Я думаю, что есть много людей, которые видели изображение, распространяемое на X, или снимок экрана, который циркулировал в LINE, и думали: «Разве это не может быть создано с использованием генеративного ИИ?» Существует множество инструментов оценки изображений с помощью искусственного интеллекта, и все они заявляют о высокой точности. Однако нигде не написано, как измерялось это число, поэтому нет возможности его сравнить. В настоящее время я создаю небольшой инструмент распознавания изображений AI, и мне нужно было выбрать механизм обнаружения, который будет использоваться за кулисами. Поэтому я проверил это на себе. Масштаб небольшой, есть некоторые упущения (о них напишу позже). тем не менее...
Я думаю, что есть много людей, которые видели изображение, распространяемое на X, или снимок экрана, который циркулировал в LINE, и думали: «Разве это не может быть создано с использованием генеративного ИИ?» Существует множество инструментов оценки изображений с помощью искусственного интеллекта, и все они заявляют о высокой точности. Однако нигде не написано, как измерялось это число, поэтому нет возможности его сравнить.
В настоящее время я создаю небольшой инструмент распознавания изображений AI, и мне нужно было выбрать механизм обнаружения, который будет использоваться за кулисами. Поэтому я проверил это на себе. Масштаб небольшой, есть некоторые упущения (о них напишу позже). Тем не менее, мой взгляд на этот вид инструментов значительно изменился.
Изображения, использованные для тестирования
100 штук. Все казнены 13 октября 2026 года.
50 реальных фотографий. Большинство из них являются изображениями, имеющими лицензию Wikimedia Commons CC0 или Creative Commons. Из них 38 — оригинальные файлы, включая снимки смартфона, портреты, пейзажи и фотографии товаров. 37 из 50 фотографий имели название модели камеры в EXIF и относились к iPhone, Pixel и Galaxy. Остальные 12 — это копии, которые я сделал в виде «круглых фотографий». Есть 4 скриншота, похожих на смартфоны, 4 сильно сжаты, как это часто можно увидеть в чат-приложениях, и 4 слегка ретушированы.
50 изображений AI. Собрано из серии из 6 ИИ генерации изображений. Изображение OpenAI GPT, Google Nano Banana, Black Forest Labs FLUX.2, Midjourney (с v6 по v8.1), ByteDance Seedream и Stable Diffusion XL. 42 фотографии созданы сгенерированным AI, выпущенным после 2025 года. Из 40 исходных файлов AI 27 были созданы мной для этого теста (стоимость API составляет примерно 1,42 доллара США), а 13 были взяты из набора данных с открытой лицензией на Hugging Face. Последние 10 изображений представляют собой скриншоты изображений AI в стиле смартфона, сохраненные в формате PNG и без каких-либо метаданных.
Как набрать очки
Я передал один и тот же файл всем движкам. Ответы преобразуются в «ИИ» или «реальные» с использованием фиксированных правил, определенных для каждого механизма. Для Sightengine мы использовали оценку 0,5 или выше, для Hive мы использовали официально рекомендуемый порог 0,9, а для AI or Not и WasItAI мы использовали собственное мнение каждой компании как есть. Ответы «Неизвестно» засчитываются как неправильные.
Прежде чем взглянуть на цифры, следует отметить одну вещь. Только два двигателя увидели все 100 фотографий. Поскольку это входило в рамки бесплатной пробной версии, я запустил AI or Not с 20 стратифицированными изображениями и WasItAI только с 9 изображениями.
результат
двигатель
Количество тестовых листов
Правильный процент ответов
Ошибочная идентификация реальной фотографии за ИИ
инспекция