2024 年，一名香港金融從業員在與工程顧問公司奧雅納（Arup）的同事進行視訊會議時，被騙匯出了 2500 萬美元。這起事件的關鍵在於，視訊中的其他人，包括看似是財務長的那個人，全都是 AI 生成的深度偽造影像。根據顧問公司德勤（Deloitte）2024 年的報告，使用生成式 AI 的詐騙預計到明年僅在美國就會造成 400 億美元的損失。
事實陳述
AI 生成的臉孔越來越難與真人分辨，這使得詐騙案件頻繁發生。澳洲國立大學（ANU）心理學副教授艾美·道爾（Amy Dawel）指出，目前人們辨認 AI 脸孔的能力非常差，表現不比五五開的猜測好，甚至更差。
道爾博士的研究團隊在今年 6 月發表於《美國國家科學院院刊》（PNAS）的一項研究中，提出了一種新的訓練方法，旨在提高人們辨識 AI 脸孔的能力。研究發現，經過訓練後，參與者的準確率大致翻倍，達到 81%。
各方反應
英國伯恩茅斯大學的心理學家埃斯圖迪略博士（Dr Alejandro Estudillo）對這項研究感到驚訝，因為它與其他人使用的方法背道而馳。他認為，這種新方法利用了人類的自然本能，即整體處理臉孔，而不是聚焦個別特徵。
道爾博士強調，這是一場「貓捉老鼠」的遊戲，AI 技術不斷進步，人類也必須不斷調整才能跟上。她表示，儘管存在挑戰，這些研究結果提供了「令人抱持希望的充分理由」。
背景補充
AI 脸孔之所以難以辨識，部分原因是它們看起來比真實人類臉孔更對稱、更協調、更有吸引力，這被稱為「AI 超真實感」（AI hyperrealism）。道爾博士指出，AI 演算法傾向於取其訓練的數萬張臉孔的數學平均值，使得 AI 脸孔看起來更平均。
然而，這項研究也有其限制，例如參與者大多是年輕人，且主要針對 StyleGAN3 生成的臉孔進行測試。道爾博士表示，未來的研究需要擴大範圍，包括不同年齡層和不同 AI 模型。
從產業面來看，AI 脸孔的辨識能力對於金融、社交和安全領域至關重要。隨著技術的進步，開發有效的辨識訓練方法變得更加迫切。企業和個人都應提高警覺，學習辨識 AI 生成的內容，以防止成為詐騙的受害者。
隨著 AI 技術的快速發展，辨識 AI 生成的臉孔成為了一項重要的技能。無論是金融交易、社交平台還是日常生活，我們都需要提高對 AI 生成內容的辨識能力。如果你對此感興趣，不妨參加相關的訓練課程，提升自己的防範能力。
本文改寫整理自公開新聞來源，原始報導由BBC中文發布。
常見問題 FAQ
如何辨識 AI 生成的臉孔？
通過訓練提高對 AI 脸孔的辨識能力，可以關注臉孔的獨特性、可記憶性、表情豐富度、對稱性、比例協調性和吸引力等特徵。
AI 生成的臉孔有哪些特點？
AI 生成的臉孔通常更對稱、比例更協調、更有吸引力，但缺乏真實人類臉孔的獨特性和表情豐富度。
辨識 AI 脸孔的訓練方法有哪些？
最新的訓練方法包括展示大量真實和 AI 生成的臉孔，讓受訓者對整體特徵進行評分，逐漸培養對兩者的敏感度。
※ 此篇文章由 AI 改寫或生成，內容僅供參考，可能存在錯誤或不準確之處。
