AI 画得太逼真,以至于连 AI 自己都认不出来了

“特朗普被逮捕了！！！”

“消息”首先在 Twitter 传开，热度蹭蹭地窜升。“始作俑者” Eliot Higgins 马上出来澄清：“别误会了，照片是我用 Midjourney 生成的，为此还花钱买了 V5 版本。”

特朗普被捕了丨来自 Twitter @Eliot Higgins

但来不及了，这一系列照片（因为Higgins还连载了“入狱”后续）在 Instagram、TikTok 上“疯传”，全民狂欢的劲头就像一起经历真实的政治事件——川普“入狱”、“越狱”、“出狱”、“再就业”等等层出不穷。

特朗普的狱中生活丨来自 Twitter@Eliot Higgins

由 AI 生成的内容“谎骗”过人眼，起初人们还挺兴奋，但问题是，这种兴奋在最近发生得过于频繁，它开始转变为一种惶恐。

图像之外，还有文字——包括 Science、Nature 等在内的学术期刊对于 ChatGPT 的使用明令限制，不许将其列为论文合著者；一些高校甚至中学老师开始频繁抱怨，学生用 AI 生成的作业越来越多，也越来越难以甄别。

那么，在目前这个阶段，我们还剩下哪些办法能识别出“AI 出品”呢？

如果你也一瞬间将“川普入狱图”信以为真，或根本读不出一篇中规中矩的新闻稿究竟是否出自人类之手，别懊恼！这确实不太容易。

几年前 Deepfake 换脸图片中，还常会因为脸部图像叠加不好，出现“双下巴”等醒目的错乱。然而今天 Midjourney 连结构最难把握的手都能画好了。

Deepfake 脸部重合问题丨源自 Medium 作者 Jonathan Hui

就连 AI 自己，对于什么内容是自己生成的，也不太确信。OpenAI 做了一个分类模型（ai text classifier）检测器（detector）(https://platform.openai.com/ai-text-classifier)，在英文文本的评估中，正确识别了 26% 的 AI 生成文本，错误地将 9% 的人类文本标记为 AI 文本。

起初我对此结果存疑。直到我让 Bing 以“春”、“夏”、”秋”、“冬”为话题分别写四首诗，并交给 OpenAI 的检测器来判断。不幸的是，它给出的结果，分别是“文本非常不可能是 AI 写的”，“不可能是 AI 写的”，“不可能是 AI 写的”，“不可能是 AI 写的”——正确率为零。

OpenAI自己的 AI 识别工具，以及市面上另一家 originality.ai 做的检测器本质上都是“语言模型”——就跟 ChatGPT 一样。

OpenAI 识别局限丨源自 OpenAI

Originality.ai (基于 Transformer ）搭建了全新架构，在此之上训练一个预训练语言模型。然后用建立在数百万个样本上的训练集对模型进行微调。输入一旦超过模型既定的阈值，就界定该内容是被 AI 生成的。

为了提升准确性，这类工具在生成训练数据中，要尽可能生成多样化的数据（用不同生成方式，和用多个生成模型），以便模型更好地知道 AI 生成的文本类型。

利用现有的人类创作的文本数据对模型进行微调，使 AI 生成的文本更加自然（也就是更像“人话”），以便模型能学到，即便 AI 生成的文本越来越有“迷惑性”，但跟人类之间那个微妙的边界仍然存在——这听起来更像 AI 假“识别”之名行模仿之事。

但至少目前，跨没跨过那个“边界”总有一些标准。GPTZero （也是一款 AI “杀手”，https://gptzero.me/）在辨别一段输入是不是由 AI 生成的，它借助两个文本属性，困惑性（perplexity）、突发性（burstiness）。

“困惑性”是指一段文本的复杂性和随机性。模型接受生成的文本数据集训练，所以机器下一个词接什么，下一句话说什么，可预测性更高。然而人类遣词造句的随机性就高了，说出的话更加让机器意想不到。

“突发性”则指句子之间的变化程度。人类写作，有更多的句子结构变化，长、短句，复杂、简洁句交替使用。机器生成的句子往往更加统一。

但模型的漏洞很容易钻。AI 生成的内容与日俱增，对一份全然不同于，且从未在训练集中出现的内容，AI 极有可能预测错误；短文本对于模型来说简直是灾难，因为文本越短，呈现的变化可能性越少，OpenAI 要求输入的文本至少有 1000 个字符。

很遗憾，也没有。

一位开发者 Matthew Maybe 在开发者社区上传了自己的 image detector。（https://huggingface.co/spaces/umm-maybe/AI-image-detector）

实际上，他就是训练了一个图片二分类模型。训练数据全部来自 Reddit，真实图片来自 r/art 等版块，AI 图片来自 r/midjourney 等版块，并“手动”为这些图片打了标签。

后来经朋友提醒，还将真实图片上传日期限制在 2019 年之前，避免有 AI 生成图片的混入。

使用评价褒贬不一，Reddit 用户说，说不好是不是靠猜的。因为他用户训练的数据样本太少，只有几千个。另外他“故意”不去解决，由计算机处理过（可能指 PS 等软件），而非 AI 生图所造成的判断结果“假阳性”问题。

“与其做一个完美模型，我更想对艺术家负责。”以至于，模型在判断是不是“真”图上，给出结果也有保守“倾向”。

研究者们认为，即便一张图片肉眼看起来“完美”，由于生成过程会留下痕迹，让它仍能被识别出来是AI画的。这些生成痕迹，与摄像头拍摄留下的“标识”不同。而且每个生成算法留下各自独特痕迹，以便溯源。

过往在基于 GANs（生成式对抗网络）的 deepfakes “换脸术”中，通过找生成痕迹的检测方法被证明是有效的。

于是上述研究者们想，类似方法能否用于这段时间发展起来的 AI 生图所基于的扩散模型上。他们发现，扩散模型留下的痕迹，普遍不如 GANs 明显。例如 Stable Diffusion 的痕迹虽弱，但尚可用来检测，DALL-E 2 几乎不可见。

生成痕迹在 DALL-E2 中几乎不可见丨源自参考文献[7]

基于模型之间的差距，以及对现有 detectors 做了效果评估之后，他们得出结论，现有 detectors 最大问题是“通用性”。

引入一个扩散模型生成的图片用以训练，可以帮助检测出类似模型生成的图片，但对其他的检测效果就不好。一个模型是为 GANs 训练的，它很难检测出基于扩散模型的生成图片。

以及当图片因为在社交媒体上经常被压缩、裁剪，从而质量有所下降，detectors 识别起来就有困难。

但今天的 AI 画图，不见得找不出一点错。有的时候画面缺少 3D 建模；在阴影和反射画面中不对称。肉眼挑错的方法虽不是长久之计，但至少是目前最可行的办法。

比如在特朗普被捕的这些照片中。打眼一看画面主体好像没问题，但仔细一看，画面人物越多，“诡异”的事情越多。

比如“多腿”特朗普；

图片来源 Twitter @Eliot Higgins

特朗普肤色不自然，面部呈现一种“蜡质”的不真实；以及找不到主人的手；

图片来源 Twitter @Eliot Higgins

警察的帽子和徽章都模糊处理，细看甚至不尽相同；

图片来源 Twitter @Eliot Higgins

当 AI 表现人物表情，往往以一种比较夸张的方式呈现。（有的时候就连微笑所带来的皮肤褶皱都画得非常明显）；

图片来源 Twitter @Eliot Higgins

以及 AI 似乎还没学会“眼神追踪”，一群追赶特朗普的人，他们看向的方向都不相同。

图片来源 Twitter @Eliot Higgins

而在普通人眼中认为完美的 AI 艺术，也在经验老道的艺术家那里形成了一套“经验主义”。

一名 3D 角色艺术家（Dan Eder）说，“如果想试图辨认一张 AI 生成图像，应该考虑作品的整体设计。假设 AI 画了一张“幻想战士盔甲”，乍一看，很漂亮，细节也很丰富，但很多时候这背后没有“逻辑”。逻辑是指，当一位人类艺术家为角色创作盔甲，他得考虑到，这件盔甲的功能性，肢体位置，要能展开多少。”

另一位艺术家则说，AI 生成的图像缺乏“意向性”（指人类的每一个觉知都是指向外部事物），AI 没什么经验基础，能理解人、树、手……是什么。“所有这些都是刚被扔进画面里的，为了让你的提示词和数据点对应起来。这是它能呈现的最接近的东西，但不知道为什么。”

即便艺术家们声称：AI 做图缺少一种清晰的视觉叙事。但这种说法也被认为是一种“事后诸葛亮”。

去年年底，一位数字艺术家 Ben Moran 发推，抱怨自己的作品被 r/Art 版块审核员“禁了”，原因是违法了“no AI art”规则。这幅“战区缪斯”（a muse in warzone）风格的确类似很多 AI 生成艺术（在当时）——文艺复兴绘画风格，穿着战士服的女性。

Moran 自证丨图片来源 Ben Moran

Moran 说，“不信，我交出 PSD 文件。”审核员却说，“不必！如果你是一个‘正经儿’艺术家，你得画些其他风格。口说无凭，因为不会有人再相信，AI 没‘替’你画画。”

AI 学习网络上大量画作，从而形成自己“倾向性”的风格，这本不是人类的错。AI 生成内容逼近肉眼可辨的真实，连内容创作“金字塔”尖的艺术家们也需要自证。讽刺的是像上述例子，为了自证，人类需要主动“避开” AI 所“擅长”的东西了。

作者：沈知涵

编辑：卧虫

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