Kako so apokaliptični snežni prizori s Kamčatke pretentali splet? (FOTO & VIDEO)

Družbena omrežja, splet in celo nekateri tuji mediji so v preteklih dneh poročali o domnevni "snežni apokalipsi", ki naj bi zajela rusko Kamčatko.

Objave so spremljale fotografije in videoposnetki, ki so na prvi pogled delovali skoraj neverjetno. Večnadstropne stolpnice, iz katerih so vidna le še zgornja nadstropja, ulice, spremenjene v ozke snežne kanjone, avtomobili, izginuli pod debelimi plastmi snega, na nekaterih posnetkih je celo videti, kot da sneg sega do vrhov stavb. Čeprav so mnogi objavam nasedli, pa gre za očiten plod umetne inteligence (Ui).

Kako prepoznamo neresnične posnetke?

Kateri znaki na fotografijah in posnetkih pa razkrivajo dejstvo, da gre za vsebino, ustvarjeno z umetno inteligenco?

Kot je za N1 pojasnil Nejc Trampuž, novomedijski umetnik, fotograf in ljubiteljski vremenoslovec, ki zadnja leta raziskuje tehnologijo umetne inteligence in njen vpliv na našo družbo in okolje ter je avtor prvega kratkega filma, narejenega z umetno inteligenco v Sloveniji, modeli generativne umetne inteligence fizikalnih zakonitosti (še) ne razumejo najbolje. Zato so fizikalne nelogičnosti pogost prvi znak za nepristnosti posnetkov. Generativni postopki ustvarjajo tudi tipične artefakte (sledi), čeprav je teh z razvojem tehnologije vse manj, prepoznava pa je vedno težja tudi za pozorno oko.

"Če preverimo dejansko količino padlega snega na Kamčatki, je težko verjeti, da bi zamet, ki ga ustvari veter, lahko sploh presegal višino 10-nadstropnih stolpnic, istočasno pa na primer sosednja stolpnica zameta sploh nima. Vidimo tudi otroke, ki se sankajo in smučajo po teh snežnih zametih, v resnici to ne bi bilo mogoče, saj bi se napihan sneg pod njihovo težo globoko ugreznil," je pojasnil.

Po njegovih besedah so artefakti najbolj očitni v drobnih detajlih in nepravilnostih. "Nekateri ogromni kupi snega na 'posnetkih' so videti napluženi, in ne napihani. Poleg snega je vidna še arhitektura, ki pa ima recimo deformirane oblike stavb in oken, neravne ali nevzporedne linije, izginjajoče prečke na oknih, prelomljen drog javne razsvetljave in podobno. Tudi če upoštevamo, da je arhitektura tam drugačna in bolj razgibana od naše, takšne nelogičnosti nimajo smisla. Še avtomobili imajo kolesa, ki niso okrogla. Vse to so tipični kazalniki, da 'posnetki' niso pristni," je dodal.

Zgodovinsko sneženje

Dejstvo sicer je, da so na Kamčatki v zadnjih dneh res zabeležili zgodovinsko sneženje, vendar ne v količinah, kot so predstavljene z generiranimi vsebinami UI. Kot je za N1 pojasnil meteorolog Agencije RS za okolje (Arso) Blaž Šter, je v mestu Petropavlovsk-Kamčatski v januarju zapadlo dva metra snega, kar je sicer izjemno, vendar ne pa tudi tako skrajno, kot prikazujejo neresnične fotografije in posnetki, objavljeni na spletu.

Tudi sicer kraji na Kamčatki pozimi prejmejo obilico snega, saj ležijo ob Tihem oceanu. "Vlaga je zadostna, temperature pa dovolj nizke, zato je snežna odeja tam pogost pojav. Samo januarja je zapadlo kar dva metra snega, ob tem pa je pihal še močan veter, zaradi česar so nastali obsežni zameti," je pojasnil meteorolog.

Posnetek dejanskih razmer na Kamčatki:

A tako kot Trampuž je tudi Šter opozoril na pasti vsebin, ustvarjenih z umetno inteligenco, in da ne gre verjeti vsemu, kar se pojavi na spletu. "Vemo, da je takšnih vsebin vedno več. Objave pa so vse pogosteje narejene tako, da delujejo čim bolj spektakularno," je poudaril Šter.

Umetno inteligenco lahko po njegovih besedah uporabimo na pameten način ali jo zlorabimo kot v omenjenem primeru. "Dejstvo pa je, da ljudje pogosto delimo vsebine, ne da bi jih predhodno preverili. Tisti, ki so objave delili, so verjetno mislili, da gre za pristne posnetke. A v prihodnje bo treba računati na to, da se bodo takšni primeri pojavljali vse pogosteje, zato bo potrebna večja previdnost pri vsaki takšni še posebej spektakularni novici. Informacije bo treba preverjati iz več virov," je dodal.

Navsezadnje je po njegovem mnenju takšnim posnetkom težko verjeti že ob dejstvu, da tudi ob dveh metrih zapadlega snega — kar se na Kamčatki sicer lahko zgodi — fotografije z visokimi stolpnicami v ozadju vzbujajo dvom o njihovi verodostojnosti.

Preveč idealna estetika

Kako lahko v prihodnje prepoznate vsebine, ki jih je ustvarila umetna inteligenca, da vas ne zavedejo? Navsezadnje, v času, ko so orodja umetne inteligence sposobna ustvarjati verodostojne fotografije in celo generirati posnetke, postaja ločevanje med resničnim in umetno ustvarjenim vse težje.

Trampuž svetuje, da ste pozorni na detajle, torej na nenavadne oblike, popačenja in nekonsistence, deformirane oblike ljudi, živali in objektov, pa tudi na že omenjene fizikalne zakonitosti, ki so trenutno še šibka točka generativne umetne inteligence.

Galerija dejanskih razmer na Kamčatki:

Pri posnetkih je učinkovita metoda to, da večkrat zaustavite posnetek in preverite t. i. motion blur (zamegljenost zaradi gibanja, op. p.). Tudi pri resničnih posnetkih se sicer hitro premikajoči objekti in okončine naravno zameglijo, a je pri generiranih posnetkih po navedbah Trampuža ta zameglitev nekonsistentna, nenaravna in se vizualno preliva oziroma spreminja obliko.

"Odvisno je od uporabljenega modela umetne inteligence, ampak posnetki lahko vsebujejo še nenavaden vizualni šum – rahlo, stalno migetanje vseh detajlov, čeprav kamera miruje. Generirane vsebine lahko izda tudi preveč idealna oziroma spolirana estetika, kar samo po sebi sicer še ne more biti dokaz. Torej popolna osvetlitev, dramatične kompozicije, plastičen, gladek videz, brez drobnih nepravilnosti v teksturi, umazanije ali naključnih poškodb," je za N1 pojasnil Trampuž.

Označba vsebin

Sogovornik je ob tem ocenil, da bi bilo nujno, da se generirane vsebine na družbenih omrežjih jasno in transparentno označujejo. "Žal avtomatizirani detektorji, ki naj bi zaznali uporabo umetne inteligence, v praksi zelo slabo delujejo. Platforme se sicer do neke mere trudijo takšna orodja in označbe umetne inteligence integrirati, a so zaradi tehničnih težav te rešitve omejene," je poudaril.

Bi pa lahko družbena omrežja po njegovih besedah izboljšala področje algoritmov. Ti namreč zdaj močno favorizirajo tiste vsebine, ki bolj pritegnejo uporabnike in povečujejo njihovo interakcijo. "Podobno kot klasični mediji tudi platforme družbenih omrežij tekmujejo za pozornost in zaslužek. Algoritmi spodbujajo deljenje viralnih vsebin in s tem tudi povečujejo družbeni razkol, ustvarjajo pa se tudi informacijske povratne zanke in t. i. algoritemski mehurčki," je sklenil.