Поделиться
С анатомическими ошибками, искаженной перспективой и шаблонными формулировками — именно так, по мнению экспертов, чаще всего проявляет себя контент, созданный искусственным интеллектом. В пресс-службе ВТБ рассказали, на что стоит обращать внимание, чтобы не попасться на уловки нейросетей.
Фото: freepik-ru.freepik.com
тестовый баннер под заглавное изображение
Так, сегодня отличить сгенерированный визуальный контент можно по нескольким типичным признакам. По словам Алексея Пустынникова, руководителя команды аналитиков данных департамента анализа данных и моделирования ВТБ, «главное правило выявления фейковых изображений — это внимание к деталям. Наиболее частыми признаками нейросетевой генерации становятся анатомические ошибки, например, лишние или деформированные пальцы, искажения перспективы, неестественные тени и отражения, а также артефакты или бессмысленные надписи. Кроме того, стоит насторожиться, если в кадре присутствуют предметы, которые нарушают законы физики или не соответствуют здравому смыслу. Такой подход позволяет вовремя распознать подделку, даже если на первый взгляд изображение кажется реалистичным».
Не менее активно ИИ используется и для создания текстов — от коротких комментариев до аналитических обзоров. Как уточняют в пресс-службе, такие материалы зачастую отличаются внешней грамотностью, но при этом страдают от повторяемости фраз, переизбытка стандартных оборотов, неестественной вежливости и чрезмерного оптимизма. Все это — повод усомниться в «человеческом происхождении» текста.
«Для массово доступных моделей характерна определенная шаблонность: избыточная дружелюбность, повторяемость, обилие стандартных оборотов и "воды". Важно всегда критически оценивать контент: насколько он полезен, сколько усилий вложено в его создание, используется ли в тексте личный опыт автора и можно ли проверить полученную информацию по независимым источникам», — отметил Виктор Булатов, ведущий специалист управления партнерств и ИТ-процессов. Он добавил, что шаблонность, избыток «воды» и отсутствие проверяемых фактов — ключевые признаки машинной генерации.
По словам экспертов, проверять подлинность изображений и текстов — как в обыденной практике, так и в рамках корпоративных решений — помогают инструменты верификации. Среди популярных подходов — анализ метаданных, сравнение с первоисточниками и применение специализированных онлайн-детекторов.
В банке рассматривают возможность внедрения собственных решений для автоматической оценки достоверности информации и выявления токсичного или чувствительного контента. Как пояснил Лев Меркушов, руководитель направления разработки ИИ-решений, такие инструменты особенно актуальны при работе с базами знаний и клиентскими сервисами — там, где важна точность формулировок и недопустимы искажения.
«Мы планируем обучение специальных моделей-детекторов, чтобы отслеживать наличие токсичных или чувствительных тем в сгенерированном контенте и проверять достоверность выдачи. А для обычных пользователей главное правило остается прежним: перепроверяйте информацию по надежным источникам», — отметил Меркушов.
Специалисты подчеркивают: несмотря на развитие технологий, критическое мышление остается главным инструментом пользователя. Проверка информации по независимым источникам, анализ логики текста, изучение деталей изображения — все это помогает избежать дезинформации и сохранить контроль над качеством потребляемого контента.
В пресс-службе финансовой организации убеждены, что грамотная работа с ИИ требует не только технических решений, но и повышения цифровой осведомленности. Навыки оценки источников и системный подход к проверке информации становятся основой безопасного взаимодействия с искусственным интеллектом — как в личной жизни, так и в профессиональной сфере.