Con người có thể cần huấn luyện để phân biệt khuôn mặt AI

Nghiên cứu công bố trên tạp chí Royal Society Open Science cho thấy hình ảnh khuôn mặt do AI tạo đạt mức độ chân thực rất cao, gây khó khăn cho việc phân biệt thật giả ngay cả với nhóm “siêu nhận diện” được tuyển chọn từ cơ sở dữ liệu tình nguyện viên của Phòng thí nghiệm Nhận diện Khuôn mặt và Giọng nói Greenwich – những người nằm trong top 2% có thành tích tốt nhất trong các nhiệm vụ nhận diện khuôn mặt.

Các khuôn mặt deepfake thường được tạo ra bằng thuật toán AI hai giai đoạn gọi là mạng đối nghịch tạo sinh (GAN). Đầu tiên, hình ảnh giả được tạo ra dựa trên hình ảnh thật, sau đó đưa vào một bộ phân loại để đánh giá tính chân thực. Qua nhiều lần lặp, hình ảnh giả trở nên đủ tốt để vượt qua bộ phân loại. Các thuật toán hiện tiên tiến đến mức nhiều người thường xuyên bị đánh lừa, tin rằng những khuôn mặt giả trông “thật” hơn khuôn mặt thật – hiện tượng cực thực (hyperrealism).

Trong nghiên cứu mới, Katie Gray, phó giáo sư tâm lý tại Đại học Reading (Anh), cùng đồng nghiệp tiến hành thí nghiệm với nhóm siêu nhận diện và nhóm bình thường. Thí nghiệm đầu tiên, người tham gia được xem các khuôn mặt trong 10 giây rồi đưa ra phán đoán. Nhóm bình thường đoán đúng khoảng 30% trong khi nhóm siêu nhận diện cũng chỉ đạt 41%. Tỷ lệ nhầm khuôn mặt thật là giả của hai nhóm lần lượt là 46% và 39%.

Thí nghiệm tiếp theo gồm những tình nguyện viên mới, nhưng họ thực hiện bài kiểm tra đầu tiên sau khi trải qua khoa huấn luyện 5 phút về những lỗi thường gặp trong ảnh AI như đường chân tóc bất thường, răng mọc lệch, kết cấu da thiếu tự nhiên hay khuôn mặt quá cân đối. Kết quả tốt hơn rõ rệt khi nhóm bình thường đoán đúng 51%, nhóm siêu nhận diện đạt 64%. Dù vậy, tỷ lệ nhầm khuôn mặt thật là giả của hai nhóm vẫn tương đương thí nghiệm đầu tiên, lần lượt là 49% và 37%.

Gray nhận định, nhóm siêu nhận diện có thể dựa vào những dấu hiệu khác ngoài lỗi dựng hình để phát hiện khuôn mặt AI. Những người trải qua huấn luyện dành nhiều thời gian hơn để quan sát, cho thấy việc chậm lại và soi kỹ chi tiết giúp tăng khả năng phát hiện ảnh giả.

Dù vậy, nghiên cứu mới chỉ đánh giá hiệu quả ngay sau huấn luyện nên chưa rõ tác động này kéo dài bao lâu. “Chưa thể coi cách huấn luyện này là biện pháp can thiệp hiệu quả lâu dài vì chưa được kiểm tra lại”, Meike Ramon, giáo sư khoa học dữ liệu ứng dụng kiêm chuyên gia xử lý khuôn mặt tại Đại học Khoa học Ứng dụng Bern (Thụy Sĩ), nhận xét. Ramon nói thêm, người tham gia trong hai thí nghiệm cũng khác nhau, do đó không thể chắc chắn việc huấn luyện sẽ giúp cải thiện kỹ năng của từng cá nhân đến mức nào.

Thu Thảo (Theo Live Science, NY Post)