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Test Yourself: Which Faces Were Made by A.I.?
Test Yourself: Which Faces Were Made by A.I.?
By Stuart A. Thompson Jan. 19, 2024 New York Times
Tools powered by artificial intelligence can create lifelike images of people who do not exist.
See if you can identify which of these images are real people and which are A.I.-generated.
Ever since the public release of tools like Dall-E and Midjourney in the past couple of years, the A.I.-generated images they’ve produced have stoked confusion about breaking news, fashion trends and Taylor Swift.
Distinguishing between a real versus an A.I.-generated face has proved especially confounding.
Research published across multiple studies found that faces of white people created by A.I. systems were perceived as more realistic than genuine photographs of white people, a phenomenon called hyper-realism.
Researchers believe A.I. tools excel at producing hyper-realistic faces because they were trained on tens of thousands of images of real people. Those training datasets contained images of mostly white people, resulting in hyper-realistic white faces. (The over-reliance on images of white people to train A.I. is a known problem in the tech industry.)
The confusion among participants was less apparent among nonwhite faces, researchers found.
Participants were also asked to indicate how sure they were in their selections, and researchers found that higher confidence correlated with a higher chance of being wrong.
“We were very surprised to see the level of over-confidence that was coming through,” said Dr. Amy Dawel, an associate professor at Australian National University, who was an author on two of the studies.
“It points to the thinking styles that make us more vulnerable on the internet and more vulnerable to misinformation,” she added.
Top photos identified as “real” in the study
A.I.
93% got it wrong
A.I.
92% got it wrong
A.I.
90% got it wrong
Real
90% got it right
A.I.
89% got it wrong
Top photos identified as “A.I.” in the study
Real
90% got it wrong
Real
86% got it wrong
Real
84% got it wrong
A.I.
82% got it right
Real
79% got it wrong
The idea that A.I.-generated faces could be deemed more authentic than actual people startled experts like Dr. Dawel, who fear that digital fakes could help the spread of false and misleading messages online.
A.I. systems had been capable of producing photorealistic faces for years, though there were typically telltale signs that the images were not real. A.I. systems struggled to create ears that looked like mirror images of each other, for example, or eyes that looked in the same direction.
But as the systems have advanced, the tools have become better at creating faces.
The hyper-realistic faces used in the studies tended to be less distinctive, researchers said, and hewed so closely to average proportions that they failed to arouse suspicion among the participants. And when participants looked at real pictures of people, they seemed to fixate on features that drifted from average proportions — such as a misshapen ear or larger-than-average nose — considering them a sign of A.I. involvement.
The images in the study came from StyleGAN2, an image model trained on a public repository of photographs containing 69 percent white faces.
Study participants said they relied on a few features to make their decisions, including how proportional the faces were, the appearance of skin, wrinkles, and facial features like eyes.
Source: Flickr-Faces-HQ (human faces). StyleGAN2 (A.I.-generated faces).READ 348 COMMENTS
News and Analysis
- Amazon entered the consumer chatbot fray, announcing a new A.I. personal shopping assistant as the company races to catch up with other tech giants.
- A new report suggested that generative A.I. — the kind used in chatbots like OpenAI’s ChatGPT — will have its biggest impact on white-collar workers with high-paying jobs in industries like banking and tech.
- The talent agency WME announced a partnership with a technology firm that it hopes will protect its clients from having their likenesses misused through A.I. technology.
The Age of A.I.
- New technology has made it easier to insert digital, realistic-looking versions of soda cans and shampoo on videos on social media. A growing group of creators and advertisers is jumping at the chance for an additional revenue stream.
- A start-up called Perplexity shows what’s possible for a search engine built from scratch with A.I. Are the days of turning to Google for answers numbered?
- Chafing at their dependence on the chipmaker Nvidia, Amazon, Google, Meta and Microsoft are racing to build A.I. chips of their own.
- A.I. image generators are trained on other people’s artwork. Are the tools violating copyright in the process? A series of tests run with the technology suggests as much.
- A sleepy copyright office within the Library of Congress is reviewing how centuries-old laws should apply to A.I. technology, with both content creators and tech giants arguing their cases.
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