← Semua panduan Akurasi

Setiap cara detektor gambar AI bisa salah

Taksonomi kegagalan lengkap: apa yang rusak, mengapa, dan bagaimana bentuk setiap kegagalan saat berada di depan Anda. Ditulis untuk dibaca sebelum Anda memercayai sebuah skor.

· 8 mnt baca · Best AI Image Detector

Empat keluarga kegagalan: gambar diturunkan kualitasnya, generator tidak dikenali, konten menyerupai tekstur sintetis, atau seseorang sengaja menyamarkannya. Masing-masing menghasilkan jawaban salah yang berbeda.

Keluarga pertama: gambar diturunkan kualitasnya

Kategori terbesar dengan margin yang jauh. Sinyal yang dibaca detektor ada di tekstur halus, dan tekstur tersebut adalah hal pertama yang dibuang oleh setiap kompresi, pengubahan ukuran, dan tangkapan layar.

  • Penyimpanan JPEG berulang. Akurasi turun dari 91.3 persen pada dokumen asli yang bersih menjadi 84.6 persen pada kualitas 40 dalam tolok ukur yang dipublikasikan, dan lebih jauh lagi di alam liar.
  • Tangkapan layar. Render ulang pada resolusi layar dengan file asli dibuang sepenuhnya.
  • Penurunan skala. Lebih sedikit piksel, lebih sedikit tekstur, dan di bawah sekitar 576 piksel di sisi yang lebih pendek, tidak ada peta wilayah sama sekali.
  • Pengkodean ulang platform. Setiap unggahan setidaknya adalah satu pengkodean ulang, dan sebagian besar gambar telah melalui beberapa proses tersebut.
  • Pemotongan agresif. Pemotongan kecil dari gambar besar menghilangkan konteks tempat model dikalibrasi.

Penurunan kualitas mendorong skor ke tengah di kedua arah: foto asli ke atas, gambar yang dihasilkan ke bawah. Hasil menengah pada file yang jelas-jelas sudah beredar biasanya merujuk pada file tersebut, bukan gambarnya.

Keluarga kedua: generator tidak dikenali

Detektor mengenali apa yang dilatih padanya. Model yang dirilis setelah pelatihan selesai adalah wilayah yang tidak dikenal, dan output yang tidak dikenal cenderung mendapat skor rendah daripada tidak pasti.

  1. 1 Generator dirilis Belum ada yang melihat output-nya
  2. 2 Celah buta Skor output baru sebagai asli
  3. 3 Sampel dikumpulkan Mingguan pengumpulan dan pelabelan
  4. 4 Detektor diperbarui Hingga rilis berikutnya
Celah kosong ini bersifat struktural. Pelatihan ulang selalu mengikuti rilis, bukannya mendahuluinya.

Hal ini menghasilkan negatif palsu dengan tingkat keyakinan tinggi, yang merupakan jenis yang paling berbahaya. Alat ini tidak memberikan sinyal ketidakpastian; alat ini melaporkan bahwa gambar terlihat baik karena tidak menyerupai apa pun yang diajarkan untuk ditandai.

Keluarga ketiga: konten menyerupai tekstur sintetis

Beberapa gambar asli memang sulit. Bukan karena ada yang dilakukan untuk menipu, tetapi karena tekstur di dalamnya terlihat seperti tekstur yang dihasilkan oleh pembuatan sintetis.

  • Mode malam ponsel dan fotografi komputasional. Beberapa bingkai digabungkan dan dihilangkan deraunya oleh perangkat lunak, yang menulis ulang detail halus di seluruh gambar.
  • Perbaikan (retouching) berat. Penghalusan kulit dan pemisahan frekuensi membangun ulang tekstur pada wajah.
  • Gambar yang ditingkatkan skalanya. Pembesaran menciptakan piksel, dan piksel yang diciptakan adalah piksel yang dihasilkan secara generatif.
  • Ilustrasi, render 3D, dan CGI. Tidak pernah difoto, jadi tidak ada hal di dalamnya yang menyerupai tangkapan kamera.
  • Fotografi stok dengan pengurangan derau berat. Diproses secara komersial agar terlihat bersih, yang terbaca sebagai sintetis.
  • Gambar yang sangat datar. Dinding kosong, langit cerah, dan latar belakang polos membawa sedikit sinyal di kedua arah.
57 62 55 60 58 63 54 61 59

Bandingkan dengan bingkai yang dihasilkan pada tahun sembilan puluhan dan pengeditan lokal dengan satu ubin panas. Pola ini tidak seperti keduanya.

Sebuah foto mode malam asli. Tidak ada yang dramatis, tetapi setiap ubinnya hangat, yang merupakan ciri khas pemrosesan global.

Keluarga keempat: penghindaran yang disengaja

Kategori terkecil dan yang paling dikhawatirkan orang. Teknik apa pun yang menulis ulang hubungan piksel akan menurunkan skor, dan sebagian besar merusak gambar secara kasat mata saat melakukannya.

Pengecualiannya adalah compositing. Objek buatan yang ditempatkan ke dalam foto asli mempertahankan tekstur nyata di sebagian besar bingkai, itulah sebabnya peta wilayah ada dan mengapa angka seluruh bingkai saja tidak cukup untuk kasus manipulasi apa pun.

Seperti apa bentuk setiap kegagalan saat terjadi

Membaca hasil yang mencurigakan secara terbalik
Apa yang Anda lihatKemungkinan besar penyebabnyaYang harus dilakukan
Foto asli mendapat skor tinggi, peta hangat merataPemrosesan atau kompresiPeriksa kembali file asli
Foto asli mendapat skor tinggi, satu ubin panasEdit yang sah, atau wilayah datarLihat apa yang ada di dalam ubin tersebut
Gambar buatan mendapat skor rendah, file terdegradasiKompresi atau screenshotPerlakukan sebagai tanpa jawaban, bukan hasil yang bersih
Gambar buatan mendapat skor rendah, file bersihGenerator yang tak terlihatAndalkan provenance dan sumber
Skor berada di kisaran tengahSignal tidak cukup untuk kedua arahCari salinan yang lebih baik
Tidak ada peta wilayah yang dihasilkanGambar terlalu kecil untuk dipecah ubinCari salinan yang lebih besar

Bukan hal-hal ini

Penting untuk memisahkan batasan dari hal-hal yang tidak pernah coba dilakukan oleh detektor. Suatu alat tidak salah hanya karena gagal melakukan sesuatu di luar cakupannya.

  • Alat ini tidak dapat mengatakan siapa yang membuat gambar. Tidak ada apa pun pada piksel yang mengaitkan file dengan seseorang.
  • Alat ini tidak dapat mengatakan apakah isinya benar. Foto asli dapat membawa taktik keterangan palsu, dan itu adalah penipuan yang lebih umum.
  • Alat ini tidak dapat menyebutkan nama generator. Hanya kredensial atau penanda dalam file yang dapat melakukan itu.
  • Alat ini tidak dapat menguraikan hasil edit. Peta wilayah menunjukkan di mana sinyal terkonsentrasi, bukan batas dari sebuah manipulasi.

Cara membangun proses yang menoleransi hal ini

Kegagalan di atas adalah fitur permanen daripada bug yang menunggu perbaikan, jadi pertanyaan yang berguna adalah bagaimana merancang sistem di sekitarnya daripada bagaimana menghindarinya.

Gunakan lebih dari satu jenis sinyal. Piksel, provenance, dan riwayat publikasi gagal di tempat yang berbeda, dan gambar yang terlihat salah pada ketiganya adalah temuan yang jauh lebih kuat daripada gambar yang terlihat salah pada salah satunya saja.

Teruskan tanda bahaya ke seseorang alih-alih ke suatu tindakan. Setiap kegagalan serius di atas menjadi dapat ditoleransi jika konsekuensi dari kesalahan adalah seseorang melihat lebih teliti, dan menjadi tidak dapat ditoleransi jika konsekuensinya adalah penolakan otomatis.

Minta file asli sebelum menyimpulkan apa pun. Proporsi hasil salah yang luar biasa besar terselesaikan pada langkah tunggal ini, karena file yang diberikan kepada Anda hampir tidak pernah merupakan salinan terbaik yang ada.

Pertanyaan yang diajukan orang

Apa cara paling umum detektor melakukan kesalahan?
Foto asli ditandai karena file terdegradasi. Screenshot, kompresi berulang, dan mode malam ponsel semuanya menulis ulang tekstur yang dibaca detektor, dan ketiganya adalah hal biasa yang terjadi pada gambar tanpa ada niat siapa pun untuk menipu.
Manakah kegagalan yang paling berbahaya?
Negatif palsu yang meyakinkan pada output dari generator baru. Alat melaporkan gambar bersih daripada tidak pasti, sehingga tidak ada yang menandakan bahwa jawabannya tidak dapat diandalkan. Itulah mengapa provenance dan sumber penting bahkan ketika pemeriksaan piksel menghasilkan nilai rendah.
Bisakah saya tahu sebelumnya apakah suatu hasil akan dapat diandalkan?
Seringkali, ya. File asli yang besar langsung dari kamera dengan banyak tekstur memberikan pembacaan yang dapat Andaandalkan. Screenshot kecil dari pemandangan datar yang diteruskan melalui dua aplikasi tidak dapat diandalkan, dan mengetahui hal itu sebelum Anda melihat angkanya adalah sebagian besar keahliannya.
Apakah batasan ini berlaku untuk semua detektor?
Tiga keluarga pertama berlaku untuk alat apa pun yang membaca piksel, karena itu adalah properti dari metode tersebut daripada produk tertentu. Yang membedakan antar alat adalah generator mana yang telah mereka lihat dan di mana mereka menetapkan garis keputusan.
Apakah masalah ini akan teratasi?
Masalah degradasi bersifat inheren: informasi yang hancur tidak dapat dipulihkan. Masalah generator yang belum terlihat bersifat struktural, karena pelatihan ulang mengikuti rilis. Keakuratan pada gambar bersih akan terus meningkat, dan tidak satupun dari kedua masalah tersebut akan hilang.
Lalu kapan detektor benar-benar berguna?
Pada file yang masih cukup utuh, sebagai salah satu sinyal di antara beberapa sinyal, untuk memutuskan di mana harus melihat lebih teliti. Itu adalah pekerjaan yang benar-benar berharga. Alat ini berhenti berguna begitu seseorang memperlakukan angka sebagai jawaban alih-alih sebagai alasan untuk terus menyelidiki.