Látsz egy videót egy égő épületről. A poszt szerint ma készült egy háborús övezetben. A kép életszerű, a füst mozog, az emberek futnak, a fények stimmelnek. Feltöltöd egy MI-detektorba, amely közli: 18 százalék az esélye, hogy mesterségesen generált.
Akkor valódi?
Ebből még semmi ilyesmi nem következik.
A Reuters augusztus végén részletesen bemutatta, hogyan ellenőrzi a szerkesztőség a közösségi médiából érkező fotókat és videókat. Naponta több száz felvételt néznek át, miközben csak töredékük jut el a publikálásig. MI-detektorokat is használnak, de ezek egyetlen bizonyítékot jelentenek a sok közül, és maga a Reuters is hangsúlyozza, nem tévedhetetlenek.
A valódi kérdés az, honnan jött a kép
Egy jó ellenőrzés ritkán kezdődik a pixelekkel.
A Reuters vizuális verifikációs csapata először megpróbálja megtalálni azt az embert, aki a felvételt készítette. Megnézik, ki tette közzé először, hitelesnek tűnik-e a profilja, és lehetőség szerint kapcsolatba lépnek vele.
Ezt hétköznapi felhasználóként is érdemes utánozni.
Ha egy sokkoló képet egy olyan fiók oszt meg, amely tegnap jött létre, nincs előzménye, és nem derül ki, honnan származik a felvétel, az már önmagában ok a lassításra.
Fordított képkereséssel azt is érdemes megnézni, szerepelt-e ugyanaz a fotó korábban az interneten. Sok félrevezető tartalomhoz még generatív MI sem kell. Egy évekkel korábbi tüntetés, tűz vagy katonai felvétel új dátummal és új helyszínnel ugyanolyan hatásos lehet.
A környezet gyakran többet árul el, mint maga a kép
A Reuters többféle külső adatot vet össze azzal, amit a felvétel mutat.
Időjárási adatokat, műholdképeket, térképeket, utcaképeket és más szemtanúk felvételeit hasonlítják össze. Egy hegyvonulat vagy épület segíthet meghatározni a helyszínt. Az árnyékok iránya információt adhat a napszakról. Ha a videó szerint szakad az eső, miközben az adott helyen aznap tiszta idő volt, valami nem stimmel.
Ehhez nem kell hírszerzőnek lenni.
Egy látványos eseménynél keress rá külön arra, történt-e ilyesmi az adott helyen. Nézd meg, beszámol-e róla helyi média, hatóság vagy más szemtanú. Ha állítólag egy belvárosi épület robbant fel, miközben az egyetlen létező felvétel ugyanabból a TikTok-posztból származik, az fontos információ.
A metadata hasznos, de nem ítélet
Az eredeti fotó vagy videó tartalmazhat metaadatokat a készítés idejéről, helyéről, a használt eszközről vagy szerkesztőszoftverről. A Reuters ezt is felhasználja, amikor rendelkezésre áll.
Egyre több képhez kapcsolódhatnak úgynevezett Content Credentials adatok is, amelyek a fájl eredetéről és szerkesztési történetéről adhatnak információt.
Ezekkel is érdemes óvatosan bánni. Az ausztrál kiberbiztonsági hatóság összefoglalója szerint a Content Credentials segítheti az eredet ellenőrzését, de önmagában nem bizonyítja, hogy a képen látható esemény valóban megtörtént. Az ilyen adatok hiánya sem bizonyít hamisítást.
Egy valódi fényképezőgéppel ugyanis hamis jelenetet is le lehet fotózni. Egy valódi tavalyi képet pedig maiként lehet megosztani.
Tíz perc alatt ezt ellenőrizd
Ha fontos vagy gyanús képpel találkozol, használhatsz egy egyszerű rutint:
- Keresd meg az eredeti forrást. Ki tette közzé először, és honnan tudhatja, amit állít?
- Keress korábbi példányokat. Fordított képkereséssel nézd meg, nem régi felvétel került-e új történetbe.
- Ellenőrizd a helyet és az időt. Térkép, időjárás, épületek, tereptárgyak és árnyékok mind segíthetnek.
- Keress más bizonyítékot. Van másik felvétel, helyi beszámoló vagy hivatalos információ ugyanarról az eseményről?
- Csak ezután nézd meg az MI-detektort. Az eredmény legyen egy újabb jel, ne a végső döntés.
A jó vizuális ellenőrzés inkább puzzle-höz hasonlít, több egymástól független részletből áll össze a kép.
A generatív MI fejlődésével egyre kevésbé működik majd az a módszer, hogy furcsa ujjakat, hibás betűket vagy természetellenes arcokat keresünk. Ezeket a hibákat a modellek folyamatosan kinövik.
A forrás, az időpont, a helyszín és a többi bizonyíték ellenőrzése viszont nem megy ki a divatból.
Egy kép ma már attól sem válik valódivá, hogy tökéletesnek látszik. És attól sem, hogy egy algoritmus azt mondja rá.
