كشفت دراسة حديثة أن تدريب الأشخاص على التمييز بين الوجوه الحقيقية وتلك التي يولدها الذكاء الاصطناعي قد يكون أكثر فعالية من الاعتماد الكامل على برامج الكشف الآلي، وأظهرت النتائج أن المشاركين تمكنوا من مضاعفة قدرتهم تقريبًا على اكتشاف الوجوه المزيفة بعد تدريب قصير، في وقت أصبحت فيه تقنيات الذكاء الاصطناعي قادرة على إنتاج صور شديدة الواقعية يصعب تمييزها بالطرق التقليدية.
وأجرى باحثون ، من جامعة أبردين بالتعاون مع الجامعة الوطنية الأسترالية تجربة لتقييم قدرة الأشخاص على التمييز بين الوجوه الحقيقية وتلك التي ينتجها الذكاء الاصطناعي ، وبدلاً من التركيز على الأخطاء البصرية الواضحة، اعتمد التدريب على ملاحظة سمات أكثر دقة، مثل التناسق المفرط في ملامح الوجه، والمظهر المثالي بصورة غير طبيعية، وضعف التعبيرات العاطفية، وصعوبة تذكر الوجه بعد النظر إليه.
وأظهرت نتائج الدراسة تحسنًا كبيرًا في أداء المشاركين، إذ ارتفعت نسبة النجاح في اكتشاف الوجوه المزيفة من نحو 40% قبل التدريب إلى ما يقارب 80% بعد جلسة تدريب استمرت حوالي ساعة، فيما تمكن بعض المشاركين من تحقيق معدلات دقة قاربت 100%.
نوصي بقراءة: نظام watchOS 27 يضيف ثلاثة تحديثات لقسم الصحة فى ساعة أبل.. اعرفها
ويرى الباحثون أن هذه النتائج تأتي في وقت يشهد انتشارًا متزايدًا لتقنيات التزييف العميق، التي أصبحت تُستخدم في عمليات الاحتيال المالي، وانتحال الهوية، ونشر المعلومات المضللة، وهو ما يزيد من أهمية تطوير مهارات البشر إلى جانب تحسين أدوات الكشف الآلية.
كما تشير الدراسة ، إلى أن أنظمة الذكاء الاصطناعي لا تزال تواجه صعوبة في إنتاج وجوه دقيقة لبعض الفئات، مثل الأطفال وكبار السن وبعض المجموعات العرقية، بسبب التحيزات الموجودة في بيانات التدريب، وهو ما قد يوفر مؤشرات تساعد على اكتشاف الصور المزيفة.
ويخلص الباحثون إلى أن مستقبل مواجهة المحتوى المزيف لن يعتمد على برامج الكشف وحدها، بل على الجمع بين التكنولوجيا والقدرة البشرية المدربة، بحيث يصبح الإنسان جزءًا أساسيًا من منظومة التصدي للتزييف الرقمي مع استمرار تطور تقنيات الذكاء الاصطناعي.
