Un team del Max Planck Institute for Informatics e dell’Università di Siegen (Germania) ha stabilito che non è possibile oggi fare affidamento sulle AI per controllare automaticamente il realismo delle immagini create da altre AI.
Secondo loro, centinaia, persino migliaia di ricercatori in tutto il mondo che utilizzano questo standard (per non pagare per la valutazione delle persone) possono portarle in un vicolo cieco.
Questo standard si chiama Frechet Inception Distance (FID). Il FID è una metrica utilizzata per valutare la qualità delle immagini generate da reti generative avversarie (GAN).
Secondo gli scienziati, la FID non è in grado di valutare le immagini create artificialmente alla pari degli umani. Per dimostrarlo, hanno implementato una proprio GAN ottimizzata per il FID. Hanno scoperto che il FID segue il suo codice e di solito non riesce a raggiungere lo standard di riconoscimento “umano”.
Oltre a sostenere che il FID è inappropriato per il compito previsto, i ricercatori hanno anche affermato che rimedi “ovvi”, come lo scambio del motore interno con altri motori, scambierebbero semplicemente una serie di pregiudizi con altri.
Gli autori dello studio suggeriscono che sono ora in corso nuove iniziative di ricerca per sviluppare metriche più accurate per valutare la credibilità delle fotografie false.
La Redazione di Red Hot Cyber fornisce aggiornamenti quotidiani su
bug,
data breach e
minacce globali. Ogni contenuto è validato dalla nostra community di esperti come
Pietro Melillo,
Massimiliano Brolli,
Sandro Sana,
Olivia Terragni e
Stefano Gazzella.
Grazie alla sinergia con i nostri
Partner leader nel settore (tra cui
Accenture,
CrowdStrike,
Trend Micro e
Fortinet), trasformiamo la complessità tecnica in consapevolezza collettiva, garantendo un'informazione accurata basata sull'analisi di fonti primarie e su una rigorosa
peer-review tecnica.