كيفية معرفة ما إذا كانت صورة AI؟ تضع أحدث أدوات النمذجة واسعة النطاق من Google "علامات مائية" في الحمض النووي للرسم بالذكاء الاصطناعي

المصدر الأصلي: مختبر AGI للابتكار

مع التكرار المستمر للتكنولوجيا، تمكنت صور AIGC من "إخفاء الصور الحقيقية"، ويصعب أحيانًا تمييز الفرق بين الأعمال التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي والأعمال غير المرتبطة بالذكاء الاصطناعي "بالعين المجردة".

مصدر الصورة: تم إنشاؤها بواسطة Unbounded AI‌

أصبحت الصور التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي أكثر شيوعًا كل يوم. ولكن كيف يمكننا التعرف عليها بشكل أفضل، خاصة عندما تبدو نابضة بالحياة؟

أعلن فريق الذكاء الاصطناعي في Google، Google DeepMind، للتو عن شراكة مع Google Cloud لإطلاق SynthID، وهي أداة لوضع العلامات المائية وتحديد الصور التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي. تقوم هذه التقنية بتضمين علامة مائية رقمية مباشرة في بكسلات الصورة، مما يجعلها غير محسوسة للعين البشرية، ولكن يمكن اكتشافها للتعرف عليها.

يمكن لـ SynthID حاليًا إضافة علامات مائية إلى الصور التي تم إنشاؤها بواسطة نموذج الرسم البياني Google Vincent Imagen، وتحديد ما إذا كانت الصورة قد تم إنشاؤها بواسطة هذا النموذج. وقد تم إصدار نسخة تجريبية. أشاد ساندر بيتشاي، الرئيس التنفيذي لشركة Google، بـ SynthID باعتباره تطورًا مبكرًا مهمًا لشركة DeepMind في وضع العلامات المائية.

في حين أن AIGC يمكن أن يطلق العنان لإمكانات إبداعية هائلة، فإنه يقدم أيضًا مخاطر جديدة، مثل السماح للمبدعين بنشر معلومات كاذبة، عن قصد أو عن غير قصد. تعد القدرة على تحديد المحتوى الذي تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي أمرًا بالغ الأهمية للسماح للأشخاص بمعرفة متى يتفاعلون مع الوسائط التي تم إنشاؤها والمساعدة في منع انتشار المعلومات الخاطئة.

**كيف يتعرف SynthID على صور الذكاء الاصطناعي؟ مبدأها؟ **

علامة مائية "غير مرئية" تعمل بالذكاء الاصطناعي

العلامات المائية هي تصميمات يمكن وضعها على صورة ما للتعرف عليها. لقد تطورت عبر التاريخ، من البصمات المادية على الورق إلى النص الشفاف والرموز التي تظهر على الصور الرقمية اليوم.

العلامات المائية التقليدية ليست كافية لتحديد الصور التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي حيث يتم تطبيقها عادةً كختم على الصورة ويمكن تعديلها بسهولة باستخدام برنامج Photoshop. تشغل هذه العلامات المائية عادةً جزءًا كبيرًا من مساحة الصورة بأكملها، مما يؤثر بشكل خطير على جمال الصورة نفسها.

العلامات المائية التقليدية، بعد التعديلات مثل إضافة المرشحات وتغيير اللون والسطوع، تتأثر بسهولة وقد يصبح من الصعب اكتشافها مرة أخرى. لا يقوم SynthID بذلك، ولا يزال من الممكن اكتشاف العلامة المائية حتى بعد إجراء تعديلات مثل إضافة المرشحات وتغيير الألوان والحفظ باستخدام العديد من أنظمة الضغط المفقودة (الأكثر شيوعًا JPEG).

ينشئ SynthID علامات مائية رقمية غير محسوسة لصور الذكاء الاصطناعي

يستخدم SynthID نموذجين للتعلم العميق (لإضافة العلامات المائية وتحديد العلامات المائية) تم تدريبهما معًا على مجموعات صور مختلفة. تم تحسين النموذج المدمج لمجموعة من الأهداف، بما في ذلك تحديد المحتوى الذي يحمل علامة مائية بشكل صحيح وتحسين عدم القدرة على الإدراك من خلال محاذاة العلامة المائية بشكل مرئي مع المحتوى الأصلي.

يمكن اكتشاف العلامات المائية المضافة بواسطة SynthID حتى بعد إجراء تعديلات مثل إضافة المرشحات وتغيير اللون والسطوع وما إلى ذلك.

وفقًا لاختبارات Google الداخلية، لا يزال من الممكن التعرف على الصور التي تم إنشاؤها بواسطة Imagen والتي تم وضع علامة مائية عليها بواسطة SynthID بدقة بواسطة SynthID بعد خضوعها للعديد من عمليات معالجة الصور الشائعة.

طريقة الجمع بين SynthID:

• العلامة المائية: يمكن لـ SynthID إضافة علامات مائية غير محسوسة إلى الصور الاصطناعية التي تم إنشاؤها بواسطة Imagen. ‍
• التعرف على العلامات المائية: من خلال مسح العلامات المائية الرقمية في الصور، يستطيع SynthID تقييم احتمالية إنشاء صورة لـ Imagen.

يمكن أن يساعد SynthID في تقييم احتمالية إنشاء الصورة بواسطة Imagen. توفر الأداة ثلاثة مستويات ثقة لتفسير نتائج التعرف على العلامة المائية (تم اكتشاف علامة مائية رقمية، لم يتم اكتشاف علامة مائية رقمية، من المحتمل أن يتم اكتشاف علامة مائية رقمية). إذا تم اكتشاف علامة مائية رقمية، فمن المحتمل أن يكون جزء من الصورة قد تم إنشاؤه بواسطة Imagen.

إحدى الطرق الأكثر استخدامًا لتحديد المحتوى هي من خلال البيانات الوصفية، التي توفر معلومات مثل من قام بإنشائه ومتى. يتم تخزين هذه المعلومات مع ملف الصورة. يمكن للتوقيعات الرقمية المضافة إلى البيانات التعريفية أن توضح ما إذا كان قد تم تغيير الصورة أم لا.

عند اكتمال معلومات البيانات التعريفية، يمكن للمستخدمين التعرف على الصور بسهولة. ومع ذلك، يمكن إزالة البيانات الوصفية يدويًا أو حتى فقدها عند تحرير ملف. نظرًا لأن العلامة المائية لـ SynthID مضمنة في وحدات بكسل الصورة، فهي متوافقة مع طرق التعرف على الصور الأخرى المستندة إلى بيانات التعريف وتظل قابلة للاكتشاف حتى في حالة فقدان البيانات التعريفية.

ولكن بالنسبة لبعض الصور التي تمت معالجتها بشكل كبير، قال فريق DeepMind أيضًا إن SynthID ليس مضمونًا ليكون مضمونًا، ولكنه يوفر طريقة تقنية واعدة لتعزيز الاستخدام المسؤول للمحتوى الناتج عن الذكاء الاصطناعي من قبل الأشخاص والمنظمات.