AI图片生成与检测工具：人工智能驱动的文生图时代来临，你还能分辨真假吗？

随着技术的不断进步，现在辨别AI生成的图片与真实照片变得越来越困难。你能从以下四张图中分辨出哪张是AI生成的吗？请先尝试判断，再往下阅读答案。

实际上，只有左下角的图片是真实的拍摄照片。多数人对这类测试感到棘手，即便是编辑部的同事们也觉得难度颇高。这表明AI生成的图像已经逐渐逼近真实，甚至许多检测工具也开始失效。

过去，AI生成的图片往往带有明显的瑕疵：有些呈现出漫画风格，部分图像的四肢或五官显得异常，背景也不合理，整体漏洞百出，有时甚至令人毛骨悚然。然而，自从GPT-4升级后，大模型在文本到图像生成方面取得了显著突破。例如，右上角的“自拍照”就是通过一些提示词生成的。

如今的大模型能够理解诸如“平庸”、“漫不经心”、“模糊”、“过曝”等抽象概念，并生成看似随手拍摄的照片，毫无违和感。尽管具体实现方法尚未公开，但在OpenAI官网可以找到一些线索。

官方指出，在训练过程中，模型被教导更好地理解语言与图像之间的联系。借助某种“后期训练”，生成的图像更加自然流畅。例如，当输入“漫不经心”时，模型会调整角度、模糊画面并呈现自然表情。

技术发展如此迅速，人类难以跟上步伐。更糟糕的是，实验表明，连AI本身也难以区分真假。我们用最新的AI模型进行测试，发现它能轻易识别早期假图，但面对最新生成的图像则无能为力。例如，豆包和GPT都认为一张AI生成的自拍照是真实的。

除了大模型测试外，我们还尝试了两个热门的免费AI图片检测器，结果并不理想。我们用八张几乎无法用肉眼辨别的AI生成的人像图片进行测试，其中四个检测器意见一致，但它们均误判为真实照片。

另外四张图片，两个检测器意见完全相反。原本以为它们可能互相参考，但最终错误类型完全不同，说明它们各自存在问题。

测试不仅限于简单的人像图片，复杂场景下的表现更差。多人物或背景复杂的图片，甚至风景图片，都让检测器几乎全军覆没。即使面对AI生成的自拍照，检测器仍有怀疑，但对于复杂场景图片，它们完全信任。

更糟糕的是，某些检测器还会误判真正的照片为AI生成的图片，造成不必要的损失。

为什么现在的AI检测工具不再有效？搜索结果显示，虽然文生图技术飞速发展，但AI图像检测技术仍停留在卷积神经网络阶段。大多数工具未开放源码，我们在GitHub上找到了几个AI图片检测项目作为参考。

这些检测工具的架构依旧基于数据集+卷积特征识别+分类的老流程。计算机视觉领域的专家可能了解这套沿用了多年的流程：先为数据集中的每张图片打上是否由AI生成的标签，然后交给神经网络学习相应的图片特征，最后进行分类。

AI生图技术不断更新换代，而这些工具仅将新AI图打上标签加入老数据集重新训练。其中一个工具使用的CvT-13模型已是4年前的技术，显然无法应对当前挑战。

尽管AI图片识别领域有一些学术研究，但其速度、数量和关注度远不及大模型文生图技术。与其事后区分，不如从源头解决问题。

例如，各大AI公司倡导的C2PA组织致力于制定相关标准，以便更方便地验证信息来源。OpenAI计划为生成的图片添加水印，谷歌提出的synthID可将数字水印嵌入AI生成的中。这种水印不影响观感，但能被软件识别。

此外，我国今年3月发布的《人工智能生成合成标识办法》明确规定，自2025年9月起，所有AI生成的必须添加显式或隐式标识。

为何一定要区分AI图片呢？如果分不清不正是技术强大的体现吗？虽然AI生成图片的能力令人惊叹，但我们需考虑两面性。利用AI进行诈骗犯罪的新闻屡见不鲜，AI越逼真，我们被骗的可能性就越高。

总而言之，如今单靠肉眼已很难分辨AI图像的真假。无论是识别工具还是从源头标记AI，现有技术都显得落后，但需求却十分紧迫。因此，区分AI将是一场持久战。各大公司在展示AI生图技术的同时，也应重视AI识别技术的升级。