隨著人工智慧的發展和應用，AI臉、AI頭像開始出現，讓人難以分辨。這也為網路安全帶來隱患。據《自然》（Nature）雜誌報道，最近有一項研究嘗試用天文學的方法測量一個人的眼睛如何反射光，透過分析人眼中的光反射來確定影像的真實性。該研究目前尚未正式發表。
近日，《自然》雜誌報道一項最新研究稱，研究人員正在使用天文學技術來幫助識別“AI換臉”。該方法的靈感來自於天文學中勘察遙遠星系的相關實踐，透過測量人眼如何反射光線，從而揭示出影像處理的明顯跡象。
7月15日，英國赫爾大學資料科學、人工智慧與建模中心主任凱文·皮姆布萊特（Kevin Pimbblet）在英國皇家天文學會全國天文學會議上首次披露了這項研究的程序。“這項研究提供了一種潛在的方法，或許可以增加一系列測試，幫助人們來判斷影像的真假。”他進一步解釋說，真實的照片應該具有“一致的物理特性”，也就是說，人在左眼中看到的反射應該與在右眼中看到的反射非常相似才對，儘管不一定完全相同。由於這些差異非常微妙，因此研究人員需要求助於專門用於分析天文影像中光線的技術手段。
該研究目前尚未發表。其資料支撐來自英國赫爾大學資料科學家阿德朱莫克·奧沃拉比（Adejumoke Owolabi）的碩士論文。奧沃拉比曾從高質量人臉影像資料集“Flickr-Faces-HQ”中獲取真實影像，並使用影像生成器生成了一些假臉。然後，奧沃拉比使用兩種天文測量方式分別分析了影像中光源在人眼中的反射情況。其中使用到了CAS系統和基尼指數（Gini Index），前者量化了物體光分佈的集中度、不對稱性和平滑度，曾幫助天文學家描述銀河外恆星的光；後者則衡量出星系影像中光分佈的不均勻性。
透過比較人眼反射圖，奧沃拉比稱在影像真假識別中大約能保持70%的正確率。最終，研究人員發現，該方面基尼指數比CAS系統更實用。
深度偽造圖片中的眼睛（左）反射圖案不一致（右）。圖片來源：阿德朱莫克·奧沃拉比的碩士論文內頁。
加州大學聖克魯斯分校的天體物理學家布蘭特·羅伯遜（Brant Robertson）肯定了這項研究的發現。但他同時提醒說：“如果你能計算出一個量化深度偽造影像真實程度的指標，那麼你也可以透過最佳化該指標來訓練人工智慧模型，使其製作出更好的深度偽造作品。”
不過，該研究發現也在學界內部遭到質疑。英國南安普頓大學人工智慧研究員黃志武（音譯，Zhiwu Huang）表示，他在研究中並未發現深度偽造影像在人眼中的光線差異。但他表示：“雖然利用人眼反射是否一致輔助影像識別的技術尚未廣泛應用，但這種技術可能有助於分析影像不同部分的光線、陰影和反射中的細微異常……檢測光的物理特性的不一致可能會補充現有的方法，並提高深度偽造檢測的整體準確性。”
“這不是靈丹妙藥，”皮姆布萊特明確表示。但他也提出這種方法為檢測提供了一種基準和攻略。
本文為編譯內容。編譯：申璐；編輯：西西；校對：柳寶慶。歡迎轉發至朋友圈。文末含《新京報·書評週刊》2023合訂本廣告。