أطلقت شركة Pangram، شركة الكشف عن الذكاء الاصطناعي المعروفة بتمييز النصوص التي تم إنشاؤها آليًا، رسميًا Pangram Image 1.0 وPangram Image Flash 1.0، وهما زوجان من النماذج تقول الشركة إنهما يمثلان حالة جديدة من التقدم لاكتشاف الصور ومقاطع الفيديو التي تم إنشاؤها والمحررة بواسطة الذكاء الاصطناعي. الإعلان، الذي تم نشره على مدونة Pangram الخاصة في 4 نوفمبر والتقطته Engadget وUnite.AI وYahoo Tech، يحول معاينة البحث التي أصدرتها الشركة قبل بضعة أشهر إلى منتج متاح بشكل عام مع دعم API.
يأتي الإطلاق في وقت أصبح فيه من الصعب حقًا التمييز بين الوسائط الاصطناعية والمحتوى الأصلي، سواء بالنسبة للمتصفحين العاديين أو لمنصات أنظمة الإشراف التي تعتمد عليها. ويراهن بانجرام على أن نماذج الكشف المخصصة، والمدربة خصيصًا على مخرجات المولدات الرائدة اليوم، يمكنها استعادة بعض تلك الإشارة المفقودة.
اكتشاف الصور الحدودية بدقة تصل إلى 99.96%
تم تقييم نموذج Pangram Image 1.0 الرائد مقابل معيار قامت الشركة ببنائه بنفسها: 100 صورة حقيقية، كل منها معكوسة بإصدارات اصطناعية تم إنتاجها بواسطة 12 من مولدات الصور ذات الذكاء الاصطناعي الحدودي باستخدام مطالبات متطابقة بشكل وثيق مع الصورة الأصلية، ليصبح المجموع 1200 صورة اصطناعية. في مجموعة التقييم هذه، أبلغت شركة Pangram عن دقة تبلغ 99.96%، وهو رقم، إذا صمد تحت التدقيق المستقل، فإنه سيضع النموذج في مرتبة أعلى بكثير من أجهزة الكشف التجارية والأكاديمية التي قارنته بها الشركة.
وبعيدًا عن الحكم البسيط الحقيقي أو المزيف، يقوم النموذج بإخراج خرائط حرارية تحدد بالضبط مكان ظهور محتوى الذكاء الاصطناعي داخل الصورة. وهذا مهم بالنسبة للأرضية المشتركة المتزايدة بين الصور الاصطناعية بالكامل والصور الفوتوغرافية التي لم تمسها: الصور التسويقية ذات الخلفيات التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي، أو الصور التي تم تنقيحها باستخدام أدوات توليدية، أو المواد المركبة التي تمزج بين الموضوعات الحقيقية والعناصر المولدة.
يدعي Pangram أيضًا أن النموذج الجديد قوي بالنسبة لأنواع التحولات التي تهزم أجهزة الكشف الساذجة بشكل موثوق - ضغط الوسائط الاجتماعية، والتشويش والتشويش المتعمد، ودقة التحميل المنخفضة. تقول الشركة إن معاينة بحثها السابق تطلبت صورًا لا تقل عن 512 × 512 بكسل، بينما تقبل الصورة 1.0 مدخلات تصل إلى 256 × 256، مع إخلاء المسؤولية عن الثقة المنخفضة الموضح أسفل الحد القديم.
اكتشاف الفيديو وقفزة 29 نقطة على DF26
النموذج المصاحب، Pangram Image Flash 1.0، موجه نحو الفيديو، وهنا تكون ادعاءات الشركة أكثر وضوحًا. يستشهد بانجرام بدراسة أكاديمية حديثة، DF26، والتي وجدت أن البشر بالكاد أفضل من العشوائيين عند التمييز بين مقاطع الفيديو الحقيقية لأشخاص يتحدثون ومقاطع الفيديو التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي - وأن أجهزة الكشف الآلية الحالية لم تكن أفضل بكثير. وفي نفس معيار DF26، سجلت Pangram درجة 98.7%، والتي تصفها بأنها قفزة بمقدار 29 نقطة على أفضل كاشف تالي.
لقياس الأداء مقابل السوق التجاري بدلاً من الأوساط الأكاديمية، أنشأ بانجرام مجموعة مقارنة صعبة من 129 مقطع فيديو حقيقيًا على وسائل التواصل الاجتماعي، وقام بإنشاء مرايا اصطناعية لكل منها باستخدام 14 مولد فيديو حدودي مختلف - 100 مقطع فيديو لكل مولد، مصنفة مع أول إطار حقيقي لكل فيديو مصدر ومدفوعة بأوصاف تم إنشاؤها للحدث. ومن خلال مقاطع الفيديو الـ 1529 الناتجة، قامت الشركة بمقارنة Flash 1.0 مع العديد من خدمات الكشف عن الفيديو الرئيسية التي تعمل بتقنية الذكاء الاصطناعي. تم تصميم منهجية المرآة لإزالة تحيز المحتوى: يتشارك كل فيديو حقيقي وتوأمه الاصطناعي في نفس المشهد والموضوع، لذلك لا يستطيع الكاشف التلاعب في الاختبار من خلال معرفة الموضوعات أو الجماليات المرتبطة بمحتوى الذكاء الاصطناعي.
يقوم نموذج Flash أيضًا بإجراء تحليل إطار بإطار، مما يتيح له وضع علامة على المقاطع التي تم تحريرها بواسطة الذكاء الاصطناعي داخل لقطات أصلية - وهي قدرة تهدف إلى حل المشكلة المتزايدة المتمثلة في مقاطع الفيديو التي يتم التلاعب بها جزئيًا بدلاً من المقاطع الاصطناعية بالكامل.
من اكتشاف النص إلى حزمة الوسائط الاصطناعية الكاملة
قامت Pangram ببناء سمعتها على اكتشاف النصوص باستخدام الذكاء الاصطناعي، حيث تُستخدم مصنفاتها على نطاق واسع في التعليم والنشر، ووصفت تغطية Yahoo Tech للإطلاق الشركة بأنها المعيار الذهبي في تلك الفئة. يعد التوسع في الصور والفيديو توسعًا طبيعيًا، وهو يضع Pangram كمركز متكامل للمنصات وغرف الأخبار والمؤسسات التي تحاول مراقبة الوسائط الاصطناعية عبر التنسيقات.
تأتي النماذج الجديدة مزودة بدعم واجهة برمجة التطبيقات (API) للكشف عن الصور والفيديو، وامتداد Chrome الذي يطبق الكشف على الصور ومقاطع الفيديو أثناء قيام المستخدمين بتمرير خلاصاتهم - مما ينقل الاكتشاف من أداة الإشراف على المكتب الخلفي إلى شيء أقرب إلى الحماية على مستوى المستهلك. وتقول Pangram إنها قامت أيضًا بمقارنة النماذج بمجموعات البيانات الأكاديمية بما في ذلك X-AIGD، وMirage-Test، وAIGenImages2026، وSynthbuster المقترنة بـ RAISE، وCommunity Forensics.
سباق الكشف عن الأسلحة مستمر
هناك تحذير واحد يستحق التركيز: كل رقم في إعلان بانجرام يأتي من تقييمات بانجرام الخاصة، والتي يتم إجراؤها بناءً على معاييرها المعتمدة على المرآة. التحقق المستقل هو الطريقة التي تكتسب بها أدوات الكشف الثقة في نهاية المطاف، وتاريخ اكتشاف الذكاء الاصطناعي مليء بالأدوات التي انهارت دقتها مقابل المولدات التي لم يروها من قبل. اعترفت شركة Pangram نفسها بذلك في منشورها، وشكرت المجتمع على تجربة معاينة البحث وإيجاد نقاط الضعف فيه.
ومع ذلك، فإن الإطلاق يعد علامة ذات معنى على مدى تقدم تكنولوجيا الكشف استجابة للتحسن السريع في الفيديو التوليدي. إذا نجت نتيجة DF26 المبلغ عنها من اختبار طرف ثالث، فإن الفجوة بين ما يمكن للبشر إدراكه وما يمكن للآلات التحقق منه سوف تتسع فقط - وهذا هو بالضبط السوق الذي يراهن عليه بانجرام.
بالنسبة للمنصات والناشرين، فإن الفكرة العملية هي أن الكشف عالي الدقة بدقة منخفضة، بما في ذلك تحليل الفيديو على مستوى الإطار، أصبح متاحًا كواجهة برمجة تطبيقات سلعية. قد تكون المرحلة التالية من مشكلة الوسائط الاصطناعية أقل تركيزًا على ما إذا كان الكشف ممكنًا أم لا، وأكثر حول من ينشرها، وفي أي طبقة من أنابيب الإنترنت.
ابق في صدارة الذكاء الاصطناعي
تعد الوسائط الاصطناعية وأدوات الكشف والمنصات التي تعتمدها أهدافًا متحركة - ابق على اطلاع دائم عليها جميعًا.
اقرأ المزيد من أخبار الذكاء الاصطناعي →
