論文の概要: Seeing is not always believing: A Quantitative Study on Human Perception of AI-Generated Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.13023v1
• Date: Tue, 25 Apr 2023 17:51:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-26 19:18:11.562094
• Title: Seeing is not always believing: A Quantitative Study on Human Perception of AI-Generated Images
• Title（参考訳）: 見ることは常に信じるとは限らない:AI生成画像の人間の知覚に関する定量的研究
• Authors: Zeyu Lu, Di Huang, Lei Bai, Xihui Liu, Jingjing Qu, Wanli Ouyang
• Abstract要約: 人工知能(AI)技術の進歩が偽写真を生み出すのではないかという懸念が高まっている。 この研究は、現在最先端のAIベースのビジュアルコンテンツ生成モデルが、常に人間の目を欺くことができるかどうかという疑問に答えることを目的としている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 75.83713438000012
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Photos serve as a way for humans to record what they experience in their daily lives, and they are often regarded as trustworthy sources of information. However, there is a growing concern that the advancement of artificial intelligence (AI) technology may produce fake photos, which can create confusion and diminish trust in photographs. This study aims to answer the question of whether the current state-of-the-art AI-based visual content generation models can consistently deceive human eyes and convey false information. By conducting a high-quality quantitative study with fifty participants, we reveal, for the first time, that humans cannot distinguish between real photos and AI-created fake photos to a significant degree 38.7%. Our study also finds that an individual's background, such as their gender, age, and experience with AI-generated content (AIGC), does not significantly affect their ability to distinguish AI-generated images from real photographs. However, we do observe that there tend to be certain defects in AI-generated images that serve as cues for people to distinguish between real and fake photos. We hope that our study can raise awareness of the potential risks of AI-generated images and encourage further research to prevent the spread of false information. From a positive perspective, AI-generated images have the potential to revolutionize various industries and create a better future for humanity if they are used and regulated properly.
• Abstract（参考訳）: 写真は、人間が日常生活で何を経験したかを記録するための手段であり、しばしば信頼できる情報源と見なされる。 しかし、人工知能(AI)技術の進歩が偽の写真を生み出し、写真に対する混乱と信頼の低下を引き起こすのではないかという懸念が高まっている。 本研究の目的は、現在のaiベースの視覚コンテンツ生成モデルが一貫して人間の目を欺き、誤った情報を伝えることができるかどうかという疑問に答えることである。 50人の被験者を対象に高品質な定量的調査を行い、人間は実際の写真とaiが生成した偽の写真とを38.7%の程度で区別できないことを初めて明らかにした。 また, 性別, 年齢, 経験など個人が生成するAIGC(AIGC)の背景は, 実際の写真とAI生成画像を区別する能力に大きく影響しないことがわかった。 しかし、私たちは、人々が本物と偽の写真を区別するための手がかりとなる、AI生成画像にある種の欠陥があることを観察しています。 我々の研究は、AI生成画像の潜在的なリスクに対する認識を高め、偽情報の拡散を防止するためにさらなる研究を促進することを願っている。 ポジティブな観点から見れば、AI生成画像は様々な産業に革命をもたらす可能性があり、もしそれが適切に使用され、規制されたら、人類にとってより良い未来を生み出すことができる。

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