По словам эксперта, современные нейросети, создающие изображения, оперируют не моделированием физических законов, а воспроизведением визуальных «паттернов». Так называемый «искусственный интеллект» часто допускает ошибки при передаче гравитации и физического взаимодействия объектов, особенно с водой и сыпучими средами, что проявляется, например, в явном несоответствии силы ветра: спокойная форма сугроба может указывать на штиль, в то время как движение снежинок или развевающийся флаг свидетельствуют о сильном порывистом ветре.
— Люди часто верят фейковым видео о ЧП, даже замечая в них нестыковки, потому что такие ролики создаются по шаблону, вызывающему мгновенную эмоциональную реакцию. С точки зрения антропологии и эволюции, сильные эмоции исторически блокировали рациональное мышление — это помогало быстро реагировать на опасность, например, нападение леопарда. Сегодня важно осознанно переключаться с автоматической эмоциональной реакции на критическую оценку контента, — объясняет Даниил Курушин, доцент кафедры «Информационные технологии и автоматизированные системы» ПНИПУ, кандидат технических наук.
Ученый Пермского Политеха дополняет, что визуальные несоответствия в отражении света способны указывать на компьютерную графику.
— Нужно обращать внимание на кинематографические признаки: преувеличенное действие, выстроенная как в фильме композиция картинки и неестественно идеальная работа «оператора» могут указывать на постановочность. Ключевой признак — естественность работы камеры. В реальной любительской съемке неизбежны дрожание, случайные наклоны и повороты. Напротив, ИИ-генерация может создавать неестественно стабильные кадры: например, «камера» может идеально парить в условиях метели на Камчатке или безупречно следовать за объектом на нереальной скорости без единого рывка, — рассказывает доцент кафедры ПНИПУ.
По словам эксперта ПНИПУ, для проверки достоверности подобных видео с Камчаткой, как и любого другого спорного контента, необходим перекрестный анализ по нескольким независимым источникам.
— Помимо физических законов, на подлинность указывают и логистические детали. В отличие от людей, которые могут действовать иррационально, ИИ следует строгой логике и данным, на которых обучен. Однако именно эта неспособность отступить от шаблона, дополненная обучением преимущественно на западных данных, приводит к системным ошибкам. Результатом становится «неправильное» и неуместное изображение, — объясняет доцент Пермского Политеха.
