Нейросетевые технологии все чаще используются для генерации изображений и текстов, однако они не без недостатков. По словам экспертов ВТБ, наиболее частыми признаками искусственно созданного контента являются анатомические ошибки на изображениях, включая деформированные пальцы и неестественные тени.
Алексей Пустынников, директор управления моделирования партнерств и IT-процессов ВТБ, отметил, что внимание к деталям является ключевым при определении фейковых изображений. “Наиболее распространенные ошибки включают искажения перспективы и наличие нелогичных элементов в кадре. Эти признаки могут помочь быстро выявить подделку, даже если первое впечатление от изображения кажется позитивным,” – сообщил он.
С текстами ситуация еще более сложная. Виктор Булатов, ведущий специалист управления партнерств и IT-процессов ВТБ, подчеркнул, что различить текст, созданный нейросетью, от авторского на текущий момент невозможно. “Шаблонность, обилие стандартных формулировок и чрезмерная дружелюбность — характерные черты, указывающие на искусственность содержания. Важно учитывать, насколько текст полезен и основан ли он на личном опыте автора,” – добавил он.
С распространением контента, созданного искусственным интеллектом, растет и необходимость в специальных моделях-детекторах, способных выявлять подделки. Как отметили эксперты, такие инструменты становятся критически важными для обеспечения достоверности информации, особенно в бизнесе, где ошибки могут вызвать серьезные последствия.
В ближайших планах ВТБ – обучение моделей, способных выявлять токсичные и чувствительные темы в генерированном контенте и проверять достоверность информации. Подходы к проверке источников информации и развитие цифровой грамотности становятся все более актуальными в условиях растущего влияния искусственного интеллекта.