如何辨别图像是否由人工智能生成？最佳方法

你看到病毒式传播了吗？ 教皇照片 在 2023 年穿着时尚的白色夹克？

数百万人分享了这张照片，新闻网站对此进行了报道，每个人都在谈论教皇看起来有多时尚。 

只有一个问题--它从未发生过。该图像完全由人工智能创建。 

或者你可能还记得一个令人震惊的画面 五角大楼爆炸 短暂震撼了股市。假的

这些照片 特朗普被扑倒并逮捕?同样，它们也完全是人工智能编造出来的。

假人工智能图像造成了真正的伤害。 

人们曾因假新闻照片而投资亏损。 

名人和普通人都一样 在尴尬或不恰当的情况下，把自己的脸贴在其他身体上。 

政客们说过的话和做过的事都被展示出来，而他们实际上从未做过。

当我们无法相信自己的眼睛时，我们需要新的方法来辨别真伪。 

在本博客中，我将向您介绍人工智能和 DeepFake 技术多年来的发展历程、识别人工智能与真实图像的重要性、如何辨别图像是否由人工智能生成，以及检测人工智能生成图像的最佳工具。 

人工智能艺术与深度伪造技术的发展历程

让我们来谈谈 人工智能 首先...

不久前，人工智能生成的图像看起来就像一场噩梦--模糊的脸庞、多余的手指和一大堆怪异的东西。但如今，人工智能艺术的逼真程度令人震惊。 

这一切大约始于 2014 年 广域网 (生成对抗网络）中，两个人工智能模型--一个制造假货，另一个发现假货--不断互相改进。 

早期的 GAN 图像非常糟糕--面部模糊，眼睛怪异，耳朵缺失。 

到 2020 年，情况会好很多，因为 "扩散模型"。 

他们从一幅满是圆点的凌乱图片开始，慢慢地将其清理干净，直到看起来像真的一样。 

这是一个巨大的进步。突然之间，人工智能可以制作出更清晰、更逼真的图像。

深度伪造技术 的工作原理相同，但更加棘手。

这涉及到人工智能和深度伪造技术的使用。

人工智能通过研究大量的视频和图片，从多个角度和表情了解一个人的面部特征。

然后，它就能在不同的视频中把这个人的脸放到其他人的身上。 

计算机会学习如何匹配光线、肤色，甚至是微小的表情，使其看起来更真实。

2017 年的早期深度伪造看起来很明显，而且漏洞百出。如今的深度伪造几乎可以说是完美无缺。

要查看对比，请观看下面的视频：

2017年的深假-- 伪造的奥巴马视频 

2023 年的 Deepfake - 艾玛-沃特森在《逍遥法外》（2017）中

2022 年，人们使用人工智能创建了约 600 万张图片。到 2023 年初，这一数字跃升至每天 2000 多万张图片。

如今，网上存在着数十亿张人工智能制作的图片，我们中的大多数人每天都在不知不觉中看到它们。 

人工智能生成的图像在误导信息中的风险

在社交媒体上，假新闻的传播速度是真新闻的 6 倍。 

当有人指出图片是假的时，损害通常已经造成。 

与假图像相关的风险有

1) 操纵 - 虚假形象会制造关于他人（包括选举、领导人和世界事件）的虚假叙述。 例如 人工智能生成的图像虚构了美国总统唐纳德-特朗普被捕的场景。

2) 诽谤 - 虚假图片会毁掉声誉。 例如 2024 年 1 月，人工智能生成的泰勒-斯威夫特（Taylor Swift）图像在网上流传，对她进行了虚假描述。

3) 社会动荡 - 一张假图片就能引起愤怒、骚乱甚至暴力。 例如 2023 年 5 月，一张由人工智能生成的显示五角大楼附近发生爆炸的图片在社交媒体上广为流传。

4) 欺诈 - 骗子利用伪造图片诱骗人们汇款。 例如 迈克尔-休森（Michael Hewson，金融分析师）被人冒名推销欺诈性投资计划。

现在还出现了另一个问题，叫做 "骗子红利" 

随着人工智能造假变得越来越普遍，身陷真实丑闻的人只会将证据视为 "deepfake" - 即使它是真实的。政客们已经开始使用这种策略。

识别人工智能与真实图像的重要性

现在比以往任何时候都更需要了解真假图像，原因有以下几点： 

1 - 侵蚀公众信任 

我们的社会依靠信任运转。我们的大脑接受新闻、法庭或领导人的言论。 

但现在，随着人工智能制作出如此令人信服的假图像，这种信任正在瓦解。 

如果我们都继续这样疑神疑鬼，那将彻底改变我们与世界的联系方式。 

2 - 法律影响和新兴法规

各国政府都在想办法对付人工智能假照片。 

例如 

• 加利福尼亚州刚刚通过了一项法律 该法案规定，在选举期间利用人工智能制作虚假政治广告属于违法行为。 

• "(《世界人权宣言》) 欧盟《情报法》规定的义务 关于标注人工智能和深度伪造材料的要求。

3 - 对数字扫盲技能的影响

随着人工智能越来越善于制作假图像，我们也需要更好地识别它们。 

学校需要向学生传授有关人工智能和 Deepfake 不断发展的技术的知识。

我们需要有一个全面的了解，这样才不会只相信网上看到的任何东西。

4 - 维护真实性链

一种解决方案是 "真实性链。" 

这意味着要追踪图像的来源--从图像创建的那一刻起，直到我们看到它为止。 

特殊技术可以在真实照片上添加隐形标记，显示照片的拍摄者和时间。 

如果我们使用它，就可以验证图像的历史和真实性。

如何判断图像是否由人工智能生成（主要标志）

人工智能生成的图像非常逼真，新手很难发现其中的差别。 

如果你想了解如何识别图像是否是人工智能生成的，请注意这些关键细节： 

• 1.非自然或超现实的细节

人工智能无法识别身体的某些部位，尤其是 手。 

我们的每只手上都有 5 根手指，但人工智能却经常赋予人们 6-8 根手指、融合的手指或长相怪异的拇指。看看这双手。

来源 = 时间

人工智能也会出错 牙齿 很多。 

寻找看起来过于完美的牙齿、口腔中过多的牙齿或排列不整齐的牙齿。 

有时，所有的牙齿会融为一体。

图片由 ChatGPT 

其他身体错误包括

• 眼睛不协调或看的方向略有不同
• 耳朵不匹配或高度不同
• 眼镜变形或从脸上飘落
• 与皮肤融为一体或不随身体运动的首饰。

• 2.过于光滑或类似塑料的质地

真实的皮肤 有质感（毛孔、细纹、小瑕疵）。然而，人工智能往往会让皮肤看起来像塑料娃娃--过于完美！

头发是另一条线索。 真正的头发有不同方向的发丝。 

AI 头发通常看起来像一整块，尤其是与前额交接的地方。 

发际线可能看起来是画上去的，而不是单根头发。

来源 = 米克斯图齐

服装 在人工智能图像中，要么非常光滑，要么有奇怪的皱纹，这在物理上是说不通的。 

看看织物是如何折叠的--它们会像真正的材料一样弯曲吗？

人工智能往往会让织物看起来像融化或冻结了一样，让人无法想象。

为什么会出现这种情况？人工智能不懂物理和材料--它只是复制以前见过的模式。 

例如

它可能知道 牛仔布的样子但是，当有人坐在牛仔布上时，牛仔布会有什么表现？寻找这些线索。 

• 3.图像中的文字模糊或杂乱无章

文本是人工智能最大的弱点。 

当你在人工智能图像中看到文字或字母时，它们往往是模糊的、无意义的，或者是完全错误的。 

图片由 ChatGPT

寻找：

• 开头正常但后来变成胡言乱语的词语
• 混合或改变形状的字母
• 不可能的符号组合
• 标志或 T 恤衫上毫无意义的文字

这是因为人工智能理解语言的方式与理解图像的方式不同。文字似乎是另一种视觉模式。

• 4.光线和阴影不一致

人工智能生成的图像并不遵循或理解光影规则。 

例如 有时，天空中好像有多个太阳。

或者在物体（皮肤、金属、玻璃）上出现不合理的阴影。 

人工智能不懂光物理。它只是试图匹配以前见过的图案，而不是计算光线是如何反弹和反射的。

来源 = Creator.nightcafe.club

这些光线问题正在得到改善，但即使在高质量的人工智能图像中，它们仍然很常见。 

• 5.奇怪的背景或不真实的深度感知

人工智能图像中的背景通常会提供一些线索，表明有问题。寻找

• 不可能的建筑（窗户不整齐，门不知通向何方） 
• 看似相互融合或与背景融为一体的物体
• 远处的东西看起来和近处的东西一样大 

来源 = Wallpaperaccess.com

有时，人物与背景的边缘看起来很奇怪--要么太清晰，要么太模糊。出现这种情况是因为人工智能将人物和背景分开制作，然后试图将它们粘在一起。 

• 6.检查元数据和来源信息

真相机拍摄的每张照片都有 "元数据" - 有关照片拍摄时间和方式的信息。 

人工智能图像没有元数据或元数据显示它们是由《DALL-E》或《Midjourney》等程序制作的。 

您可以使用 

• 右键单击图像，查看 "属性 "或 "信息"。 
• 使用以下网站 metadata2go.com
• 在手机上使用照片调查员等应用程序

如果您不确定，请尝试反向图片搜索。

• 转到谷歌图片
• 上传图片，查看它是否出现在其他地方的网上或不同版本中。

请记住，有人声称自己拍了照片并不代表照片就是真的。

这是谁发布的，为什么？他们是想让我生气还是害怕？

这些往往是伪造图像的迹象。 

检测人工智能生成图像的最佳工具

令人惊讶的是，我们还有其他经过人工智能训练的工具来帮助检测人工智能。在这种情况下，该工具是 人工智能图像检测器.

让我们来看看什么是好的人工智能探测器。

1 - 准确性： 有些检测工具大多是正确的，而有些则会出错。 

如今最好的探测器能在大约 80-85% 的时间内测出正确的结果，这并不完美，但比猜测要好得多。 

2 - 它能检测到哪些人工智能发生器： 有些工具能很好地发现某个来源（如 DALL-E 图像），但却漏掉了其他来源（如 Midjourney 假图像）。

该工具 在所有主要的人工智能艺术工具上都接受过训练，如 DALL-E、Midjourney、Stable Diffusion 等。  

3 - 易于使用： 你不应该需要计算机科学学位来检查图像是否是假的。 

只需上传图片，几秒钟就能得到结果。

4 - 隐私： 有些检测器会保留你上传的所有图片，如果你要检查敏感照片，这可能会造成问题。该工具会在检查后删除图片。

以下是如何使用我们的 人工智能图像检测器:

• 点击此链接访问网站。

• 从电脑或手机中选择所需的图片。该工具可接受大小不超过 4.5MB 的 JPEG 和 PNG 格式。

• 点击按钮并等待几秒钟。
• 1-100 分的总分显示图像由人工智能生成的可能性有多大

为获得最佳效果，请使用未经大量压缩或调整大小的图片。

社交媒体上的截图和图片通常经过压缩，这可能会增加检测难度。

有时，探测器会在两个主要方面出错：

• 误报 当检测器显示图像是人工智能生成的，但它却是真实的，就会发生这种情况。这种情况可能发生在经过高度编辑的照片、插图或光线异常的图像中。 

假阴性 当检测器显示图像是真实的，但实际上是人工智能生成的图像时，就会发生这种情况。

这种情况最常发生在经过大量编辑的人工智能图像上，或者是检测器尚未了解到的较新人工智能模型制作的图像上。

如果您正在寻找分析人工智能生成内容的简便方法，请查看下面小工具中的人工智能检测器和人性化工具！

关于检测人工智能生成图像的常见问题

最后的思考如何识别人工智能生成的图像

以上就是总结，在结束本篇博客之前，我有一个问题要问大家。

为什么我们的大脑如此容易被人工智能图像欺骗？

答案就在于人的心理。

我们的大脑遵循 "画面优势效应"。

据此，图片比文字更能深入人心。

当一件事看起来真实，符合我们已有的信念时，我们就不会质疑它。此外，我们常常忙得没时间仔细检查照片的真假。

在这种情况下，你可以寻找我们上面讨论过的线索。奇怪的手、奇怪的文字和完美的皮肤都可以帮助你识别人工智能假冒者。

最重要的一点是要记住，你的眼睛可能会被蒙蔽。图片看起来真实并不意味着它就是真实的。

当你在网上看到令人惊奇或震惊的事情时，在分享或做出任何评判之前，请花一分钟思考一下。

随着人工智能日新月异，我们都需要更好地发现它们。下一次，当你看到一张很棒的图片时，你会成为超级图像侦探，寻找其中的蛛丝马迹吗？