W popkulturze sztuczna inteligencja zazwyczaj przejmuje władanie nad światem korzystając z narzędzi przymusu bezpośredniego. Buntujące się roboty, maszyny żerujące na ludzkości i broń masowej zagłady, która wymknęła się spod kontroli. Filmy takie jak The Matrix czy The Terminator zaszczepiły w nas wizję morderczej SI, która tylko czeka, aby upodlić i zmieść nas z powierzchni Ziemi. Ale rewolucja może przebiec znacznie subtelniej. Już teraz pojawiają się narzędzia zdolne do manipulowania naszą percepcją.

Niedawno pisaliśmy o stronie ThisPersonDoesNotExist, która wykorzystywała technologię uczenia maszynowego do generowania fotorealistycznych ludzkich twarzy. Jej duchowy następca, serwis WhichFaceIsReal, poszedł o krok dalej - na tej witrynie możemy na własnej skórze przekonać się, czy odróżnimy prawdziwą postać od nieistniejącej. Po odpaleniu strony pojawi się ilustracja wygenerowana przez komputer oraz zdjęcie człowieka. Nasze zadanie jest proste - mamy wskazać, która z postaci istnieje naprawdę.

Za WhichFaceIsReal stoi dwójka naukowców z Uniwersytetu Waszyngtońskiego,  Jevin West oraz Carl Bergstrom, specjaliści od procesów rozprzestrzeniania informacji w społeczeństwie. Zauważyli oni, że rosnąca moc obliczeniowa systemów uczenia maszynowego, a co za tym idzie - wzrost skuteczności sztucznych inteligencji - z czasem może doprowadzić do totalnego chaosu w branży informacyjnej. Wraz z udoskonalaniem algorytmów odpowiedzialnych za tworzenie treści o charakterze kreatywnym, możemy stać się ślepi na to, co prawdziwe.

Kiedy sztuczna inteligencja nauczy się tworzyć obrazy i teksty tak zbliżone swoją jakością i strukturą do tego, co wyszło spod ręki człowieka, nie będziemy w stanie rozpoznać rzeczywistych treści od tych wygenerowanych komputerowo. WhichFaceIsReal ma być projektem, który uczuli nas na zagrożenia wynikające z popularyzacji sztucznej inteligencji oraz zachęci do krytycznego spojrzenia na to, co znajdujemy w sieci.

Z technologicznego punktu widzenia ThisPersonDoesNotExist oraz WhichFaceIsReal bazują na tym samym rozwiązaniu, czyli na generatywnych sieciach przeciwstawnych (GAN). Sieci te wykorzystują ogromne bazy danych ze zdjęciami  służącymi do analizowania wyglądu ludzkiej twarzy. W pierwszej fazie oprogramowanie porównuje m.in. proporcje, kolory oraz rozstaw części ciała, aby zrozumieć,  jak z grubsza powinna wyglądać twarz. Po przetworzeniu odpowiedniej ilości danych algorytm jest w stanie od zera wygenerować wizerunek człowieka. Finalny obraz tworzony jest w oparciu o serię takich wytycznych jak ton skóry, kształt i kolor oczu, fryzura czy wyraz twarzy.

Zdjęcia stworzone za pośrednictwem  GAN wyglądają tak realistycznie, gdyż sieć nieustannie uczy się na własnych błędach. Jeden algorytm odpowiedzialny jest za generowanie obrazu, a drugi porównuje materiał wynikowy z danymi wejściowymi. Jeśli nie spełnia on wyznaczonych standardów, praca przesyłana jest do korekty i dopiero kiedy drugi algorytm uzna, że grafika wygląda realistycznie, obraz jest prezentowany odbiorcy.

Efekt? Zaskakująco dobry. Wiele z twarzy na ThisPersonDoesNotExist przypominało prawdziwych ludzi. Projekt WhichFaceIsReal ujawnia ułomności tej technologii. W poniższej galerii można zobaczyć kilka przykładów bardzo dobrze wygenerowanych twarzy jak i tych, które już na pierwszy rzut oka wyglądają podejrzanie. Zdjęcia istniejących osób umieszczono w zielonej ramce:

Zdjęcie: WhichFaceIsReal.com

W obrazach wygenerowanych przez sztuczną inteligencję da się dostrzec kilka rodzajów artefaktów zdradzających ich prawdziwą naturę. Komputerowe zdjęcia często są mniej ostre, a w tle wokół włosów daje się dostrzec delikatne rozmycia, jakby ktoś użył na tym fragmencie narzędzia Smużenie z Photoshopa. Czasami przy górnej krawędzi widać małą plamkę przypominającą łysinę na czubku głowy czy niewielki rozbłysk. Niekiedy na twarzy pojawiają się także nietypowe zmarszczki mimiczne. Po dokładnym przyjrzeniu się powinniśmy rozpoznać dzieło SI. Ale z biegiem lat zadanie to będzie coraz trudniejsze.

Co ciekawe, dziś generatory ludzkich twarzy kompletnie nie radzą sobie z generowaniem realistycznie wyglądających obiektów w tle, ale potrafią zamaskować tę ułomność w dość prosty sposób - rozmywając drugi plan. A my wierzymy w to, że wszystko jest w porządku, gdyż producenci smartfonów od lat próbują przekonać nas, że najlepsze aparaty mobilne wykonują perfekcyjne zdjęcia w stylu bokeh. Czyli takie, w których drugi plan jest mocno rozmyty.

Zobacz także:

-

Jak sztuczna inteligencja od Microsoftu przewidywała wyniki Oscarów

-

Te twarze nie istnieją. Stworzyła je sztuczna inteligencja

Choć sztuczna inteligencja tworząca twarze może wydawać się nieszkodliwa, dzięki niej będzie można zakładać fałszywe profile w mediach społecznościowych wyglądające jak konta prawdziwych użytkowników. A jeśli nauczymy komputery, jak pisać artykuły, powstanie doskonałe narzędzie do szerzenia dezinformacji. Rewolucja wywołana przez sztuczną inteligencje może wybuchnąć w internecie, a nie na polu działań militarnych, jak w wielu filmach SF.