微軟 AI for Good 團隊近日發布一項最新研究報告，揭示人類在辨識 AI 生成圖像方面的平均成功率僅達 62%，僅略高於隨機猜測的 50% 水平。此發現凸顯 AI 技術快速進化下，人類感知能力的局限性，並引發對數位內容真實性之憂慮。
這項全球性研究匯集超過 1 萬 2500 名參與者，進行總計 28 萬 7000 次圖像評估。研究結果顯示，參與者在識別 AI 生成的假人像時相對容易成功，但當面對自然景觀或城市景觀等類型圖像時，成功率則大幅下滑至59% 至 61%。研究人員分析指出，這主要是因為在缺乏明顯圖像瑕疵或風格線索的情況下，人類難以準確區分真實與 AI 生成內容。
為確保研究的客觀性，團隊刻意避免僅選用高度欺騙性的圖像樣本。參與者透過一款名為「真實或偽造」的測驗遊戲進行評估，這些圖像皆模擬日常網路生活中可能遇到的情境。報告進一步解釋，人類較擅長辨識 AI生成的人像，原因在於人類天生具備強大的面部識別能力，能察覺 AI 肖像中的細微異常，例如不自然的表情或比例失調。
值得注意的是，研究中微軟自家開發的 AI 檢測工具展現優異效能，在識別真實與 AI 生成圖像方面的成功率超過 95%，遠高於人類表現。這項工具的應用不僅驗證了技術輔助的潛力，也強調了人工智慧在內容驗證領域的優勢。基於研究結論，微軟呼籲業界加速開發透明度工具，例如數位水印及強大 AI 檢測系統，以因應 AI 生成內容可能引發的假訊息風險。團隊表示，此類工具不僅能提升公眾辨識能力，還可強化數位生態的信任基礎，避免 AI 濫用導致社會混亂。
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