现在，区分AI图片变得越来越困难。
我给你几秒钟。您能说出以下四张图片是由AI生成的吗？
首先做问题，不要强调窥视的答案！
实际上，这里左下角只有真实的照片。我不知道您是否猜对了，但是编辑部门都认为这很困难。
事实是一样的。 AI图片越来越难以区分真实和错误，许多AI检测工具甚至失败了。
让我这样说，过去产生的一些图片是漫画风格，有些具有奇怪的四肢和面部特征，背景不合理。简而言之，有很多漏洞，有时它们很恐怖。
但是，当GPT-4O前一段时间升级时，大型模特的文学和艺术能力超级令人惊讶。例如，刚刚在右上角的“自我光”是由以下提示单词生成的：
大型模型甚至可以理解“平庸”，“冷漠”，“模糊”，“过度暴露”以及其他及时用及时的词语的抽象要求。生成的图片就像我们生活中的休闲镜头一样，没有任何不一致的感觉。
这些型号如何使AI图形伪造和真实？该官员尚未开放他们的培训架构。
但是，在官方网站上，我们找到了一些线索。
官员说，当他们训练模型时，他们可以让模型更好地了解语言和图像之间的相关性。添加神秘的“训练后”可以使生成的结果看起来平滑。
因此，当我们给出一些抽象单词（例如“粗心”）时，该模型可以知道图像的角度应该有点弯曲，图片应该有点混乱，表达式应该是自然的，并且可以完美地显示。
随着技术的迅速发展，我们的碳基生物确实别无选择。
但是，更加绝望的是，实验结果表明，这次基于硅的基础尚不清楚。
我们首先尝试了大型模型的长矛是否可以突破我们的盾牌。正如预期的那样，事实证明，一眼的假AI图片很容易像我们一样区分。但是现在，同一张照片被扔给了和GPT，他们俩都认为这是一个真正的自拍照。
不能说这张照片是由人工智能产生的
除了使用大型型号测试外，我们还发现了两个免费的AI图片探测器，这些探测器具有最高的排名，并且它们都有自己的损失。
我们测试了八张AI肖像图片，这些图片完全看不见肉眼。他们四个人就自己的意见达成了协议，但他们同意他们都是真实的照片。 。 。
还有四个，两个探测器的意见完全相反。我只是以为他们复制了彼此的作业，但是现在我毫不怀疑，因为这次的错误问题都不同。
无论如何，它只是在做
这只是一个相对简单的肖像，图片集中在人的脸上，背景相对简单。
以下对某些复杂场景的测试更加可怕。人数或背景的数量太好了，甚至简单的景观图片几乎都消除了探测器。如果探测器面对人工智能的自拍照对探测器有疑问，那么在面对这些图片时，它确实会相信它。
如果您无法识别它，那会很好，但是有一个探测器意外受伤，并且将一张真实的照片判断为AI图片。
要说的一件事是，在线情人的天空崩溃了，我真的无法说出将来是照片还是骗子。照片P可能会留下痕迹，但是当前的AI原始图片确实使人们怀疑这不是想爱上我的互联网名人明星。
那为什么现在AI检测工具现在不再有效？
在搜索过程中，我们发现，尽管图片技术的发展就像骑火箭，但AI图像检测已经骑了一辆带有卷积神经网络的自行车。
由于大多数工具没有打开其源代码，因此我们在其上找到了几个AI图像检测项目作为参考。
我们发现这些AI检测工具的体系结构仍处于数据集 +卷积功能识别 +分类的阶段。
那些熟悉计算机视觉的人可能会理解已使用n年的此过程：首先将数据集中的每个图像标记为“是或否”生成的标签，然后将其剩下的时间留给神经网络以了解标签的相应图片特征，并最终对其进行分类。
AI传记图形技术已被不断更新。所有这些工具都是标记新的AI图形，将其添加到旧数据集中，然后再次训练。即使是其中一种工具使用的CVT-13模型也是4年前的一件古事。
可以说魔术高一英尺，高1英寸。该技术本身尚未更新，因此当然无法提高准确率。
CVT-13架构
尽管有一些与AI图像识别有关的学术研究，但它收到的速度，数量和关注与大型模型文学和艺术图片无与伦比。
但是，最好是从源头解决问题。
例如，大型AI公司共同提倡的C2PA组织鼓励制定相关标准，以更方便地验证信息源并避免AI内容的泛滥。
其中，这意味着它将尝试在生成的图像中添加水印。 还提出，数字水印可以嵌入AI产生的文本，图片，视频和音频中。该水印不会影响我们的外观，但可以被软件识别。
此外，该州在今年3月发布的“生成合成内容识别的措施”清楚地表明，从2025年9月开始，必须添加所有由AI产生的内容，并具有明确或隐式识别。
那为什么我们必须区分AI图呢？不是因为我无法分辨技术力量和最大功能之间的区别吗？这不是一件好事吗？
原始图片确实非常强大，但是我们必须在所有方面看一下两个方面。因为当AI的传记片震惊世界时，关于使用AI犯罪犯罪的消息仍然经常暴露。 AI越严重，我们被欺骗的可能性越高。
毕竟，有些人绝对不是在考虑如何使用AI生成可爱的吉卜力风格的图片，而是使用最逼真的图片来攻击每个人的最弱点。
通常，现在很难区分我们的AI图像的真实性。
无论是识别工具还是从源头标记AI内容，该技术现在都有些落后，但是需求是紧迫的。
这样，区分AI内容将是一场旷日持久的战争。当主要公司开发原始图像技术并炫耀其肌肉时，他们还应考虑升级AI识别技术。
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