bytedaily - Melansir laporan dari cnnindonesia.com, para ilmuwan dari Australian National University (ANU) telah mengembangkan sebuah metode baru yang memungkinkan identifikasi wajah hasil rekayasa kecerdasan buatan (AI) tanpa memerlukan perangkat lunak pendeteksi AI.
Metode ini, yang dipublikasikan dalam jurnal Proceedings of the National Academy of Sciences (PNAS), melibatkan pelatihan peserta untuk mengenali wajah buatan AI dengan fokus pada kesan visual secara keseluruhan. Hasil studi menunjukkan peningkatan akurasi peserta hingga hampir dua kali lipat, bahkan beberapa peserta mencapai tingkat akurasi yang mendekati sempurna.
Penelitian ini hadir di tengah maraknya penggunaan konten deepfake dan gambar buatan AI yang semakin sulit dibedakan dari aslinya. Peningkatan volume deepfake online diperkirakan mencapai sekitar 900 persen per tahun seiring dengan kemajuan generator gambar AI.
Sebelumnya, kemampuan manusia dalam membedakan konten AI dan konten asli dilaporkan hampir setara dengan tebakan acak. Kesulitan ini semakin terasa ketika harus membedakan wajah manusia asli dengan wajah buatan AI. Metode deteksi konvensional yang mengandalkan pencarian kesalahan visual seperti distorsi latar belakang atau anatomi tubuh yang janggal, menjadi kurang efektif seiring perkembangan AI.
Perangkat pendeteksi AI komersial juga diakui belum optimal dan berpotensi menghasilkan kesalahan deteksi (false positive). Selain itu, beberapa alat tersebut menggunakan AI, sehingga alasan di balik kesimpulannya tidak selalu transparan bagi pengguna. Para peneliti menekankan pentingnya meningkatkan kemampuan manusia dalam mendeteksi AI, mengingat keterbatasan solusi berbasis AI untuk masalah deepfake.
Pendekatan baru yang dikembangkan mengalihkan fokus dari detail kecil ke 'global impressions' atau kesan keseluruhan wajah. Enam karakteristik yang menjadi fokus meliputi simetri, proporsionalitas, daya tarik, ekspresivitas, keunikan, dan kemudahan wajah untuk diingat. Model ini dilatih menggunakan kumpulan data besar, menghasilkan wajah berdasarkan pola yang dipelajari.
Studi tersebut menemukan bahwa AI cenderung menghasilkan wajah yang lebih 'tipikal' karena mengandalkan rata-rata matematis dari banyak wajah dalam data pelatihannya. Sebaliknya, wajah manusia asli dinilai lebih ekspresif, khas, dan mudah diingat. Meskipun orang memiliki sensitivitas intuitif terhadap perbedaan ini, mereka belum tentu dapat langsung menggunakannya untuk mendeteksi deepfake secara akurat. Wajah buatan AI cenderung dinilai lebih simetris, proporsional, dan menarik, namun kurang unik, kurang mudah diingat, dan kurang ekspresif dibandingkan wajah manusia asli.
