Is het een foto van een mens of zijn het slechts pixels die een niet bestaand persoon uitbeelden? Nog niet eens zo heel lang geleden kon ieder geoefend oog dat vrij gemakkelijk zien, maar inmiddels is de technologie zo goed dat het onderscheid niet meer is te maken met het blote oog.
Het gaat zelfs nog verder: proefpersonen vinden vaker een AI-foto menselijk dan een foto van een bestaand persoon. Uit nieuw onderzoek, gepubliceerd in vaktijdschrift Psychological Science, blijkt dat 69,5 procent van de voorgeschotelde AI-portretten als ‘echt’ worden gezien.
Over de auteur
Laurens Verhagen schrijft voor de Volkskrant over technologie, internet en kunstmatige intelligentie. Daarvoor was hij onder andere hoofdredacteur van nu.nl.
Bij de menselijke portretten ligt dit percentage een stuk lager, net boven de helft. De onderzoekers noemen dit ‘hyperrealisme’; het effect dat we de artificieel gecreëerde werkelijkheid als echter beschouwen dan de fysieke werkelijkheid.
Belangrijke nuance is dat uit eerder onderzoek bleek dat dit nadrukkelijk alleen optreedt bij de portretten van witte mensen. Het hangt samen met het al langer bekende gegeven dat AI niet neutraal is: ‘Algoritmes zijn disproportioneel getraind met witte gezichten.’
Dit is problematisch, zeggen de onderzoekers: ‘Als AI-gezichten voor witte gezichten realistischer lijken dan voor andere groepen, zal het gebruik ervan de perceptie van ras verwarren met de perceptie van ‘menselijk’ zijn.’ Ze pleiten er dan ook voor dat toekomstige AI-modellen gelijkwaardiger getraind worden.
Iris Groen, universitair docent computationele neurowetenschappen aan de Universiteit van Amsterdam en niet betrokken bij dit onderzoek, noemt het een interessante studie: ‘Het mooie eraan is dat de onderzoekers een psychologische verklaring zoeken voor het verschijnsel van hyperrealisme en van daaruit ook weer terug gaan naar de computerwetenschappen.’
Die verklaring ligt onder meer in het gegeven dat mensen ‘gemiddelde’ gezichten als realistisch beschouwen. Dit is precies wat de AI-systemen (in dit geval het StyleGAN2-algoritme) leren: een gemiddeld proportioneel gezicht op basis van de grote hoeveelheden portretten waarmee ze zijn getraind.
De onderzoekers borduren voort op bestaande inzichten die verklaren hoe mensen gezichten van elkaar onderscheiden en onthouden. ‘Het interessante uit deze studie is dat proefpersonen die specifieke kenmerken wel gebruikten, maar in sommige gevallen juist op de verkeerde manier’, zegt Groen. Een gezicht in de juiste proporties? Dan zal het wel menselijk zijn.
Een andere opvallende conclusie uit de studie is dat juist de mensen die het meest overtuigd zijn van hun eigen capaciteiten de meeste fouten maken, een verschijnsel in de psychologie dat bekend staat als het Dunning-Krugereffect. De gevolgen kunnen groot zijn: als mensen niet meer kunnen inschatten wat AI is en wat echt, is het risico groot dat ze in desinformatie trappen. Een belangrijk inzicht, vindt Groen: ‘Je moet mensen dus niet per se trainen in het beter onderscheid maken tussen echt en nep. Het zou al winst zijn als ze beseffen dat hun oordeel niet altijd juist is.’
Dat onderscheid maken tussen synthetische en echte foto’s kan AI overigens zelf veel beter. Theo Gevers, hoogleraar Computer Vision aan de Universiteit van Amsterdam, ontwikkelde een detectie-algoritme genaamd Deepfact. Dit geeft bij maar liefst 98,7 procent van de door StyleGan2 gemaakte foto’s het juiste oordeel. ‘Een bijna perfecte score’, aldus Gevers.
Om u deze content te kunnen laten zien, hebben wij uw toestemming nodig om cookies te plaatsen. Open uw cookie-instellingen om te kiezen welke cookies u wilt accepteren. Voor een optimale gebruikservaring van onze site selecteert u "Accepteer alles". U kunt ook alleen de sociale content aanzetten: vink hiervoor "Cookies accepteren van sociale media" aan.
U bent niet ingelogd
Op alle verhalen van de Volkskrant rust uiteraard copyright.
Wil je tekst overnemen of een video(fragment), foto of illustratie gebruiken, mail dan naar copyright @volkskrant.nl.
© 2023 DPG Media B.V. - alle rechten voorbehouden