come capire se un'immagine è generata dall'IA

‍I modelli di generazione di immagini stanno diventando più avanzati e stiamo assistendo a un aumento delle immagini di intelligenza artificiale (AI) realistiche. Il dibattito tra AI e foto reali sta diventando più rilevante man mano che diventa più difficile distinguere tra i due. Ci sono stati diversi scenari in cui le immagini generate dall'AI hanno ingannato Internet. Abbiamo visto Papa Francesco con un piumino e Katy Perry al Met Gala 2024. Entrambe erano immagini create dall'AI generativa. In altre parole, non erano reali. Tuttavia, a prima vista, Internet ha creduto che lo fossero.

A volte, questa confusione può essere divertente, ma più spesso presenta una seria preoccupazione etica. Proprio come è importante tenersi al passo con il funzionamento dell'IA generativa, è anche fondamentale sapere come capire se qualcosa è generato dall'IA. In questo articolo, esamineremo più da vicino le immagini generate dall'IA, comprenderemo i pro e i contro dell'arte dell'IA, discuteremo le questioni legali ed esploreremo i metodi e gli strumenti chiave per distinguerle dalle immagini reali.

Cosa sono esattamente le immagini generate dall'IA?  

Le immagini generate dall'IA vengono create utilizzando modelli di generazione di immagini che impiegano reti neurali addestrate su ampi dataset per generare immagini realistiche. Ciò che sorprende è la loro capacità di combinare stili, concetti e caratteristiche per creare immagini artistiche e pertinenti. Durante l'addestramento, i modelli di generazione di immagini apprendono diverse caratteristiche e dettagli da queste immagini. Questo permette loro di creare nuove immagini che appaiono simili nello stile e nel contenuto a quelle da cui hanno appreso.

Esistono molti tipi di modelli di generazione di immagini, ognuno con le proprie caratteristiche speciali. Ad esempio, le Generative Adversarial Networks (GAN) utilizzano due reti neurali che lavorano in tandem per creare immagini realistiche che assomigliano ai dati di addestramento. I modelli di diffusione generano immagini trasformando gradualmente il rumore casuale in immagini nitide. I Transformer, come quelli utilizzati nei modelli come DALL-E e CLIP, utilizzano meccanismi di auto-attenzione per generare immagini da descrizioni testuali. 

‍

Chiunque può creare immagini AI utilizzando strumenti come GPT-4o di OpenAI, Midjourney, Gencraft o Stable Diffusion. Queste immagini stanno ora comparendo su Internet, spesso senza alcuna etichetta che indichi che sono state create dall'IA.

I pro e i contro dell'arte generata dall'AI

Come la fotografia o la pittura, la generazione di immagini tramite IA è considerata da molti una nuova forma d'arte. I dipinti realizzati con l'IA vengono venduti per migliaia di dollari e vincono concorsi d'arte. Questo solleva la questione: l'arte dell'IA è una cosa positiva e quali sono i pro e i contro di tale generazione di immagini?

‍

Ci sono opinioni diverse al riguardo. Ad esempio, le piccole imprese con un budget limitato potrebbero vedere l'arte generata come un vantaggio. Possono creare immagini personalizzate che corrispondono perfettamente alle esigenze di branding e marketing. Questi strumenti possono far risparmiare tempo producendo rapidamente immagini di alta qualità e aiutare a mantenere i progetti creativi in carreggiata. Per quanto riguarda l'ispirazione degli artisti, la generazione di immagini può fornire l'accesso a una vasta libreria di opzioni uniche. Un artista può facilmente visualizzare un'idea prima di darle vita. 

Tuttavia, le immagini generate dall'IA spesso mancano di profondità emotiva e possono avere difficoltà a catturare esperienze umane autentiche. A volte, la qualità può essere incoerente, con immagini che appaiono pixelate o poco realistiche. Affidarsi troppo all'IA può soffocare la creatività e il pensiero critico. C'è anche il rischio di un uso improprio. Le immagini AI possono essere facilmente manipolate e portare alla disinformazione. Inoltre, l'utilizzo di questi strumenti può comportare una curva di apprendimento ripida e possono presentare bias derivanti dai dati di addestramento. Ecco alcuni altri svantaggi dell'arte AI:

• Preoccupazioni etiche: Le domande sulla proprietà intellettuale come la paternità, la proprietà e il copyright dell'arte generata dall'IA possono essere complesse e controverse.
  ‍
• Sostituzione di posti di lavoro: L'uso diffuso dell'intelligenza artificiale nell'arte potrebbe ridurre le opportunità per artisti e designer umani.
  ‍
• Insensibilità culturale: L'arte dell'IA potrebbe non comprendere e rispettare i contesti culturali, portando a creazioni inappropriate o offensive.

Le zone grigie legali delle immagini generate dall'IA

Con l'avanzare dell'IA, stiamo ancora attivamente cercando di capire le implicazioni legali (come le questioni di copyright) come società. A differenza delle creazioni tradizionali, le immagini generate dall'IA non possono essere protette da copyright in alcuni paesi come gli Stati Uniti perché sono essenzialmente remix di opere esistenti, molte delle quali sono già protette da copyright. La situazione si complica perché il training dell'IA spesso comporta enormi quantità di dati estratti da Internet, potenzialmente inclusi materiali protetti da copyright. A tal fine, molte persone stanno attivamente protestando contro l'uso di contenuti protetti da copyright per il training di modelli di IA e desiderano normative migliori.

Alcune aziende hanno persino intentato cause legali. Getty Images, un fornitore di immagini stock, ha intentato una causa legale contro Stability AI, un generatore di arte AI, per aver presumibilmente duplicato e utilizzato la libreria di immagini di Getty per guadagno commerciale. Diverse immagini prodotte dal modello text-to-image di Stability AI riportano la filigrana di Getty. Anche DeviantArt e altre due società di IA sono state citate in giudizio da un artista in una class action che afferma che le loro opere d'arte generate dall'IA violano le leggi sul copyright. 

Come verificare se un'immagine è generata dall'IA

Imparare a individuare le immagini create dall'IA è fondamentale perché il loro utilizzo nelle fake news per ingannare le persone è aumentato, soprattutto durante le elezioni. Secondo la BBC, il 60% dei ricercatori è riuscito a utilizzare l'IA per creare immagini fuorvianti su schede elettorali e luoghi. 

‍

Le immagini generate dall'IA influenzano anche i consumatori. Un recente studio di Attest ha rivelato che la maggior parte dei consumatori (76%) non riesce a distinguere tra immagini autentiche e immagini generate dall'IA. Ecco come capire se un'immagine è stata generata dall'IA.

Controlla il titolo, la descrizione e i tag dell'immagine

Può sembrare ovvio, ma il modo più semplice per individuare le immagini AI è controllare la descrizione e i tag per 'Generato da AI'. Poiché ci sono ancora così tante domande sulle immagini AI, le aziende che le generano e/o le concedono in licenza stanno facendo tutto il possibile per essere trasparenti sulla loro origine. Le agenzie di foto stock che consentono immagini AI nelle loro librerie richiedono ai collaboratori di etichettare i file come 'Generato da AI' nel titolo dell'immagine, nella descrizione e nei tag dell'immagine (il che rende più facile cercare o escludere immagini AI quando si naviga nei loro cataloghi). Cercare queste etichette è il modo più semplice per individuare un'immagine generata dall'AI. 

Cerca filigrane

Un altro modo per identificare le immagini create con l'IA è cercare filigrane, poiché molti strumenti di IA le aggiungono. Queste possono includere piccoli loghi, testo o metadati. Ad esempio, DALL-E 3 di OpenAI utilizza metadati C2PA invisibili e un simbolo visibile di Content Credentials (CR) nell'angolo in alto a sinistra. Tuttavia, il logo è visibile solo quando si controlla l'immagine su un sito di verifica delle credenziali dei contenuti, come Content Credentials Verify. Le aziende potrebbero contrassegnare le loro immagini in modo diverso, quindi potrebbe essere necessario familiarizzare con vari indicatori.

‍

Google ha recentemente annunciato SynthID, un modo innovativo per filigranare le immagini AI. SynthID consente di incorporare una filigrana digitale direttamente nei pixel dei contenuti generati dall'IA. È invisibile all'occhio umano ma rilevabile per l'identificazione. SynthID può valutare se uno strumento di IA ha probabilmente creato un'immagine scansionando questa filigrana digitale.

Cerca distorsioni o anomalie all'interno dell'immagine

Le immagini generate dall'IA spesso presentano imperfezioni dovute alle limitazioni degli algoritmi di deep learning. Le anomalie comuni includono:

• Sfondi sfocati o anomali: scale disallineate, mobili di forma strana e dettagli sfocati.
  ‍
• Incongruenze dei capelli: texture innaturali, pattern strani o sfocature.
  ‍
• Aspetto eccessivamente renderizzato: un aspetto lucido e irrealistico con una combinazione di texture sfocate e uniformi.
  ‍
• Errori negli accessori: gioielli deformati, orecchini spaiati e oggetti distorti.
  ‍
• Dita strane: dita extra, pollici mancanti o altre anomalie della mano.

‍

Questi segni aiutano a identificare le immagini generate dall'IA. Tuttavia, i progressi nell'IA fanno sì che le future immagini generate dall'IA potrebbero avere meno difetti visibili.

Utilizzare strumenti di identificazione immagini AI

L'utilizzo di strumenti di identificazione immagini AI è un'altra opzione per individuare immagini generate dall'AI, anche se è bene tenere presente che potrebbe non essere del tutto accurato. Diamo un'occhiata ad alcuni degli strumenti più popolari per rilevare immagini AI:

• AI Or Not: Utilizza algoritmi avanzati e machine learning per autenticare rapidamente contenuti reali e falsi. È particolarmente efficace con le immagini NFT false.
  ‍
• Content at Scale: Questo strumento gratuito e semplice fornisce un punteggio di probabilità Umano vs. IA per le immagini provenienti da generatori popolari.
  ‍
• Illuminarty: Offre un'analisi completa di immagini e testi generati dall'IA, inclusa l'identificazione dei modelli di IA e delle aree specifiche generate dall'IA.
  ‍
• AI Art Detector di Maybe: Uno strumento facile da usare che utilizza un modello ViT per fornire un punteggio percentuale umano vs. artificiale per le immagini artistiche.
  ‍
• V7 Deepfake Detector: Un'estensione di Chrome per rilevare immagini deepfake StyleGAN, utile per identificare profili falsi.
  ‍
• Rilevatore di immagini false: utilizza i metadati e l'analisi del livello di errore (ELA) per rilevare immagini manipolate, ma ha una compatibilità di file limitata e presenta arresti anomali.

Man mano che i media generati dall'IA continuano a diffondersi e ad avanzare, questi strumenti diventeranno ancora più efficaci in futuro.

Punti chiave

Man mano che i modelli di IA generativa diventano più intelligenti, sta diventando più difficile distinguere le immagini generate dall'IA dalle foto reali. Pur essendo entusiasmante in termini di progresso tecnologico, è anche eticamente preoccupante. È vero che l'IA offre un modo economico e innovativo per creare immagini, ma ci sono ostacoli legali e pratici da considerare. Fortunatamente, sono in fase di sviluppo metodi e strumenti per aiutarci a superare questo nuovo dilemma. Rimanendo informati, possiamo assicurarci che il contenuto visivo rimanga affidabile.

Entra in contatto con la nostra community per saperne di più sull'AI! Esplora il nostro repository GitHub per vedere come stiamo utilizzando l'AI per creare soluzioni innovative in vari settori come sanità e agricoltura. Sblocca nuove opportunità con noi!