通过分析眼中的光线反射，研究人员正借助天文技术来帮助识别计算机生成的“ 伪造”(Deepfake)图像——这些图像乍一看与真实照片几乎无异。
天文学家们通过使用通常用于观测遥远星系的方法来分析脸部图像，可以测量一个人眼睛反射光线的方式，从而揭示图像被操纵的迹象。
英国赫尔大学数据科学、人工智能与建模卓越中心主任Kevin Pimbblet在7月15日的英国皇家天文学会全国天文学会议上展示了这项研究，他表示：“这不是灵丹妙药，因为我们确实有误报和漏报。但这项研究提供了一种潜在的方法，也许可以作为试图辨别图像真伪的一系列测试中的重要补充。”
伪造照片
人工智能(AI)的进步使得区分真实图像、视频和音频与由算法生成的伪造图像变得越来越困难。 伪造技术可以将一个人或环境的特征替换为另一个人的特征，并使之看起来像是某人说了或做了实际上并没有发生的事情。有关部门警告称，这项技术可能被用作武器，传播虚假信息，例如在选举期间。
Pimbblet解释道，真实照片应该具有“一致的物理特性”，“所以你在左眼球中看到的反光应该与右眼球中的反光非常相似，尽管不一定完全相同”。这些差异非常微妙，因此研究人员转向了用于分析天文图像中光线的技术。
这项尚未发表的工作是Adejumoke Owolabi硕士论文的基础。Owolabi是英国赫尔大学的一名数据科学家，她从Flickr-Faces-HQ数据集中获取了真实图像，并使用图像生成器创建了假脸。然后，Owolabi使用两种天文测量方法分析了图像中眼睛中的光源反射：CAS系统和Gini指数。CAS系统量化了物体光分布的集中度、不对称性和平滑度。这项技术几十年来一直允许包括Pimbblet在内的天文学家对银河系外恒星的光进行特征描述。Gini指数则衡量了图像中光分布的不均匀性。
Deepfake图像中的眼睛(左)具有不一致的反射模式(右)。
通过比较个体眼球中的反光，Owolabi能够在大约70%的情况下正确预测图像是否为伪造。最终，研究人员发现Gini指数比CAS系统更能预测图像是否被操纵。
加州大学圣克鲁兹分校的天体物理学家Brant Robertson对这项研究表示欢迎。然而，他警告说：“如果你能计算出一个量化 伪造图像逼真程度的指标，你也可以通过优化这个指标来训练AI模型生成更好的 伪造图像。”
英国南安普顿大学的人工智能研究员Zhiwu Huang表示，他自己的研究并没有在 伪造图像中发现眼部光线模式的不一致性。但他说：“尽管使用眼球反光不一致的特定技术可能不具有广泛适用性，但此类技术可能对分析图像不同部分的微妙异常光线、阴影和反射有用。检测光线物理特性中的不一致性可能会补充现有方法，并提高 伪造检测的整体准确性。”
本文译自 nature，由 BALI 编辑发布。
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