🧠 เรื่องเล่าจากภาพลวงตา: เมื่อภาพถ่ายกลายเป็นสนามรบของความจริง Microsoft ได้เปิดตัวเว็บไซต์เกม “Real or Not” ที่ให้ผู้ใช้ทดสอบความสามารถในการแยกแยะภาพจริงกับภาพที่สร้างโดย AI โดยใช้ภาพจากคลังภาพถ่ายและโมเดล AI หลายตัว เช่น Flux Pro และ GAN deepfakes จากการศึกษาภาพกว่า 287,000 ภาพ โดยผู้เข้าร่วม 12,500 คนทั่วโลก พบว่า: - คนทั่วไปสามารถแยกแยะภาพจริงจากภาพปลอมได้ถูกต้องเพียง 63% - ภาพที่สร้างโดย GAN ซึ่งเน้นเฉพาะใบหน้าหรือใช้เทคนิค inpainting หลอกผู้ชมได้ถึง 55% - ภาพจริงบางภาพกลับถูกเข้าใจผิดว่าเป็นภาพปลอม โดยเฉพาะภาพที่มีแสง สี หรือมุมกล้องแปลกตา เช่น ภาพทหารในสถานการณ์พิเศษ Microsoft ยังเผยว่าเครื่องมือตรวจจับภาพปลอมที่กำลังพัฒนาอยู่สามารถแยกแยะได้แม่นยำถึง 95% ซึ่งเหนือกว่าความสามารถของมนุษย์อย่างชัดเจน ✅ Microsoft เปิดตัวเว็บไซต์ “Real or Not” เพื่อทดสอบการแยกแยะภาพจริงกับภาพที่สร้างโดย AI ➡️ ใช้ภาพจากคลังภาพถ่ายและโมเดล AI เช่น Flux Pro และ GAN deepfakes ➡️ ผู้ใช้ต้องเลือกว่าภาพที่เห็นเป็นของจริงหรือของปลอม ✅ ผลการศึกษาจากภาพ 287,000 ภาพ โดยผู้เข้าร่วม 12,500 คนทั่วโลก ➡️ ผู้ใช้สามารถแยกแยะภาพได้ถูกต้องเฉลี่ย 63% ➡️ ภาพใบหน้าที่สร้างโดย GAN หลอกผู้ชมได้ถึง 55% ✅ ภาพจริงบางภาพกลับถูกเข้าใจผิดว่าเป็นภาพปลอม ➡️ เช่น ภาพทหารในสถานการณ์แสงและสีแปลกตา ➡️ แสดงให้เห็นว่าความแปลกของภาพจริงอาจทำให้คนสงสัยว่าเป็นภาพปลอม ✅ AI ที่ Microsoft กำลังพัฒนาสามารถตรวจจับภาพปลอมได้แม่นยำถึง 95% ➡️ ใช้เทคนิคการวิเคราะห์ระดับพิกเซลและความถี่ของภาพ ➡️ มีความแม่นยำสูงกว่าการตัดสินใจของมนุษย์ ✅ Flux Pro AI สามารถสร้างภาพที่ดูเหมือนถ่ายจากมือถือทั่วไปได้ ➡️ ลดความเรียบเนียนเกินจริงของภาพ AI แบบเดิม ➡️ ทำให้ภาพปลอมดูเหมือนภาพจริงในชีวิตประจำวันมากขึ้น ‼️ ภาพที่สร้างโดย AI มีความสมจริงมากขึ้นจนยากต่อการตรวจจับด้วยสายตา ⛔ ผู้ใช้ทั่วไปอาจถูกหลอกโดยภาพที่ดูเหมือนภาพถ่ายจริง ⛔ ส่งผลต่อความน่าเชื่อถือของข้อมูลภาพในสื่อสังคมและข่าวสาร ‼️ ภาพจริงที่มีองค์ประกอบแปลกตาอาจถูกเข้าใจผิดว่าเป็นภาพปลอม ⛔ เช่น ภาพที่มีแสงผิดธรรมชาติหรือมุมกล้องไม่คุ้นเคย ⛔ อาจทำให้เกิดการปฏิเสธข้อมูลที่เป็นความจริง ‼️ การใช้ภาพปลอมเพื่อสร้างความเข้าใจผิดอาจนำไปสู่การเผยแพร่ข้อมูลเท็จ ⛔ โดยเฉพาะในบริบททางการเมืองหรือข่าวปลอม ⛔ เสี่ยงต่อการบิดเบือนความคิดเห็นสาธารณะ ‼️ การพัฒนา AI ที่ตรวจจับภาพปลอมยังต้องการการปรับปรุงเพื่อรองรับโมเดลใหม่ๆ ⛔ โมเดล GAN ใหม่ๆ อาจหลบเลี่ยงการตรวจจับได้ ⛔ ต้องมีการอัปเดตระบบตรวจจับเป็นประจำ https://www.techspot.com/news/108862-think-you-can-tell-fake-image-real-one.html