如何判断图像是否为 AI 生成

‍图像生成模型正变得越来越先进，我们看到逼真的人工智能 (AI) 图像越来越多。随着越来越难区分两者，人工智能与真实照片的争论变得越来越重要。在多种情况下，人工智能生成的图像愚弄了互联网。我们看到了穿着羽绒服的教皇弗朗西斯和在 2024 年 Met Gala 上的凯蒂·佩里。这两张图片都是由生成式人工智能捏造的。换句话说，它们不是真实的。然而，乍一看，互联网相信它们是真的。

有时，这种混淆可能很有趣，但更多时候，它会带来严重的伦理问题。正如及时了解生成式AI的工作原理非常重要一样，了解如何判断某事物是否由AI生成也至关重要。在本文中，我们将更深入地了解AI生成的图像，理解AI艺术的优缺点，讨论法律问题，并探讨区分AI生成图像与真实图像的关键方法和工具。

AI 生成的图像到底是什么？  

AI 图像是使用图像生成模型创建的，这些模型使用在大型数据集上训练的神经网络来生成逼真的图像。令人印象深刻的是它们混合风格、概念和特征以创建艺术性和相关图像的能力。在训练期间，图像生成模型会从这些图像中学习不同的特征和细节。这样做有助于他们创建在风格和内容上与他们所学到的图像相似的新图像。

图像生成模型有很多种，每种都有其自身的特点。例如，生成对抗网络 (GAN) 使用两个协同工作的神经网络来创建类似于其训练数据的逼真图像。扩散模型通过逐渐将随机噪声转化为清晰图像来生成图像。Transformers，例如 DALL-E 和 CLIP 等模型中使用的 Transformers，使用自注意力机制从文本描述中生成图像。 

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任何人都可以使用 OpenAI 的 GPT-4o、Midjourney、Gencraft 或 Stable Diffusion 等工具创建 AI 图像。这些图像现在遍布互联网，而且通常没有任何标签表明它们是由 AI 生成的。

AI 艺术的优缺点

像摄影或绘画一样，AI 图像生成正被许多人视为一种新的艺术形式。AI 绘画作品正在以数千美元的价格出售，并且在赢得艺术比赛。这就提出了一个问题：AI 艺术是一件好事吗？这种图像生成有哪些优点和缺点？

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对此有不同的看法。例如，预算有限的小企业可能会将生成的艺术作品视为一种优势。他们可以创建与品牌和营销需求完美匹配的自定义图像。这些工具可以通过快速生成高质量的视觉效果来节省时间，并帮助创意项目保持在正轨上。关于艺术家的灵感，图像生成可以提供对大量独特选项的访问。艺术家可以在将想法变为现实之前轻松地将其可视化。 

然而，AI 生成的图像通常缺乏情感深度，并且难以捕捉真实的人类体验。 有时，质量可能不一致，图像显得像素化或不真实。 过多地依赖 AI 可能会扼杀创造力和批判性思维。 还有被滥用的风险。 AI 图像很容易被操纵并导致错误信息。 此外，使用这些工具可能需要陡峭的学习曲线，并且它们可能带有来自其训练数据的偏差。 以下是 AI 艺术的一些其他缺点：

• 伦理问题：关于知识产权的问题，例如人工智能生成艺术作品的作者身份、所有权和版权，可能既复杂又具有争议性。
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• 工作岗位流失：AI 在艺术领域的广泛使用可能会减少人类艺术家和设计师的机会。
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• 文化不敏感性： AI 艺术可能无法理解和尊重文化背景，从而导致不适当或冒犯性的创作。

AI 生成图像的法律灰色地带

随着人工智能的进步，作为一个社会，我们仍在积极探索其法律影响（如版权问题）。与传统创作不同，在一些国家（如美国），人工智能生成的图像无法获得版权，因为它们本质上是对现有作品的混音，其中许多作品已经受到版权保护。情况变得复杂，因为人工智能训练通常涉及从互联网上抓取的大量数据，可能包括受版权保护的材料。因此，许多人正在积极抗议使用受版权保护的内容进行人工智能模型训练，并希望有更好的监管。

一些公司甚至提起了诉讼。 图片素材供应商 Getty Images 对 AI 艺术生成器 Stability AI 提起诉讼，指控其复制和使用 Getty 的图像库以获取商业利益。 Stability AI 的文本到图像模型生成的几张图像带有 Getty 的水印。 DeviantArt 和其他两家 AI 公司也受到一位艺术家的起诉，该集体诉讼声称他们 AI 生成的艺术作品侵犯了版权法。 

如何检查图像是否为 AI 生成

学习如何识别 AI 图像至关重要，因为它们在虚假新闻中被用来误导人们的情况有所增加，尤其是在选举期间。据 BBC 报道，60% 的研究人员成功地使用 AI 创建了关于选票和地点的误导性图像。 

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AI 图像也会影响消费者。Attest 最近的一项研究表明，大多数消费者 (76%) 无法区分真实图像和 AI 生成的图像。以下是如何判断图像是否由 AI 生成的方法。

检查图像标题、描述和标签

识别AI图像最简单的方法是查看描述和标签中是否有“AI生成”的字样，这似乎显而易见。由于人们对AI图像的质疑仍然很多，因此生成和/或授权这些图像的公司正在尽一切努力来提高其来源的透明度。允许在其图库中使用AI图像的图片社要求投稿者在图像标题、描述和图像标签中将文件标记为“AI生成”（这使得在浏览其目录时更容易搜索或排除AI图像）。寻找这些标签是识别AI生成图像的最简单方法。 

查找水印

识别 AI 图像的另一种方法是查找水印，因为许多 AI 工具都会添加水印。这些水印可能包括小徽标、文本或元数据。例如，OpenAI 的 DALL-E 3 使用不可见的 C2PA 元数据和左上角可见的内容凭据 (CR) 符号。但是，该徽标仅在内容凭据验证站点（例如 Content Credentials Verify）上检查图像时可见。公司可能会以不同的方式标记其图像，因此您可能需要熟悉各种指示器。

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Google 最近宣布了 SynthID，这是一种为 AI 图像添加水印的创新方法。SynthID 可以将数字水印直接嵌入到 AI 生成内容的像素中。它对人眼是不可见的，但可以检测以进行识别。SynthID 可以通过扫描此数字水印来评估 AI 工具是否可能创建了图像。

查找图像中的扭曲或异常

由于深度学习算法的局限性，人工智能生成的图像通常存在缺陷。常见的异常包括：

• 模糊或异常的背景：未对齐的楼梯、形状奇怪的家具和模糊的细节。
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• 头发不一致：不自然的纹理、奇怪的图案或模糊。
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• 过度渲染的外观：具有光泽、不真实的观感，混合了模糊和平滑的纹理。
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• 配饰错误：扭曲的珠宝、不匹配的耳环和变形的物体。
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• 畸形手指：多余的手指、缺少拇指或其他手部异常。

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这些标志有助于识别 AI 生成的图像。然而，AI 的进步意味着未来的 AI 图像可能具有更少的可见缺陷。

使用 AI 图像识别工具

使用 AI 图像识别工具是发现 AI 图像的另一种选择，但您应该记住，它可能并不完全准确。 让我们来看看一些最流行的 AI 图像检测工具：

• AI Or Not：使用先进的算法和机器学习来快速验证真实和伪造的内容。它在伪造的 NFT 图像方面尤其有效。
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• Content at Scale：这个免费且简单的工具为来自常用生成器的图像提供人类与 AI 概率评分。
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• Illuminarty: 提供对人工智能生成图像和文本的全面分析，包括识别 AI 模型和特定 AI 生成区域。
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• Maybe's AI Art Detector：一个易于使用的工具，它使用 ViT 模型为艺术图像提供人类与人工智能的百分比得分。
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• V7 Deepfake Detector：一个用于检测 StyleGAN deepfake 图像的 Chrome 扩展程序，有助于识别虚假个人资料。
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• Fake Image Detector（虚假图像检测器）：使用元数据和错误级别分析 (ELA) 来检测被操纵的图像，但文件兼容性有限且会遇到崩溃。

随着 AI 生成媒体的不断传播和发展，这些工具在未来将变得更加有效。

主要要点

随着生成式 AI 模型变得越来越智能，区分 AI 生成的图像和真实照片变得越来越困难。虽然在技术进步方面令人兴奋，但它在伦理上也令人担忧。诚然，AI 提供了一种经济高效且创新的方式来创建视觉效果，但也有法律和实践障碍需要考虑。值得庆幸的是，人们正在开发一些方法和工具来帮助我们应对这一新的困境。通过随时了解情况，我们可以确保视觉内容的可靠性。

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