Tại sao một bức ảnh thật lại bị gắn cờ là AI

Hầu như luôn luôn là do tệp đã qua xử lý: được nâng cấp độ phân giải, khử nhiễu, chụp ảnh màn hình hoặc nén nặng. Các trình phát hiện đọc các chi tiết tinh vi, và việc xử lý sẽ tái tạo lại các chi tiết tinh vi theo những cách trông có vẻ giống như do AI tạo ra.

Sáu yếu tố gây ra kết quả dương tính giả

Trình phát hiện sẽ đọc cấu trúc thống kê giữa các điểm ảnh lân cận. Bất kỳ thứ gì viết lại cấu trúc đó đều làm thay đổi điểm số, cho dù có sự tham gia của công cụ tạo sinh hay không. Dưới đây là các nguyên nhân theo thứ tự xuất hiện trong thực tế.

Ảnh chụp màn hình. Ảnh chụp màn hình là bản dựng lại của một hình ảnh, chứ không phải bản sao của nó. Chi tiết tinh vi mà mô hình đọc được bị thay thế bằng bất cứ thứ gì màn hình đang hiển thị. Ảnh chụp màn hình của ảnh chụp màn hình thậm chí còn tệ hơn.
Nâng cấp độ phân giải (Upscaling). Bất kỳ công cụ nào phóng to bức ảnh đều tự ý tạo ra các điểm ảnh vốn chưa từng được chụp lại. Những điểm ảnh được tạo ra đó chính là điểm ảnh do AI tạo ra, vì vậy trình phát hiện không hề sai, nó chỉ đang trả lời một câu hỏi mà bạn không hề có ý định đặt ra.
Khử nhiễu nặng. Chế độ ban đêm trên điện thoại, tính năng xử lý trong điều kiện thiếu sáng và các bộ lọc khử nhiễu sẽ làm mượt đi phần nhiễu cảm biến vốn là dấu hiệu của một khung hình chụp thực tế. Việc loại bỏ phần nhiễu đó cũng đồng thời xóa đi bằng chứng về máy ảnh.
Chỉnh sửa da mặt quá mức. Các tính năng làm mịn da, tách tần số và bộ lọc ảnh chân dung sẽ tái tạo lại cấu trúc trên toàn bộ khuôn mặt. Một bức ảnh chân dung được chỉnh sửa quá mức có thể đạt điểm cao hơn cả một bức ảnh do AI tạo ra nhưng chỉ chỉnh sửa nhẹ.
Nén mạnh. Việc lưu tệp định dạng JPEG nhiều lần sẽ phá hủy các chi tiết tinh vi ở khắp mọi nơi. Độ chính xác trên bộ chuẩn công khai giảm từ 91,3 phần trăm trên các tệp gốc sạch xuống còn 84,6 phần trăm ở chất lượng 40.
Hình ảnh nhỏ và cắt cúp nhiều. Dưới mức khoảng 576 pixel ở cạnh ngắn, sẽ không có đủ chi tiết để chia thành các vùng, và điểm số của toàn khung hình sẽ trở nên kém tin cậy hơn.

Mức độ tổn thất do nén lại

Ảnh gốc sạch

91.3 %

Chất lượng JPEG 60

87.3 %

Chất lượng JPEG 40

84.6 %

Trục bắt đầu từ 80% để giúp dễ đọc đường xu hướng. Các số liệu này lấy từ tiêu chuẩn nghiên cứu, không phải từ các hình ảnh tải về từ mạng mở.

Độ chính xác cân bằng so với chất lượng JPEG trên tiêu chuẩn công bố của mô hình. Mỗi lần lưu lại sẽ đẩy bức ảnh trượt xuống theo đường này.

Lý do ảnh điện thoại hiện đại là trường hợp khó nhất

Một bức ảnh từ chiếc điện thoại đời mới không phải là một lần phơi sáng đơn thuần. Đó là nhiều khung hình được phần mềm ghép lại, khử nhiễu, làm sắc nét và ánh xạ tông màu trước khi bạn kịp nhìn thấy. Nhiếp ảnh điện toán và tạo ảnh bằng AI giải quyết các vấn đề chồng chéo nhau, và chúng để lại những dấu vết cũng chồng chéo lên nhau.

Đây là một hạn chế thực sự chứ không phải lỗi có thể vá lại bằng bản cập nhật. Một bức chân dung chế độ ban đêm có phần kết cấu chi tiết được viết bởi phần mềm nhiều hơn là được ghi lại bởi cảm biến. Trình phát hiện đọc kết cấu đó thực chất là đang đọc đầu ra của phần mềm, bởi vì đó là những gì tệp hình ảnh chứa đựng.

Cách kiểm tra lại cho đúng

Tìm đúng tệp, không phải bản sao của tệp
Vào cuộn camera, thẻ nhớ hoặc tệp xuất ban đầu. Bất kỳ thứ gì đến qua ứng dụng trò chuyện, nền tảng xã hội hoặc ảnh chụp màn hình đều đã bị nén lại.
Gửi dưới dạng tệp, không phải dưới dạng ảnh
Các ứng dụng nhắn tin sẽ nén lại bất cứ thứ gì được gửi dưới dạng hình ảnh. Hầu hết đều có tùy chọn tài liệu hoặc tệp để truyền tải đúng các byte gốc.
Tắt các tính năng xử lý nằm trong tầm kiểm soát của bạn
Nếu bạn đang chụp lại, hãy tắt bộ lọc làm đẹp và tính năng làm mịn da. Nơi nào máy ảnh cung cấp tùy chọn raw hoặc chưa xử lý, hãy sử dụng nó.
Kiểm tra bản đồ vùng
Một bản đồ ấm đều trên toàn bộ khung hình chỉ ra quá trình xử lý toàn cục. Một khu vực nóng trong khung hình lạnh chỉ ra một thao tác chỉnh sửa cục bộ. Đó là những kết quả khác nhau.
So sánh với một bức ảnh chắc chắn là thật
Chạy một bức ảnh từ chính chiếc máy ảnh đó mà bạn hoàn toàn chắc chắn. Nếu điểm số tương tự, thì nguyên nhân là do quá trình xử lý của máy ảnh chứ không phải do bức hình.

Mẫu hình cho bạn biết điều gì

58 61 54 63 59 57 55 62 60

Hãy so sánh điều này với một khung hình do AI tạo ra, nơi các ô nằm ở mức chín mươi, và với một thao tác chỉnh sửa cục bộ, nơi có một ô nóng còn các ô khác thì lạnh.

Một bức ảnh chân thực nhưng đã qua xử lý nặng. Không có ô nào ở mức cao đáng kể, nhưng mọi ô đều có màu ấm, đó là diện mạo của quá trình xử lý toàn cục.

Sự phân bố đều ở khoảng giữa là đặc trưng của một bức ảnh thật nhưng đã qua xử lý phần mềm quá nhiều. Đó cũng là câu trả lời trung thực: hình ảnh không còn đủ chi tiết gốc để đưa ra kết luận chắc chắn theo bất kỳ hướng nào.

Nếu bạn đang ở thế bị buộc tội

Các nhà thiết kế, nhiếp ảnh gia và sinh viên đang được yêu cầu chứng minh họ tự làm ra tác phẩm của mình. Một điểm số không thể làm được điều đó, nhưng các tài liệu xung quanh nó thì có thể.

Giữ lại tệp nguồn có các lớp hoặc bản chụp raw. Tệp làm việc có lịch sử chỉnh sửa là bằng chứng mạnh mẽ hơn rất nhiều so với bất kỳ kết quả đầu ra nào của trình phát hiện.
Giữ lại các phiên bản trung gian. Các bức ảnh tiến trình có kèm dấu thời gian rất khó để làm giả sau sự việc.
Xuất tệp kèm theo Content Credentials khi phần mềm của bạn hỗ trợ. Thông tin xác thực có chữ ký mang tính mật mã hơn là thống kê.
Hỏi xem cáo buộc dựa trên cơ sở nào. Một điểm số đơn lẻ từ một công cụ vô danh với các khoảng điểm không được công bố không phải là một kết luận, và việc nêu lên điều đó là hoàn toàn hợp lý.

Cũng cần biết rằng hướng sai số không phải là ngẫu nhiên. Các trình phát hiện được tinh chỉnh để bắt ảnh do AI tạo ra, và sự tinh chỉnh đó khiến chúng sẵn sàng gắn cờ một bức ảnh thật hơn là minh oan cho một bức ảnh tổng hợp. Nếu bạn là người đang bị nghi ngờ, công cụ này không trung lập đối với bạn, và bất kỳ ai đọc kết quả cũng nên biết điều đó trước khi hành động dựa trên kết quả đó.

Các câu hỏi mọi người thường đặt ra

Tần suất ảnh thật bị gắn cờ nhầm là AI là bao nhiêu?

Trên tiêu chuẩn đã công bố, mô hình đạt độ chính xác cân bằng 91.3 phần trăm đối với hình ảnh sạch, có nghĩa là cứ khoảng mười một hình ảnh thì có một hình rơi vào sai phía của ranh giới trong điều kiện có kiểm soát. Tỷ lệ trong thế giới thực tồi tệ hơn, bởi vì hình ảnh trong thế giới thực đã bị nén, cắt xén và lưu lại trước khi đến tay bất kỳ trình phát hiện nào.

Việc chỉnh sửa ảnh trong Lightroom hoặc Photoshop có gây ra kết quả dương tính giả không?

Các điều chỉnh thông thường thì không. Độ phơi sáng, màu sắc, cắt xén và làm thẳng vẫn giữ nguyên kết cấu bên dưới. Yếu tố làm thay đổi điểm số là bất kỳ thứ gì tạo dựng lại chi tiết: khử nhiễu nặng, làm mịn da, nâng cấp độ phân giải, tạo hình bằng AI (generative fill) và làm sắc nét quá mức.

Tại sao ảnh của tôi lại có điểm cao hơn sau khi tôi gửi cho người khác?

Vì ứng dụng đã nén lại tệp đó. Hầu hết các nền tảng nhắn tin đều mã hóa lại hình ảnh khi gửi, và một số làm điều đó hai lần. Luôn kiểm tra tệp từ cuộn camera thay vì bản sao được gửi trả lại qua cuộc trò chuyện.

Tôi có thể chứng minh ảnh là của mình nếu trình phát hiện cho kết quả ngược lại không?

Không thể chứng minh bằng trình phát hiện, nhưng hầu như luôn có thể bằng mọi thứ khác. Tệp raw, tài liệu làm việc có các lớp, các phiên bản trung gian và Content Credentials kết hợp lại tạo thành một bằng chứng mạnh mẽ hơn nhiều so với bất kỳ điểm số nào. Các công cụ phát hiện được xây dựng để đặt ra câu hỏi, không phải để giải quyết tranh chấp quyền tác giả.