Сгенерированные изображения чаще всего выдают анатомические ошибки, а ИИ-тексты - избыточная шаблонность
Фото: Николай ОБЕРЕМЧЕНКО.
Стало известно, как отличить тексты и изображения, созданные нейросетями. По данным экспертов, сгенерированный визуальный контент чаще всего выдают анатомические ошибки, искажения перспективы и нелогичные детали в кадре, а ИИ-тексты — избыточная шаблонность, повторяемость формулировок и упрощенный стиль.
«Главное правило выявления фейковых изображений — это внимание к деталям. Наиболее частыми признаками нейросетевой генерации становятся анатомические ошибки, например, лишние или деформированные пальцы, искажения перспективы, неестественные тени и отражения, а также артефакты или бессмысленные надписи. Кроме того, стоит насторожиться, если в кадре присутствуют предметы, которые нарушают законы физики или не соответствуют здравому смыслу. Такой подход позволяет вовремя распознать подделку, даже если на первый взгляд изображение кажется реалистичным», — подчеркнул Team Lead DS департамента анализа данных и моделирования ВТБ Алексей Пустынников.
Наряду с визуальным контентом широко распространяются и тексты, созданные нейросетями. Такие материалы можно встретить в самых разных форматах — от пользовательских комментариев и отзывов до новостных заметок и аналитики. Они выглядят грамотными, структурно выверенными и лексически богатыми. При этом сгенерированные тексты зачастую отличаются повторяемостью формулировок, однотипной интонацией, избыточными пояснениями, чрезмерной вежливостью и оптимизмом, а также расплывчатым выражением мнения. Как отмечают эксперты, ключ к распознаванию ИИ-контента — в понимании типичных особенностей его структуры и правильном подходе к оценке самой информации.
По мере распространения ИИ-контента востребованными становятся инструменты, которые позволяют проверять его достоверность. Наиболее активно развиваются модели-детекторы, способные автоматически определять, был ли текст или изображение сгенерированы нейросетью, а также оценивать достоверность и корректность информации. По мнению экспертов банка, такие подходы становятся особенно актуальными при работе с базами знаний и клиентскими интерфейсами, где важно исключить риск дезинформации или некорректных формулировок.
К ЧИТАТЕЛЯМ
Узнавайте новости первыми, подпишитесь на наш телеграм-канал
Обсуждаем новости в нашем канале ВК. Подписывайтесь и оставайтесь на связи