微软AI for Good团队近日发布一项最新研究报告，揭示人类在识别AI生成图像方面的平均成功率仅达62%，仅略高于随机猜测的50%水平。此发现凸显AI技术快速进化下，人类感知能力的局限性，并引发对数字内容真实性之忧虑。

这项全球性研究汇集超过1万2500名参与者，进行总计28万7000次图像评估。研究结果显示，参与者在识别AI生成的假人像时相对容易成功，但当面对自然景观或城市景观等类型图像时，成功率则大幅下滑至59%至61%。研究人员分析指出，这主要是因为在缺乏明显图像瑕疵或风格线索的情况下，人类难以准确区分真实与AI生成内容。

为确保研究的客观性，团队刻意避免仅选用高度欺骗性的图像样本。参与者通过一款名为“真实或伪造”的测验游戏进行评估，这些图像皆模拟日常网络生活中可能遇到的场景。报告进一步解释，人类较擅长识别AI生成的人像，原因在于人类天生具备强大的面部识别能力，能发现AI肖像中的细微异常，例如不自然的表情或比例失调。

值得注意的是，研究中微软自家开发的AI检测工具展现优异性能，在识别真实与AI生成图像方面的成功率超过95%，远高于人类表现。这项工具的应用不仅验证了技术辅助的潜力，也强调了人工智能在内容验证领域的优势。基于研究结论，微软呼吁业界加速开发透明度工具，例如数字水印及强大AI检测系统，以应对AI生成内容可能引发的假消息风险。团队表示，此类工具不仅能提升公众识别能力，还可强化数字生态的信任基础，避免AI滥用导致社会混乱。

来源: windowscentral