Tuy nhiên, một nghiên cứu mới đăng trên báo Tempo đã mang lại tia hy vọng nhất định: người dùng mạng xã hội hoàn toàn có thể được huấn luyện để nhận diện hình ảnh giả do AI tạo ra. Các nhà khoa học cho rằng tác động tiêu cực của AI có thể được hạn chế nếu công chúng được trang bị kỹ năng phân biệt đâu là thật, đâu là giả.
Theo phóng viên TTXVN tại Jakarta, nghiên cứu cho thấy, thực tế đáng lo ngại là công chúng có xu hướng tin rằng các khuôn mặt do AI tạo ra là “thật” nhiều hơn cả khuôn mặt người thật. Nguyên nhân nằm ở chính cách thuật toán mô phỏng gương mặt con người.
Các mô hình AI thường tạo ra những khuôn mặt quá cân đối, quá đối xứng và thiếu đi các khiếm khuyết nhỏ - trong khi chính những “khuyết điểm” này mới là dấu hiệu đặc trưng của gương mặt tự nhiên.
Bà Katie Gray - Phó Giáo sư Tâm lý học tại Đại học Reading (Anh), tác giả chính của nghiên cứu trên - cho biết hiện tượng này có thể được lý giải bằng cơ chế nhận thức thị giác của con người.
Bà Gray cho biết: “Chỉ cần một quy trình huấn luyện rất ngắn cũng có thể cải thiện đáng kể khả năng nhận diện của cả hai nhóm người tham gia nghiên cứu”.
Theo nhóm nghiên cứu, khả năng phân biệt khuôn mặt thật và khuôn mặt do AI tạo ra tăng rõ rệt khi người quan sát nhận được phản hồi trực tiếp. Khi một người được thông báo rằng họ đoán sai và được chỉ ra chính xác chi tiết cần chú ý, não bộ sẽ dần học cách nhận diện những “dấu vết” mà máy móc để lại. Giới chuyên gia khẳng định: “Vấn đề không nằm ở thị lực, mà nằm ở cách chúng ta nhìn”.
Thay vì nhìn tổng thể khuôn mặt, người quan sát cần chuyển trọng tâm sang các chi tiết nhỏ - những điểm mà AI thường tái tạo chưa hoàn hảo.
Một số dấu hiệu thị giác được xác định là điểm yếu cố hữu của khuôn mặt do AI tạo ra, gồm: Con ngươi không tròn hoàn hảo hoặc có hình dạng bất thường, ảnh phản chiếu trong mắt không đồng nhất giữa hai bên, chi tiết tai và tóc bị mờ, thiếu logic về giải phẫu học.
Không chỉ vậy, bối cảnh xung quanh nhân vật cũng là manh mối quan trọng. AI thường gặp khó khăn trong việc tái tạo hậu cảnh liền mạch hoặc các phụ kiện như kính mắt, trang sức, vốn đòi hỏi quy luật vật lý chính xác.
Theo các nhà khoa học, khi con người được huấn luyện để rà soát những chi tiết nhỏ này, tỷ lệ phát hiện deepfake có thể được cải thiện đáng kể. Đây được xem là một hướng tiếp cận thực tế trong cuộc chiến chống lại các trò lừa đảo bằng hình ảnh và video giả mạo.
Nghiên cứu kết luận “khi mắt người học cách soi chi tiết như máy, AI sẽ không còn ‘vô hình’ nữa”.
