（2021-04-07）網路上有個分辨AI創作的有趣測驗，看看對AI有多瞭解，共分五級...
（2021-04-07）眼科醫師可以檢驗視力的好壞，但眼力、也就是看見了什麼，並不完全等於視力，對AI的辨識更要加一點腦力判斷。網路上有一個分辨AI創作的有趣測驗，邀請大家參加，看看對AI有多瞭解，一時興起就參加了。開始之前先問知不知道神經網路這回事，回答知道後，再問對AI瞭解的程度，共分五級，自認只有一級的程度，回答後測驗立即開始。
題目有很多類別，影像、繪畫、音樂、文字、meme梗圖，每一題都同樣問是人做出來的、還是AI做出來的。影像有貓頭、人頭，以及幾張同一人變造的照片，問原稿是哪一張。繪畫則是現代畫及變造的原始畫作，很難區分。
音樂有的沒有音調，又有的類似巴哈的重複音調，恐怕是最難區分的。在文字方面一共有幾小段文稿，問是人寫的還是AI寫的，其中有兩段講的是同一主題。每題回答之後，還要說回答的原因。
一共有21題，我矇對了８題，因為沒有一題是有把握「答」對的。這個測驗是一位波蘭記者作家Kazimierz Rajnerowicz創作的，他說這個測驗從一開始吸引了400人，到現在有1,200人參加，但成績普遍低落，最好的僅答對13題，而且無論對AI有沒有概念、瞭解多少，在成績上幾乎沒有差別。他說每一類別的AI創作都有蛛絲馬跡可尋，但在完全沒有說明之下，他承認這個測驗也許難了一點。
生成對抗網路（Generative Aadversarial Networks，GAN）的出現，是AI的另一突破，這像是兩個網路在玩零合遊戲，一個進、另一個就退，一個獲利、另一個就損失，一個網路管生成、即是製作，另一個網路管判別，專挑生成的毛病，而生成網路漸漸開始糊弄判別網路，迫使判別網路提升能力，這樣相互競爭達到完美結果。
機器學習需要龐大資料訓練，GAN等於藉判別網路間接的生成資料，來替代傳統的人力收集，使機器學習得以不加外力運作。
GAN最擅長生成人臉影像，有一個網站說有10萬張人臉照片供免費使用，因為照片裡的人並不存在於地球。GAN人像看起來與普通人一樣，與真人照片放在一起，很難分辨真偽。
測驗後，有一系列的專家建議給大家參考，比如Photoshop修飾過的照片通常不會用做訓練AI，所以看到修飾過的痕跡，多半是真的照片。而職業照片有清晰的細節，業餘拍攝的照片多有雜訊，AI製作的影像沒有這兩種特徵。
專家又提出辨別AI人像的幾個要領，特別是頭上的「零件」，像耳環、衣著、髮型、化妝，這些獨特的部分AI不容易複製，兩邊的耳環不一樣就是一例。另外，AI製作的臉孔經常是對稱的，兩眼在同一水平面。一張照片如果切割，去掉肩膀、手、髮型，就可能是AI，因為機器學習用的資料可能沒臉部以外的部分。最後，皮膚的瑕疵與眼睛反射，都不經測驗後的專家指點，使圖像缺乏真實感。但技術不斷進步，這些缺失可能慢慢消失。
至於畫作的辨別，最明顯的是AI多有固定的圖樣模型，在畫裡會一再重複，而藝術家對重要的部位多會仔細描繪，AI則不做區分。畫作的照片雖經數位化，仍可以放大檢視細節，而AI製作多為低解析度，沒有細節。AI或可以製作亂真的抽象、超現實、風景等圖畫，卻沒有能力製作複雜逼真的場景，而AI的筆刷較機械化，有時沒有依順物件的形態。
GPT-3的作文能力大家漸漸熟悉，測驗特別用了兩段文稿，都是說怎麼減輕體重，好像刻意誤導一篇是人寫的，一篇是AI寫的，幸好大多數人都沒中計，正確回答兩篇都是人寫的。大家提出來的理由很多，第一篇：用日常生活的用語，普通中學生的程度，有小的文法錯誤，這些在AI都不可能發生。另一篇：有點像製造趣味的傻子，把減重與可愛連在一起，引用權威的資訊來源，這種人性化與邏輯化，正是AI作文所缺欠的。
測驗的創作人Rajnerowicz 說，原以為大家可以分辨出人工製造的藝術贗品，但顯然在視覺能力上出現問題，有些人以為技術還不成熟，應該很容易分辨，只是一般大眾還沒有明察其中的微妙差異。這一現象一旦讓熟悉AI的人誤用，就很容易製造虛假資訊來欺騙大眾。
2018年的調查，35%誤認電腦製作的照片為真，今年加倍到68%，幾年以後呢？
本文取材自2021年４月４日「那福忠西海岸數位隨筆（198）」：AI眼力知多少？
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