新南威爾士大學(xué)與澳大利亞國(guó)立大學(xué)聯(lián)合開展的一項(xiàng)研究顯示，多數(shù)人自認(rèn)為能夠分辨人工智能生成的人臉圖像，但實(shí)際能力已難以匹配技術(shù)發(fā)展速度。這項(xiàng)成果刊登于《英國(guó)心理學(xué)雜志》，揭示了人類在識(shí)別AI偽造內(nèi)容時(shí)面臨的認(rèn)知挑戰(zhàn)。

實(shí)驗(yàn)團(tuán)隊(duì)招募了125名志愿者參與測(cè)試，其中包括36名具備超常人臉識(shí)別能力的"超級(jí)認(rèn)臉者"和89名普通參與者。在持續(xù)數(shù)周的識(shí)別任務(wù)中，受試者需判斷呈現(xiàn)的200張人臉圖像是真實(shí)拍攝還是AI生成。結(jié)果顯示，普通組正確率僅比隨機(jī)猜測(cè)高出5%，而專業(yè)組雖表現(xiàn)稍優(yōu)，但準(zhǔn)確率較其識(shí)別真實(shí)人臉時(shí)下降了37%。

研究負(fù)責(zé)人指出，早期AI生成圖像存在明顯缺陷，如牙齒畸形、眼鏡與面部融合異常等特征，這些特征曾幫助人們建立判斷依據(jù)。但隨著擴(kuò)散模型等新技術(shù)的突破，當(dāng)前最先進(jìn)的AI系統(tǒng)已能生成高度對(duì)稱、比例完美的人臉，這種"完美假象"反而成為識(shí)別難點(diǎn)。澳大利亞國(guó)立大學(xué)心理學(xué)家艾米·道威爾解釋："人類大腦傾向于將對(duì)稱性等同于真實(shí)與美感，這種進(jìn)化形成的認(rèn)知模式正被AI利用。"

實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)揭示了一個(gè)矛盾現(xiàn)象：無論識(shí)別準(zhǔn)確率如何，92%的參與者都對(duì)自己的判斷充滿信心。道威爾特別提醒，使用過DALL-E等文本生成圖像工具的用戶更容易產(chǎn)生誤判："這些流行工具的生成質(zhì)量遠(yuǎn)低于專業(yè)模型，依賴此類經(jīng)驗(yàn)會(huì)形成虛假的安全感。"

研究團(tuán)隊(duì)總結(jié)出AI生成人臉的三個(gè)典型特征：皮膚紋理過度均勻、瞳孔反光異常一致、發(fā)絲邊緣模糊。但同時(shí)強(qiáng)調(diào)，隨著技術(shù)迭代，這些特征正在快速消失。在最終測(cè)試中，編號(hào)2、3、5、8、9、11的圖像被確認(rèn)為AI生成，這些樣本在視覺上與真實(shí)人臉已無顯著差異，部分普通參與者甚至達(dá)到了82%的識(shí)別準(zhǔn)確率，超越了部分專業(yè)人員。