Vir: tomorrowsworldtoday.com
Lažne novice, lažni posnetki in ukradene fotografije so preplavili svetovni splet in družabna omrežja. Z razvojem tehnologije pa tam pogosto najdemo še eno obliko lažnih fotografij, to so fotografije, ustvarjene z orodji umetne inteligence. Za izdelavo takšne fotografije poleg orodja umetne inteligence potrebujemo le še internetno povezavo ter par sekund in že imamo fotografijo, ki jo lahko kot popolnoma pristno širimo po družabnih omrežjih in drugih spletnih kanalih.
Slikovni programi, kot so Midjourney, DALL-E, Deep AI, Craiyon in Stable Diffusion, so le nekatera izmed nedavno razvitih orodij, ki s pomočjo umetne inteligence in dostopom do ogromnih podatkovnih baz uporabnikom omogočajo, da lahko v kratkem času ustvarijo fotografije, ki jih z lahkoto zamenjamo za pristne. Z umetno inteligenco ustvarjene fotografije se po večini uporabljajo v marketinške namene, za zabavo ter v umetnosti, vendar so čedalje pogosteje uporabljene tudi z namenom namernega zavajanja, širjenja lažnih novic in propagande, predvsem z vojnih žarišč.
Primeri lažnih fotografij, ki jih je ustvarila umetna inteligenca (vir: petapixel.com).
Za ohranjanje zaupanja v digitalne vsebine, ki smo jim čedalje pogosteje izpostavljeni, s tem pa tudi za našo varno uporabo spleta, je ključnega pomena tako med drugim tudi veščina prepoznavanja ponarejenih fotografij. Poglejmo, kako lahko ločimo pristno fotografijo od fotografije, ustvarjene s pomočjo umetne inteligence.
1. Preverimo metapodatke
Digitalna fotografija je skoraj vedno opremljena z metapodatki, ki vsebujejo informacije o njenem izvoru, kot so: znamka in model fotoaparata, s katerim je bila fotografija posneta, nastavitve fotoaparata, datum in čas oziroma lokacija posnetka. Če v metapodatkih naletimo na nedoslednosti ali sledi programov za urejanje fotografij, je to lahko prvi znak, da je s fotografijo nekaj narobe oziroma da ni pristna.
Kako priti do metapodatkov?
Fotografijo naložimo na računalnik, nanjo kliknemo z desnim kazalcem na miški, v meniju izberemo »Lastnosti«, nato pa zavihek »Podrobnosti«.
Na spletnih straneh sicer lahko zasledimo veliko slikovnih datotek, iz katerih so metapodatki odstranjeni. Njihova odsotnost ne pomeni nujno tudi, da so fotografije lažne. V tem primeru se moramo poslužiti drugih metod prepoznavanja pristnosti fotografij, ki jih navajamo v nadaljevanju.
2. Poiščemo vir fotografije
To najlažje storimo s spletnimi storitvami za obratno iskanje fotografij. V orodja, kot so Google Image Reverse Search, TinEye ali Yandex, naložimo fotografijo in poiščemo spletno stran, kjer se je fotografija prvič pojavila.
|
Primer št. 2: Fotografijo preverimo s pomočjo orodja TinEye
V iskalno polje kopiramo ali vpišemo spletni naslov, na katerem se fotografija nahaja, ali jo naložimo (»Upload«).
|
|
|
Primer št. 3: Fotografijo preverimo s pomočjo orodja Yandex
Kliknemo na ikono »Images«. V nadaljevanju imamo tri možnosti: fotografijo lahko povlečemo v polje (»Drag an image here«), jo naložimo (»Select file«) ali v iskalno polje vpišemo oziroma skopiramo spletni naslov, na katerem se fotografija nahaja.
|
|
3. Poizvemo, ali je bila fotografija že preverjena
Med rezultati obratnega iskanja so morda že prisotne analize preverjanja dejstev, ki so jih izvedli mediji ali organizacije, ki se ukvarjajo s preverjanjem dejstev. Morda je kdo preverjanje že opravil. Med zadetki poiščite morebitne spletne strani uglednih medijev ali organizacij, ki se ukvarjajo s preverjanjem dejstev, kot je recimo ADMO, regionalni center za boj proti dezinformacijam.
4. Poiščemo napake umetne inteligence
Zaenkrat orodja umetne inteligence za generiranje fotografij še niso tako dovršena, da bi bilo nemogoče odkriti napake na fotografijah. Največ težav imajo z generiranjem človeških rok, kar se kaže na primer v netipičnem številu prstov ali pa so ti deformirani oziroma drugače popačeni. Podobne nedoslednosti lahko odkrijemo tudi pri zobeh, ušesih, očalih ter na objektih v ozadju, na primer pri uličnih svetilkah, sencah in odsevih. Tovrstne fotografije lahko delujejo tudi preveč brezhibno oziroma čisto. Ljudje imajo nenaravno gladko kožo ali pa recimo nenaravno bele zobe. Fotografije lahko imajo sijoč bleščeč videz, ki ga je težko doseči celo pri fotografiji, posneti v profesionalnem studiu.
Pri ocenjevanju, ali je fotografija pristna, je dobro vedeti tudi, kaj je orodjem umetne inteligence zaenkrat še težko ponarediti. Fotografijo dveh ljudi, ki stojita z ramo ob rami, je na primer enostavno generirati, medtem ko je izdelava fotografije dveh objetih ljudi za umetno inteligenco zaenkrat še pretrd oreh, zato se na njej navadno pojavi tudi več napak.
Ozaveščeni uporabnik gradi zaupanje v splet
Prepoznavanje ponarejenih in lažnih fotografij je ključnega pomena za ohranjanje zaupanja v digitalno vsebino. S povečano ozaveščenostjo in znanjem o tehnikah in orodjih digitalne manipulacije lahko vsak uporabnik prispeva k varnejšemu spletnemu okolju. S preprostimi metodami in tehnikami, ki smo jih na kratko predstavili v tem članku, lahko izboljšamo svoje sposobnosti prepoznavanja ponaredkov in s tem prispevamo tudi k izgradnji zanesljivejšega in verodostojnejšega digitalnega sveta.
Viri: