ШТУЧНИЙ ІНТЕЛЕКТ ТА ЗОБРАЖЕННЯ: ПІДРОБКА, ДОПОВНЕННЯ, ЧИ РЕАЛЬНІСТЬ?
DOI:
https://doi.org/10.31649/2307-5376-2024-3-17-24Ключові слова:
генеративні змагальні мережі, дезінформація, ідентифікація зображень, метадані, нейронні мережі, соціальні мережі, штучний інтелектАнотація
Стаття присвячена аналізу сучасних проблем ідентифікації зображень, створених або модифікованих за допомогою технологій штучного інтелекту (ШІ). Особлива увага приділяється впливу таких зображень на соціальні мережі, де вони стають частиною інформаційного потоку та можуть маніпулювати сприйняттям реальності користувачами. ШІ здатен генерувати зображення високої якості, що викликає етичні та правові питання щодо їхньої відповідності реальності та права на існування у різних сферах діяльності. Розглянуто політики соціальних мереж щодо використання та маркування ШІ-згенерованих зображень. Наведено приклади платформ, таких як Adobe Photoshop та Google Photos що працюють на операційній системі Google Android які використовують ШІ для покращення якості (чіткості та естетичності) зображень. Окрема увага приділена генеративним моделям, таким як DALL-E, здатним створювати оригінальні зображення на основі текстових описів. У статті досліджено методи розпізнавання ШІ-модифікованих зображень, включаючи згорткові нейронні мережі (CNN) та аналіз метаданих. Описано популярні архітектури нейронних мереж, такі як ResNet та EfficientNet, які застосовуються для виявлення маніпуляцій в зображеннях. Проаналізовано ефективність цих методів на прикладах з різним ступенем редагування. Обговорено універсальну систему ідентифікації модифікацій ШІ, що включає автоматичне додавання метаданих та цифрових підписів до експортованих зображень. Це забезпечує високу надійність перевірки, прозорість ШІ-модифікацій та сумісність із наявними системами редагування зображень. У висновках підкреслюється необхідність комплексного підходу до вирішення проблеми ШІ-модифікованих зображень, включаючи технічні, етичні та освітні аспекти. Запровадження універсальних політик сприятиме захисту користувачів від дезінформації та забезпеченню довіри до медіа.
##submission.downloads##
-
PDF
Завантажень: 86