Эксперты ВТБ рассказали, как отличить тексты и изображения, созданные нейросетями: сгенерированный визуальный контент чаще всего выдают анатомические ошибки, искажения перспективы и нелогичные детали в кадре, а ИИ-тексты — избыточная шаблонность, повторяемость формулировок и упрощенный стиль. Среди ключевых рекомендаций для выявления такого контента — критическая оценка источников, внимание к деталям, проверка метаданных изображений и использование специализированных онлайн-инструментов.
Генеративные нейросети используются сегодня практически во всех сферах — от финансов до индустрии развлечений. Вместе с ростом возможностей искусственного интеллекта увеличиваются и риски: с помощью ИИ создаются правдоподобные фейковые тексты, изображения и видео, которые все сложнее отличить от реальных. В таких условиях особое значение приобретает системный подход к проверке достоверности информации и развитию цифровой грамотности, отметил Алексей Пустынников, Team Lead DS департамента анализа данных и моделирования ВТБ.
«Главное правило выявления фейковых изображений — это внимание к деталям. Наиболее частыми признаками нейросетевой генерации становятся анатомические ошибки, искажения перспективы, неестественные тени и отражения, артефакты или бессмысленные надписи, а также предметы, которые нарушают законы физики или не соответствуют здравому смыслу. Такой подход позволяет вовремя распознать подделку, даже если на первый взгляд изображение кажется реалистичным», — подчеркнул Алексей Пустынников.
Наряду с визуальным контентом широко распространяются и тексты, созданные нейросетями. Они выглядят грамотными, структурно выверенными и лексически богатыми. При этом сгенерированные тексты зачастую отличаются повторяемостью формулировок, однотипной интонацией, избыточными пояснениями, чрезмерной вежливостью и оптимизмом, а также расплывчатым выражением мнения.
По мере распространения ИИ-контента востребованными становятся инструменты, которые позволяют проверять его достоверность: модели-детекторы, определяющие использование нейросетей, достоверность и корректность информации. По мнению экспертов ВТБ, такие подходы становятся особенно актуальными при работе с базами знаний и клиентскими интерфейсами, где важно исключить риск дезинформации или некорректных формулировок.
Растущая доступность генеративных моделей делает навыки критического восприятия информации особенно важными. Эксперты ВТБ уверены: развитие технологий должно сопровождаться и развитием механизмов защиты — как на уровне бизнеса, так и в повседневной практике пользователей.
