澳洲國立大學等研究團隊於29日在《美國國家科學院院刊》（PNAS）發表研究指出，人類透過訓練，可以提高辨識人工智慧（AI）生成臉孔與真實臉孔的準確度。生成AI圖像被詐騙等用途濫用已成為社會問題，此研究成果是否能成為對策之一備受關注。
利用生成AI製作的偽造圖像或影片「深度偽造」（Deepfake）相關的詐騙損失逐年擴大，預計到2027年將達到400億美元（約6兆4000億日圓）。
雖然已有開發出偵測AI製作圖像的工具，但AI模仿真實的能力日新月異，且工具的演算法本身是個黑盒子，因此其有效性受到質疑。
研究團隊認為，提升人類的識別能力或許是有效的對策。因此，他們將AI生成臉孔的特徵歸納為：①對稱性高 ②平衡感佳 ③具吸引力 ④缺乏個性 ⑤表情貧乏 ⑥不易留下記憶等幾點。
實驗中，研究團隊準備了各48張由AI生成的臉孔圖像與真實人類的臉孔照片。他們對東亞裔19人及白人26人，共計45名（平均年齡21歲）參與者進行訓練，讓他們意識到這6項特徵並進行識別。為減少人種差異的影響，照片的選取盡量確保東亞裔與白人男女比例相同。
結果顯示，訓練前的正確率為41.4%，訓練後則提升至81.1%，約為原來的兩倍。部分參與者甚至能達到接近滿分的程度，顯示出顯著的效果。
澳洲國立大學的副教授艾咪·道爾（Amy Dowel）表示：「如何推廣這次的方法仍是個課題，但若能根據生成AI的進化來改良訓練圖像，效果有可能得以維持。針對生成AI的對策將持續是一場貓捉老鼠的遊戲。結合人類與演算法雙方的優勢至關重要。」
