Les participants non formés peuvent distinguer une image réelle d'une fausse dans moins de la moitié des cas,
Pour mener l'étude, les auteurs ont sélectionné 400de vraies photographies et 400 images créées par un réseau de neurones. Dans chaque série, les femmes et les hommes étaient représentés dans des proportions égales, représentants de races et d’âges différents.
Les participants à l'expérience ont été présentés 128 au hasardphotos sélectionnées et a demandé de déterminer si c'est vrai ou faux. En moyenne, les sujets ont répondu correctement dans 48,2 % des cas. Dans le même temps, le nombre d'erreurs dans la classification des photographies d'hommes blancs était plus important que dans l'analyse des photographies de femmes ou de représentants d'autres races. Selon les auteurs, la raison en est que davantage d'images d'hommes blancs sont disponibles pour l'apprentissage automatique de l'IA, ce qui signifie que la qualité du faux augmente.
Le deuxième groupe de participants à l'étudepré-formation en reconnaissance faciale générée par ordinateur. On leur a montré des exemples de traces de traitement d'image qui pourraient indiquer un faux. De plus, après chaque réponse, les participants étaient informés s'ils avaient correctement classé l'image. Dans ce cas, la qualité de reconnaissance des fausses photos a augmenté, mais seulement jusqu'à 59%.
Les chercheurs ont également demandé à un groupe distinct de223 participants ont évalué sur une échelle de 1 à 7 la fiabilité des personnes représentées sur les images. Le niveau de confiance moyen envers les vraies personnes était de 4,48 et chez les fausses personnes de 4,82. La différence de 8 %, selon les chercheurs, dépasse la marge d’erreur et est significative. Il est intéressant de noter que trois des quatre personnes les plus fiables étaient des faux, tandis que les quatre personnes les moins fiables étaient réelles.
"Nous constatons que des visages créés artificiellementinspirent plus confiance que les vrais, écrivent les auteurs de l'étude. "Cela est probablement dû au fait que les visages synthétisés sont plus similaires aux visages moyens, qui, comme cela a été prouvé précédemment, sont considérés comme plus fiables."
Synthèse du son, de l'image et de la vidéo avecl’utilisation de l’IA a rendu les effets spéciaux de niveau hollywoodien largement disponibles. Le discours synthétisé, les images fictives et le remplacement d'une personne par une autre ne sont plus seulement un divertissement, mais aussi une opportunité de fraude et de tromperie. "Un accès facile à de fausses images de cette qualité entraînera toute une série de problèmes, notamment des faux profils plus convaincants sur les réseaux sociaux, des campagnes de fraude et de désinformation, avec de graves conséquences pour les individus et la société dans son ensemble", estiment les scientifiques. note.
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