На фоне вирусных роликов о гигантских снежных заносах на Камчатке, которые многие заподозрили в создании нейросетями, учёный Пермского Политехнического университета рассказал о ключевых признаках, позволяющих отличить реальную съёмку от сгенерированной искусственным интеллектом.
Даниил Курушин, доцент кафедры «Информационные технологии и автоматизированные системы» ПНИПУ, объясняет, что современные ИИ-генераторы, включая знаменитый Sora от OpenAI, работают не с физическими законами, а с визуальными паттернами. Это приводит к системным ошибкам, которые можно научиться замечать.
Ключевые «улики»: физика, камера и логика
Эксперт выделяет несколько категорий нестыковок, на которые стоит обращать внимание.
- Нарушения физических законов.
Непоследовательное взаимодействие стихий: Яркий пример — несоответствие силы ветра. Спокойная форма сугроба может указывать на штиль, в то время как на видео метель или развевающийся флаг.
Неправильное поведение объектов: Снег или вода могут обтекать объекты, не взаимодействуя с ними, или проходить «сквозь» фигуры. Следы могут выглядеть как плоская наложенная текстура, а не как изменение рельефа.
Ошибки в освещении и тенях: Тени от домов могут падать в одну сторону, а блики на снегу — в другую, создавая ощущение «двух солнц». Могут появляться блики от несуществующих источников света или отсутствовать рефлексы (отражённый свет) от снега на других объектах.
- Неестественная работа камеры.
Слишком идеальная стабилизация: В реальной любительской съёмке неизбежны дрожание, случайные наклоны и повороты. ИИ часто генерирует неестественно плавные и стабильные кадры, например, «парящую» камеру в условиях сильной метели.
Кинематографичность: Преувеличенное действие, выстроенная как в кино композиция и идеальные ракурсы могут указывать на постановочность, а не на документальную съёмку.
- Логистические и контекстуальные несоответствия.
Незнание локальных реалий: ИИ, обученный преимущественно на западных данных, может допускать ошибки. Например, разместить снегоуборочную технику на узкой улице, полностью заставленной автомобилями, что в реальных условиях, особенно на Камчатке, маловероятно.
Неправдоподобные детали: Техника или автомобили могут быть «собирательными моделями», а не конкретными марками (например, не трактор К-700, а его обобщённый образ). Фон может иметь «плывущие» искажения.
Практическая стратегия проверки: от эмоций к фактам
Курушин подчёркивает, что эффективная проверка — это многоступенчатый процесс, сочетающий разные методы.
Эмоциональный контроль и вопросы к источнику: Сильная мгновенная эмоциональная реакция (шок, восторг) — частый признак манипулятивного контента. Стоит задаться вопросами: «Кто и зачем это выложил?», «Где первоисточник?».
Внимательный просмотр: Просмотрите видео на малой скорости. Фокусируйтесь на лицах, мелких деталях, согласованности движений и физике (как падает снег, развевается ткань).
Технические инструменты (с осторожностью):
- Обратный поиск изображений: Загрузите ключевой кадр в Google Images или Yandex. Если найдутся очень похожие картинки, возможно, они стали основой для генерации.
- Онлайн-детекторы: Сервисы вроде AI or Not (aiornot.com) или Sensity AI могут дать предварительную оценку, но их надёжность ограничена, так как создатели фейков учатся их обманывать.
- Проверка метаданных: Некоторые платформы (например, YouTube) начали маркировать ИИ-контент в метаданных по стандарту C2PA («цифровые водяные знаки»), но эта практика ещё не стала повсеместной.
- Перекрёстная проверка фактов: Для событий вроде «снежного апокалипсиса на Камчатке» самым надёжным методом является сравнение с независимыми источниками:
- Сверить данные с официальными сводками МЧС региона.
- Проверить наличие репортажей у местных СМИ.
- Использовать картографические сервисы (Google Street View, Яндекс.Панорамы) для сравнения локации.
- Посмотреть погодные сервисы (Windy, Яндекс.Погода) на предмет реальных данных об осадках и ветре в указанный день.
Таким образом, в эпоху развитых нейросетей ключом к распознаванию фейков становится не один чек-лист, а комплексный подход, сочетающий критическое мышление, наблюдательность и проверку информации по независимым каналам. Как заключает учёный, самым важным навыком сегодня является умение управлять первой эмоциональной реакцией и переключаться на аналитическую оценку контента.
