Коммуникативные характеристики личности и оценка фотографий, сгенерированных искусственным интеллектом

Аннотация

Актуальность. Технологии искусственного интеллекта (ИИ) развиваются с невероятной скоростью, становясь доступными для многих пользователей. Большинство онлайн сервисов генерируют фотографии, что открывает возможности для злоумышленников в области создания deepfake-изображений. Они используются для манипуляции общественным мнением, кражи данных и создания компрометирующих материалов. Понимание того, какие факторы повышают способность человека распознавать сгенерированные изображения, является важным для обеспечения информационной безопасности. Необходимо также выяснить, какие психологические характеристики позволяют адаптироваться к новым технологиям.

Цель. Изучение связи между коммуникативными характеристиками личности и способностью различать сгенерированные искусственным интеллектом изображения лиц и реальные фотографии людей.

Выборка. В исследовании приняли участие 96 респондентов в возрасте от 18 до 58 лет, студенты и специалисты различных профилей (Mвозраст = 22,27 года, SD = 7,87, 63 женщины).

Методы. Исследование выполнено с применением «Опросника эмоциональной эмпатии» М. Орлова, Ю.Н. Емельянова и теста В.Ф. Ряховского «Оценка уровня общительности». В эксперименте в качестве стимульного материала использовались фотографии реальных людей и изображения лиц, сгенерированные ИИ (Kandinsky 2.2, ресурс thispersondoesnotexist.com, работающий на модели StyleGAN).

Результаты. Статистически значимой связи показателей эмпатии и коммуникабельности с переменной «эффективность распознавания сгенерированных лиц» обнаружено не было. Была обнаружена статистически значимая связь между успешностью распознавания фотографий, сгенерированных ИИ, и переменной «наличие опыта взаимодействия с ИИ».

Выводы.Уровни эмпатии и коммуникабельности не связаны с эффективностью распознавания фотографий, сгенерированных ИИ. Но люди, которые взаимодействуют с ИИ, опознают его генерации лучше, чем те, кто не имеет опыта работы с ИИ, и, вероятно, способны распознать использование ИИ злоумышленниками. Полученные результаты вносят вклад в развитие исследований в области восприятия и взаимодействия с ИИ.

Литература

Белый, М.И. (1992). Познай себя. 30 популярных тестов. Москва: Изд-во «Экономика».

Зимина, Н.А. (2015). Психологическая диагностика коммуникативного потенциала личности. Нижний Новгород: Изд-во Нижегородского государственного архитектурно-строительного ун-та.

Солдатова, Г.У. (2008). Психодиагностика толерантности личности. Москва: Изд-во «Смысл».

Davis, M.H. (2017). Empathy, Compassion, and Social Relationships. In: E.M. Seppälä et al., (eds.). The Oxford Handbook of Compassion Science. (pp. 299–316). Oxford: Oxford University Press. https://doi.org/10.1093/oxfordhb/9780190464684.013.23

Fletcher, J. (2018). Deepfakes, Artificial Intelligence, and Some Kind of Dystopia: The New Faces of Online Post-Fact Performance. Theatre Journal, 70(4), 455–471. https://doi.org/10.1353/tj.2018.0097

Kietzmann, J., Lee, L.W., McCarthy, I.P., Kietzmann, T.C. (2020). Deepfakes: Trick or Treat? Business Horizons, 63, 135–146. https://doi.org/10.1016/j.bushor.2019.11.006

Lago, F., Pasquini, C., Böhme, R., Dumont, H., Goffaux, V., Boato, G. (2022). More Real Than Real: A Study on Human Visual Perception of Synthetic Faces. IEEE Signal Processing Magazine, 39(1), 109–116. https://doi.org/10.48550/arXiv.2106.07226

Lu, Z., Huang, D., Bai, L., Qu, J., Wu, C., Liu, X., Ouyang, W. (2023). Seeing is not always believing: Benchmarking Human and Model Perception of AI-Generated Images. Computer Science, 16, 17–31.

MacDorman, K.F., Chattopadhyay, D. (2016). Reducing consistency in human realism increases the uncanny valley effect; increasing category uncertainty does not. Cognition, 146, 190–205. https://doi.org/10.1016/j.cognition.2015.09.019

Miller, E.J., Foo, Y.Z., Mewton, P., Dawel, A. (2023a). How do people respond to computer-generated versus human faces? A systematic review and meta-analyses. Computers in Human Behavior Reports, 10, 38–50. https://doi.org/10.1016/j.chbr.2023.100283

Miller, E.J., Steward, B.A., Witkower, Z., Sutherland, C.A.M., Krumhuber, E.G., Dawel, A. (2023b). AI Hyperrealism: Why AI Faces Are Perceived as More Real Than Human Ones. Psychological Science, 34(12), 1390–1403. https://doi.org/10.1177/09567976231207095

Moshel, M.L., Robinson, A.K., Carlson, T.A., Grootswagers, T. (2022). Are you for real? Decoding realistic AI-generated faces from neural activity. Vision Research, 199, 234–251. https://doi.org/10.1016/j.visres.2022.108079

Nightingale, S.J., Farid, H. (2022). AI-synthesized faces are indistinguishable from real faces and more trustworthy. Proceedings of the National Academy of Sciences, 19(8), 109–118. https://doi.org/10.1073/pnas.2120481119

Preckel, K., Kanske, P., Singer, T. (2018). On the interaction of social affect and cognition: Empathy, compassion and theory of mind. Current Opinion in Behavioral Sciences, 19, 1–6. https://doi.org/10.1016/j.cobeha.2017.07.010

Shen, B., Webster, R.B., O'Toole, A., Bowyer, K., Scheirer, W.J. (2021). A Study of the Human Perception of Synthetic Faces. In the 16th IEEE International Conference on Automatic Face and Gesture Recognition. (pp. 1–8). Jodhpur, India. https://doi.org/10.48550/arXiv.2111.04230