Seiring kemajuan teknologi generasi AI dari hari ke hari, semakin banyak gambar dan video buatan AI yang realistis membanjiri Internet, sehingga menyulitkan orang untuk membedakan keasliannya. Mengidentifikasi konten yang dihasilkan AI telah menjadi kebutuhan mendesak. Baru-baru ini, video stasiun "Qubit" B membahas cara menggunakan teknologi AI untuk mengidentifikasi video yang dihasilkan AI, yang menarik perhatian luas. Jumlah penayangannya melebihi 1,68 juta, memicu diskusi hangat tentang teknologi identifikasi AI.
Ketika gambar yang dihasilkan oleh AI menjadi semakin realistis, banyak orang yang menonton video memikirkannya: Apakah ini benar-benar hasil jepretan? Atau apakah ini mahakarya AI?
Baru-baru ini, sebuah karya yang diterbitkan oleh Qubit di Bilibili yang membahas cara menggunakan AI untuk mengidentifikasi video AI memicu diskusi hangat, dengan jumlah penayangan langsung melebihi 1,68 juta. Mari kita lihat bagaimana AI dapat mengidentifikasi AI secara sekilas.
Video ini memperkenalkan beberapa tips untuk mengidentifikasi video AI dengan mata telanjang. Misalnya, perhatikan apakah karakter tersebut membuat gerakan atau ekspresi yang tidak wajar, dan apakah suara, bentuk mulut, dan emosinya terkoordinasi saat berbicara. Namun, dalam menghadapi video yang masif, tenaga manusia saja jelas tidak mencukupi, dan AI dibutuhkan saat ini.
AI memiliki keunggulan unik dalam mengidentifikasi video AI yang mengubah wajah. Teknologi pengubah wajah AI biasanya menggabungkan bagian yang disintesis ke video asli bingkai demi bingkai. Meskipun mata manusia mungkin hanya menemukan sesuatu yang aneh, AI dapat menemukan jejak penyambungan ini secara akurat. Sama seperti setiap orang yang memiliki sidik jari unik, sulit untuk menyalin dengan sempurna pencahayaan, tekstur, dan informasi lain dari berbagai video. Perbedaan halus ini adalah kunci pengenalan AI.
Untuk video yang seluruhnya dihasilkan oleh AI, metode pengenalannya lebih kompleks. Sebuah tim peneliti telah melatih tiga pengklasifikasi dari tiga dimensi yaitu fitur model, fitur gerak, dan fitur kedalaman monokuler geometris. Mengambil contoh video yang dihasilkan oleh Sora, jumlah manusia dan hewan yang tidak stabil, perubahan warna dan bayangan yang tidak normal selama pergerakan objek, serta kesalahan perspektif dan proporsi saat menggerakkan kamera semuanya menjadi petunjuk penting untuk pengenalan AI.
Menariknya lagi, para peneliti juga menemukan metode baru yang disebut DIVID. Mereka menemukan bahwa jika video AI dan video sebenarnya dibuat ulang menggunakan model difusi, hasilnya akan sangat berbeda. Piksel video yang dihasilkan AI cenderung mendekati rata-rata data pelatihan, sedangkan video buatan manusia akan menunjukkan kepribadian yang jelas dalam berbagai aspek. Algoritma DIVID yang dikembangkan berdasarkan fitur ini memiliki akurasi hingga 93,7% saat mengidentifikasi video yang dihasilkan oleh Sora.
Kemunculan metode identifikasi AI ini tidak diragukan lagi memberi kita senjata ampuh melawan penyebaran informasi palsu. Mereka ibarat mata yang tajam di dunia digital, membantu kita membedakan kebenaran dan kepalsuan di lautan informasi.
Kemajuan teknologi identifikasi AI memberi kita senjata baru untuk melawan informasi palsu. Hal ini juga menandai perkembangan berkelanjutan dan peningkatan teknologi identifikasi informasi di masa depan, memungkinkan masyarakat memiliki pemahaman yang lebih jelas di era informasi.