أفاد باحثون في جامعة هال في إنجلترا، بأن انعكاسات العين توفر طريقة محتملة لاكتشاف صور الأشخاص التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي.
ويعتمد النهج الذي أشار له الباحثون في 15 تموز/ يوليو الماضي، على تقنية يستخدمها علماء الفلك أيضا لدراسة المجرات، بحسب تقرير نشره موقع "
سينس نيوز"، وترجمته "عربي21".
في الصور الحقيقية، تتطابق انعكاسات الضوء في مقل
العيون، ما يُظهر، على سبيل المثال، نفس عدد النوافذ أو أضواء السقف. ولكن في الصور المزيفة، غالبا ما يكون هناك تناقض في الانعكاسات. يقول كيفن بيمبلت، عالم الفلك الرصدي الذي عمل على البحث مع الطالب المتخرج آنذاك أديجوموكي أوولابي، وعرض النتائج في الاجتماع الوطني لعلم الفلك التابع للجمعية الفلكية الملكية في هال.
اظهار أخبار متعلقة
لإجراء المقارنات، استخدم الفريق أولا برنامج كمبيوتر للكشف عن الانعكاسات ثم استخدم قيم النقاط (pixels) لتلك الانعكاسات، والتي تمثل شدة الضوء عند نقطة معينة، لحساب ما يسمى بمؤشر جيني.
يستخدم علماء الفلك مؤشر جيني، الذي تم تطويره في الأصل لقياس عدم المساواة في الثروة في المجتمع، لفهم كيفية توزيع الضوء عبر صورة مجرة. إذا كان بكسل واحد يحتوي على كل الضوء، يكون المؤشر 1؛ إذا تم توزيع الضوء بالتساوي عبر البكسلات، يكون المؤشر 0. تساعد هذه الكمية علماء الفلك على تصنيف المجرات إلى فئات مثل الحلزونية أو الإهليلجية.
في العمل الحالي، يعد الفرق في مؤشرات جيني بين مقل العيون اليسرى واليمنى هو الدليل على صحة الصورة. بالنسبة لنحو 70% من الصور المزيفة التي فحصها الباحثون، كان هذا الاختلاف أكبر بكثير من الاختلاف في الصور الحقيقية. في الصور الحقيقية، كان هناك ميل إلى عدم وجود أي اختلاف أو ما يقرب من عدم وجود اختلاف.
الانعكاسات في مجموعة العيون على اليسار طبيعية. على اليمين الانعكاسات المبرزة بالدوائر الزرقاء حولها تكشف أنها مزيفة.
اظهار أخبار متعلقة
يقول بيمبلت: "لا يمكننا القول إن قيمة معينة تتوافق مع
التزييف، ولكن يمكننا القول إنها تشير إلى وجود مشكلة، وربما يجب على الإنسان إلقاء نظرة فاحصة".
ويؤكد أن هذه التقنية، التي يمكن أن تعمل أيضا على مقاطع الفيديو، ليست حلا سحريا للكشف عن التزييف. يمكن أن تبدو الصورة الحقيقية وكأنها مزيفة، على سبيل المثال، إذا كان الشخص يرمش أو إذا كان قريبا جدا من مصدر الضوء بحيث تظهر عين واحدة فقط الانعكاس. لكن هذه التقنية يمكن أن تكون جزءا من مجموعة من الاختبارات - على الأقل حتى يتعلم الذكاء الاصطناعي الحصول على الانعكاسات بشكل صحيح.