Inimeste libanägude eristamise oskus pole parem mündiviskest

Katse esimeses etapis liigitasid osalised neile ette antud näod õigesti 48,2 protsendil juhtudest.
Katse esimeses etapis liigitasid osalised neile ette antud näod õigesti 48,2 protsendil juhtudest. Autor/allikas: Jizhidexiaohailang/Unsplash

Tehisintellekti loodud tehisnäod sarnanevad päris inimeste nägudele juba sedavõrd palju, et keskmine inimene võiks visata nende eristamiseks sama hästi münti. Viimane näitlikustab ilmekalt, et ka ühismeedias tegutsevate propagandamasinate leidmine muutub üha raskemaks, nendib R2 tehnikakommentaaris Kristjan Port.

Kui kellelegi pakutakse lotomängu 50-protsendilise võiduvõimalusega, tasuks mängida. Võiduvõimalust võib pidada üpris lahkeks. Kas see on sama hea märk, kui keegi peab valima ja eristama õiget valest ning ta saab tulemuseks 50 protsenti? Seekord ei pea see paika! Tegemist oleks sootuks oskamatu tegelasega. Sama tulemuse saaks ilma midagi teadmata münti visates ehk lotot mängides.

Oletame, et sulle pakutakse valida kahe lotopileti vahel loosis, milles võiduvõimalus on 50 protsenti ja kummagi pileti peal on inimese nägu. Neist ühel on päris inimese pilt ja teisel tehisintellekti loodud sünteetiline inimese pilt. Sa ei tea, kumb on võidupilet, aga kas tead, kumb on päris inimese pilt. Ühendriigi Berkeley ja Ühendkuningriigi Lancasteri ülikooli teadlased korraldasid eksperimendi, milles testiti hüpoteesi, et inimene näeb läbi libakujutise katsed ja eristab loomulikud liigikaaslased võltsidest. Teema on oluline mitmes mõttes.

Värskelt valusa näite leiab Ukraina sõjaga paralleelselt ühismeedias toimuvatest lahingutest, kus võib kohata Venemaa kaitseks ja Ukraina vastu esinevaid "tegelasi". Kaks huvitavat osatäitjat, keegi Irina Kerimova ja Vladimir Bondarenko on näiliselt ukrainlased. Ekraanil kuvatavad piltinimesed teavad rääkida riigi õelatest enda vastu suunatud vägivaldsetest provokatsioonidest, kokkuvarisevast sõjaväest ja inimeste ootusest peagi saabuvast Putini kingitud vabastamisest. Tegelikkuses on mõlemad Venemaa trollifarmi uustoodang.

Informatsiooniga käib alati kaasas selle usutavuse test. Sotsiaalmeedias vahendatava puhul on selleks muu hulgas kõneleja pilt ja pärisnimi, kuigi veebist leiaks neid asendama juhuslikke pilte ja nime võib välja mõtelda. Mõlemat saab teatud piirini nägude tuvastamise teenuste ja kasvõi otsingumootori abil kontrollida. Leidmine pole garanteeritud ja keegi ei keela Twitteris kasutamast pildi kohal karikatuuri või nimena pseudonüümi.

Poliitilises lahingus on relvaks aga usaldusväärsus. Kuis sõnum võib panna uskumise proovile, oleks hea ja samas ka odav pakkuda selle kõrvale kuvandit vähemalt natukenegi usutavast allikast. Usaldus on inimeses eksisteeriv tunne ehk midagi, mida saab petta.

Näiteks luues varakult veebiruumi siira välimusega pildi kellestki, keda ei eksisteeri. Pilt seostatakse nime ja ametiga, jättes muud üksikasjad ebamääraseks. Otsingumootorid jätavad uue hinge oma mällu ja see jääb ootama infosõjalist ülesannet. Mainitud liba-Irina ja võlts-Vladimiri pildid olid üpris head ning petsid juhuvaatajaid. Detailsemal vaatlusel sisaldasid need siiski tehnilisi puudujääke ja pettus paljastati. Kui palju leidub veebis paljastamata pettuseid, jääbki teadmata.

Seda vähemalt juhul, kui inimesed ei suuda valeinimest pildilt ära tunda, isegi olles sohi võimalusest motiveeritult tähelepanelikud. Mainitud uuring koosnes kolmest etapist. Esimeses paluti 315 osalejal eristada ükshaaval 800 näoga pildikogust 128 sellist, mis on tema arvates kas tõeline või kunstlik. Keskmine tulemus oli 48,2 protsenti. See tähendab, et inimeste oskus on mündiviskamisega enam-vähem samal tasemel ehk oskust pole.

Valik katses osalenutele näidatud nägudest. Protsent tähistab inimeste osakaalu, kes näo õigesti liigitasid, S- ja R-täht vastavalt sünteetilist ja päris nägu. Autor/allikas: Sophie J. Nightingale ja Hany Farid

Samas pandi tähele, et päris inimeste puhul eristati natukene paremini Ida-Aasia mehi sama regiooni naistest ja analoogselt valgeid mehi valge nahavärviga naistest. Sünteetiliste piltide puhul tehti enim vigu valgenahalisi isikuid kuvavate piltide puhul. Lisaks tehti soo põhjal rohkem vigu valgete meeste piltidega.

Teadlased arvavad, et põhjus seisneb inforuumist kogutavate valgenahaliste piltide rohkuses, millega pildigeneraatorit õpetatakse, mille tõttu koostab masin usutavamaid heleda nahatooniga libainimesi.

Teises etapis õpetati osalejaid, kuidas eristada tehislikult genereeritud inimeste pilte. Seejärel kordus eelmise etapiga analoogne ülesanne valida 800 pildi seast 128 päris ja teist sama palju kunstlikke näopilte. Õppimisest oli kasu, kuid paraku mitte eriti palju.

Õigete tulemuste keskmine väärtus oli 59 protsenti. Siia sobib amerikanism close, but no cigar, mis pärineb eelmise sajandi alguse USA laatadel korraldatud võistlustest, kus auhinnaks olid sigarid. Nii olevat öeldud, kui osaleja sai hea tulemuse, aga sellest ei piisanud sigari võitmiseks. Noh, tegelikult keegi ei tea, kas see selgitus vastab tegelikkusele, aga paistab, et inimene petab end igas olukorras.

Kolmandas eksperimentaalses faasis paluti osalejatel hinnata seitsme palli skaalal pildil olija usaldusväärsust. Selgus, et võrreldes sünteetilistega peeti päris inimeste nägusid natukene vähem usaldusväärseteks. Pallides vastavalt 4.48 pärisinimestele ja 4,82 tehisintellekt genereeritud nägudele. Suurem pallide arv kajastab suuremat usaldusväärsust.

Teadlased tunnustavad tehisintellekti arendajate edusamme, sest kunstlikud näod on fotorealistlikud ja inimestel on ilmseid raskusi nende eristamisel tegelikest. Samas kutsuvad nad taoliste tehnoloogiate arendajaid kaaluma, kas nende tööst tulenevad riskid võivad kujuneda suuremaks loodetud eelistest. Sellega nõustudes soovitavad nad hoiduda antud tehnoloogia arendamisest, eriti juhul kui neid motiveerib lihtsalt asjaolu, et taolise asja tegemine on võimalik.

Teisalt, kui nad ei taha loobuda, paluvad teadlased arendada mõistlike kaitsemeetmeid, et aidata leevendada tehnoloogia kasutamisest tulenevaid vältimatuid kahjusid. Ühe ideena pakuvad nad lisada valeinimeste piltidele hoiatav vesimärk. Sellest võiks lisada uurimistööle veel ühe järelduse – kardetavalt on teadlased halvad inimeste tundjad.

Esmaspäevast neljapäevani võib Kristjan Porti tehnoloogiakommentaari kuulda Raadio 2 saates "Portaal".

Toimetaja: Jaan-Juhan Oidermaa

Allikas: "Portaal"

Hea lugeja, näeme et kasutate vanemat brauseri versiooni või vähelevinud brauserit.

Parema ja terviklikuma kasutajakogemuse tagamiseks soovitame alla laadida uusim versioon mõnest meie toetatud brauserist: