أظهرت دراسة حديثة أن تدريباً بصرياً قصيراً يمكن أن يحسّن بشكل ملحوظ قدرة الأشخاص على التمييز بين صور الوجوه الحقيقية وتلك التي أنشأها الذكاء الاصطناعي، حتى عندما تبدو الصور الاصطناعية شديدة الواقعية. ركزت الدراسة على تعليم المشاركين ملاحظة الصفات العامة للوجه، بدلاً من البحث عن الأخطاء التقنية الواضحة مثل الأصابع الزائدة أو الأقراط غير المتناسقة.
تحسّنت دقة جميع المشاركين بعد التدريب، بينما اقترب أصحاب الأداء الأعلى من التمييز الصحيح الكامل.6 صفات بصرية للكشفصمم الفريق تدريباً يوجه الانتباه إلى 6 خصائص إدراكية عامة: التميز، وسهولة التذكر، وتناسق النسب،
والتماثل، والجاذبية، والقدرة على التعبير. تختلف هذه الطريقة عن محاولة اكتشاف عيب منفرد داخل الصورة؛ لأنها تركز على الانطباع الكلي الذي يصنعه الوجه.
تميل الوجوه الاصطناعية إلى أن تكون أكثر تماثلاً وتناسباً وجاذبية من الوجوه البشرية، ولكن الأشخاص غير المدربين قد يفسرون هذه الصفات على أنها أدلة على واقعية الصورة، بينما يمكن بعد التدريب استخدامها مؤشرات تدعو إلى مزيد من الحذر. يرتبط ذلك بطريقة تدريب أنظمة توليد الصور على مجموعات كبيرة من الوجوه،
حيث يتعلم النموذج الخصائص المتكررة والشائعة وينتج وجوهاً تجمع نسباً وملامح أقرب إلى المتوسط وأكثر انتظاماً من التنوع الطبيعي لدى البشر.تحسن واضح بعد التدريباختبر الباحثون قدرة المشاركين على تصنيف صور الوجوه قبل تلقي التدريب وبعده. أظهرت النتائج ارتفاع دقة جميع المشاركين، بينما حقق بعضهم أداءً اقترب من المستوى الكامل. تشير النتيجة إلى أن ضعف قدرة البشر على اكتشاف الصور الاصطناعية ليس ثابتاً بالضرورة،
وأن توجيه الانتباه إلى مؤشرات مناسبة قد يساعدهم على اتخاذ قرارات أكثر دقة. حتى الجلسات القصيرة نسبياً حسّنت القدرة على اكتشاف الوجوه التي أنشأها الذكاء الاصطناعي، مما يفتح المجال أمام تطوير أدوات تعليمية عملية يمكن تقديمها للمستخدمين دون الحاجة إلى خبرة تقنية متخصصة. لا يقتصر الهدف على تحويل الأفراد إلى خبراء في تحليل الصور،
بل منحهم مجموعة واضحة من الأسئلة التي يمكن طرحها عند رؤية وجه مجهول في حساب أو رسالة أو إعلان.تكرار التجربة في كنداأعاد فريق من جامعة فيكتوريا الكندية تنفيذ الدراسة على مجموعة جديدة من المشاركين، وحقق تحسناً مشابهاً بعد التدريب. يكتسب تكرار النتيجة أهمية؛ لأن نجاح تجربة واحدة قد يرتبط بخصائص العينة أو بطريقة تنفيذ الاختبار. الحصول على نمط قريب في بلد مختلف يدعم إمكانية تطبيق التدريب خارج البيئة التي طُوّر فيها.
نُفذ التدريب عبر الإنترنت، مما يعني أنه لا يحتاج بالضرورة إلى مختبرات أو تجهيزات معقدة، مما يسمح بتوسيعه بتكلفة محدودة ليصل إلى مجموعات كبيرة مثل الموظفين والطلاب والعاملين في المؤسسات المعرضة لمحاولات الاحتيال الرقمي.الإنسان إلى جانب الخوارزمياتتوجد أدوات آلية لتحليل الصور واكتشاف المحتوى الاصطناعي، لكن الدراسة ترى أنها لا تغني عن الدور البشري.
الخوارزميات قد تواجه صعوبة عند اختبارها على صور أنشأتها نماذج لم ترها سابقاً، أو عندما تُضغط الصور وتُعدّل قبل نشرها. طريقة اتخاذها القرار قد لا تكون واضحة للمستخدم، مما يصعب تفسير سبب تصنيف صورة معينة بوصفها مزيفة.
إبقاء البشر ضمن عملية الكشف ضروري لتطوير وسائل يمكن تفسيرها وفهمها، بدلاً من الاعتماد الكامل على أنظمة تصدر حكماً من دون توضيح أسبابه. النهج الأكثر فاعلية هو الجمع بين الأدوات التقنية والتدريب البشري، حيث تستطيع البرمجيات فحص كميات كبيرة من الصور بينما يستخدم الشخص مؤشرات مفهومة لتقييم السياق واتخاذ القرار النهائي.نتائج واعدة وحدود قائمةلا تعني الدراسة أن أي شخص يمكنه بعد تدريب قصير اكتشاف جميع الصور المصنوعة بالذكاء الاصطناعي.
اختُبرت الطريقة على وجوه أنتجتها نماذج «ستايل جان»، ولا يزال من الضروري معرفة ما إذا كانت المهارات نفسها تنتقل إلى الصور التي تولدها تقنيات أخرى، ومنها نماذج الانتشار الأحدث. يعمل الفريق على تقصير التدريب وتحسينه،
وقياس المدة التي تستمر خلالها الفائدة بعد انتهاء الجلسة. مع التطور السريع لأدوات توليد الصور، قد تتغير العلامات التي تساعد على اكتشافها، لذلك يحتاج التدريب إلى التحديث المستمر.
لكن النتائج توضح أن البشر ليسوا عاجزين بالكامل أمام الصور الاصطناعية، وأن التعليم المبني على علم إدراك الوجوه قد يصبح جزءاً من الدفاع ضد الاحتيال والتضليل الرقمي. صورة مصنَّعة بتقنية الذكاء الاصطناعي (بيكساباي) يعتمد التدريب على ملاحظة صفات عامة مثل التماثل والجاذبية وتناسق الملامح بدلاً من البحث عن أخطاء تقنية واضحة (شاترستوك)
