Adobe 正在训练人工智能识别 Photoshop 图像

自一个多世纪前消费级相机问世以来，人们一直在对照片进行处理。因此，怀疑论者一直在试图嗅出这些操纵行为并揭露欺诈行为。随着编辑工具的进步，侦查偷偷摸摸的编辑的方法已经落后了——至少在执法和图像取证等领域之外是如此。

Adobe 的伪造工具库包括多种利用人工智能的工具。最近，该公司宣布与加州大学伯克利分校合作开展一项研究，旨在使用 Photoshop 内置的 Face Aware Liquify 功能检测面部变化。要用软件检测照片并得到关于其真实性的万无一失的答案，还有很长的路要走，但随着我们遇到越来越多令人信服但却是欺诈性的视频（被称为深度伪造），这样的项目可能是必不可少的。

我们谈论的是什么样的操纵？

这并不是 Adob​​e 首次涉足基于 AI 的图像认证。事实上，该公司已经发布了一些技术数据，这些技术侧重于更常见的图像编辑技术，例如将图像拼接在一起、从照片中删除对象或将图像的一个区域复制粘贴到另一个区域。所有这些都是众所周知的造假策略。

然而，这些技术通常来自人类编辑，他们可以看到图像和成品，但可能看不到他们留下的有关其作品的线索。例如，将元素从一个地方复制并粘贴到另一个地方可能会破坏数码相机传感器产生的数字噪声模式。

然而，新的研究概述了一种旨在对依赖人工智能的编辑进行逆向工程的技术。

液化你的脸

Photoshop 的液化工具已经存在了好几代。液化图像允许您推拉像素。它是修图师常用的工具，因为它可以轻松（无论好坏）使模特身体的特定部位看起来更胖或更瘦。然而，在几个版本之前，Adobe 宣布了 Face Aware Liquify，它使用 AI 识别面部的各个元素，并允许修图师轻松操纵眼睛、鼻子和嘴巴的大小和形状等变量。

使用面部感知液化，您可以完全摇动滑块，并且可以做出一些真正可怕的事情，但是巧妙地使用它们，您可以改变一个人的脸或表情，如果您没有看过原始图像，有时这种改变是无法察觉的。

在研究中，Adobe 向神经网络和人类受试者展示了两组图像（一张修改后的照片，另一张是原始照片）。人类大约有 53% 的时间可以识别修改后的照片，但据报道神经网络的准确率约为 99%。除此之外，人工智能有时还可以撤消编辑，使用原始扭曲效果造成的扭曲等线索组合来获得原始照片的近似值。

举证责任

虽然这样的工具很有用，但要使检测过程赶上创作速度，还有很长的路要走。加州大学伯克利分校计算机科学教授 Hany Farid 最近告诉《华盛顿邮报》，试图检测深度伪造视频的研究人员的数量与致力于使视频更令人信服、更难嗅探的研究人员的数量是 100 倍。

即使技术赶上来了，仍有许多变量需要解决，其中最重要的就是让人们相信人工智能的判断，尤其是当它评估的内容可能是政治或两极分化的时候。验证图像也存在一个古老的问题：证明照片或视频没有经过数字修改可能会使其信息过于可信。摄影师或摄像师仍在积极选择要呈现的信息和呈现方式，因此在没有任何数字操纵的情况下误导观众仍然非常有可能。

目前还没有办法试用这些工具，所以你暂时无法亲自尝试，但随着 Adob​​e 和其他公司以及军方继续研究这种技术，预计会听到更多有关它的消息。此外，预计会看到更多伪造的图像和视频。