人工智慧 (AI) 徹底改變了數位影像的創作，只需點擊按鈕即可產生逼真的場景、肖像和藝術品。然而，這種快速進步也引發了一個關鍵問題：我們如何區分真實的照片和人工智慧產生的圖像？隨著人工智慧系統變得越來越複雜，「真實」和「合成」之間的界線變得模糊，這對記者、法律專業人士、數位藝術家和日常用戶都構成了挑戰。在本文中，我們綜合了最新發展和專家見解，提供了評判 AI 圖像的全面指南。
是什麼讓人工智慧生成的影像難以偵測？
人工智慧生成的圖像是由強大的生成模型（例如擴散網路和生成對抗網路 (GAN)）生成的，這些模型學習模仿真實世界照片的統計模式。最近的研究表明，這些模型可以產生複雜的紋理、精確的照明和逼真的反射，因此表面分析是不夠的。
語意合理性與像素級偽影
雖然早期人工智慧生成的圖像經常會出現明顯的瑕疵（例如不匹配的陰影或扭曲的背景），但現代模型克服了許多此類缺陷。相反，它們引入了更微妙的不一致性，例如背景中略微扭曲的文本或手上異常的手指計數，只有通過詳細的法醫分析才能檢測到。這種語義差異需要檢查高級內容（例如，物件關係），而不是僅依賴像素級線索。
分佈相似性和過度擬合
先進的檢測器利用了這樣一個事實：人工智慧生成的圖像源自於一組有限的訓練分佈。例如，事後分佈對齊 (PDA) 方法將測試影像與已知的虛假分佈對齊以標記異常 - 該技術在多個模型系列中實現了 96.7% 的準確率。然而，當面對新的生成架構時，偵測器可能會失敗，這凸顯了持續更新和廣泛訓練資料集的必要性。
有哪些工具和方法可用於檢測？
各種商業和開源工具已經出現以應對檢測挑戰，每種工具都利用不同的分析策略——從元資料檢查到深度學習推理。
AI內容偵測器：效能與局限性
領先的人工智慧內容偵測器的最新測試顯示出了不同的結果。 Zapier 的一項研究評估了多種工具，發現偵測率會根據所使用的影像產生器而改變。 Originality.ai 和 GPTZero 等工具在標記清晰的合成影像方面表現出優勢，但在高解析度輸出中處理細微的生成偽影時卻遇到了困難。
元資料和隱藏浮水印方法
一些檢測器依賴法醫元數據分析。元資料簽章（例如非典型相機型號或處理軟體標籤）可以暗示人工智慧的產生。 Pinterest 等公司實施基於元資料的分類器來標記 AI 修改的圖像，從而允許用戶在資訊流中將其過濾掉。然而，精明的用戶可以完全剝離元數據，因此需要補充方法。
深度學習推理模型
谷歌最新的人工智慧更新包括透過整合到 Chrome 擴充功能中的最佳化 ONNX 模型進行瀏覽器內即時檢測的研究。 DejAIvu 擴展涵蓋了顯著熱圖，以突出顯示最能表明合成來源的區域，從而實現低延遲的快速推理。這些工具將基於梯度的可解釋性與檢測相結合，提供了對影像被標記原因的透明洞察。
目前的檢測技術有多準確？
檢測精度因生成模型、影像內容和應用的後處理而有很大差異。雖然有些工具具有較高的平均準確度，但實際性能往往與受控基準不同。
基準性能與實際穩健性
在基準測試中，PDA 和 Co-Spy 等偵測器在精選資料集上的準確率超過 95%。然而，當「在野外」應用時，隨著生成模型的發展和對抗性後處理（例如，JPEG 壓縮、調整大小）的引入，它們的性能可能會下降。針對未知模型的穩健性仍然是一個主要障礙。
泛化挑戰
少樣本偵測器 (FSD) 旨在透過學習度量空間來解決泛化問題，該測量空間可以使用最少的樣本區分看不見的假影像和真實影像。早期結果顯示，在新型生成模型上，FSD 的表現比基線檢測器高出 7-10%，這為自適應檢測框架的未來發展指明了方向。
個人和組織可以採取哪些實際步驟？
除了專門的軟體之外，使用者還可以採用目視檢查、元資料分析和工具輔助檢測相結合的方式來判斷影像的真實性。
視覺和基於上下文的提示
- 檢查反射和陰影： 檢查自然一致性－AI 經常會錯誤渲染反射表面或陰影方向。
- 檢查文字和背景： 尋找模糊或難以辨認的文字、重複的圖案或不自然的視角轉變。
- 驗證來源可信度： 將影像與已知資料庫或新聞媒體進行交叉引用，以確認來源。
元資料和出處檢查
- 使用 EXIF 檢視器： ExifTool 等工具可以揭示相機品牌、型號和編輯軟體歷史記錄。不一致的情況（例如，聲稱是手機快照的圖像但顯示的是專業的 Photoshop 元數據）會引起警告。
- 搜尋圖像哈希值： 反向圖片搜尋引擎可以偵測出該圖片在網路上的早期出現情況，從而判斷該圖片是否已重新傳播或竄改。
負責任地利用人工智慧探測器
- 組合多個檢測器： 沒有任何單一工具是萬無一失的；使用互補方法可以增強信心。
- 隨時了解工具功能： 訂閱供應商新聞通訊或學術更新（例如 Google 4 月的 AI 公告），以了解新的檢測版本和效能報告。
- 針對關鍵用例實施工作流程： 新聞編輯室、法律團隊和社群媒體平台應該將偵測工具整合到內容管道中，並對模糊的情況進行手動監督。
哪些法律框架管理人工智慧繪畫？
英國如何解決數據帳單中的人工智慧透明度問題？
2025 年 400 月，英國部長阻止了一項要求人工智慧公司聲明在訓練資料集中使用受版權保護內容的修正案，並援引財務特權從《資料（使用和存取）法案》中省略了透明度條款。該修正案由基德隆男爵夫人、艾爾頓強和保羅麥卡尼倡導，旨在強制公司列出受版權保護的作品並建立許可計劃；它的移除引發了超過 XNUMX 名藝術家的強烈抗議，要求立即進行改革。
美國上訴法院對人工智慧作品做出了什麼判決？
21年2025月XNUMX日，美國上訴法院裁定，純人工智慧生成的作品缺乏人類創作權，因此不符合版權保護的資格。這項具有里程碑意義的裁決凸顯了現有智慧財產權法的漏洞：雖然人類藝術家可以獲得專有權，但僅由人工智慧產生的創作仍屬於公共領域，這引發了有關商業開發和道德權利的問題。
是否有州級的人工智慧揭露法？
美國多個州已提出法案，要求在藝術、文字和視訊等媒體上揭露人工智慧的使用情況。爭論的焦點是《第一修正案》的焦點：強制免責聲明和水印雖然可以提高透明度，但可能會侵犯受保護的言論和藝術自由。法律學者主張採取平衡的方法，既保障創作者的權利，又不扼殺創新。
評判人工智慧產生的圖像需要採用多方面的方法，結合尖端工具、視覺取證、元數據分析和人類專業知識。透過了解目前檢測方法的優點和限制、了解最新研究並採用負責任的工作流程，個人和組織可以滿懷信心地迎接合成影像時代。隨著人工智慧的不斷進步，我們辨別現實與幻覺的策略也必須不斷進步。
入門
CometAPI 提供了一個統一的 REST 接口，該接口在一致的端點下聚合了數百個 AI 模型（包括 ChatGPT 系列），並具有內建的 API 金鑰管理、使用配額和計費儀表板。而不需要處理多個供應商 URL 和憑證。
開發人員可以訪問 GPT-image-1 API （GPT‑4o 影像 API，型號名稱： gpt-image-1）並透過 彗星API 製作人工智慧生成的圖像。首先，在 Playground 中探索模型的功能，並查閱 API指南 以獲得詳細說明。請注意，一些開發人員可能需要在使用該模型之前驗證他們的組織。