Are you for real? Decoding realistic AI-generated faces from neural activity

计算机科学 感知 编码(集合论) 解码方法 人工神经网络 人工智能 钥匙(锁) 计算机视觉 人机交互 心理学 计算机安全 神经科学 集合(抽象数据类型) 算法 程序设计语言
作者
Michoel L Moshel,Amanda K. Robinson,Thomas A. Carlson,Tijl Grootswagers
出处
期刊:Vision Research [Elsevier]
卷期号:199: 108079-108079 被引量:17
标识
DOI:10.1016/j.visres.2022.108079
摘要

Can we trust our eyes? Until recently, we rarely had to question whether what we see is indeed what exists, but this is changing. Artificial neural networks can now generate realistic images that challenge our perception of what is real. This new reality can have significant implications for cybersecurity, counterfeiting, fake news, and border security. We investigated how the human brain encodes and interprets realistic artificially generated images using behaviour and brain imaging. We found that we could reliably decode AI generated faces using people's neural activity. However, while at a group level people performed near chance classifying real and realistic fakes, participants tended to interchange the labels, classifying real faces as realistic fakes and vice versa. Understanding this difference between brain and behavioural responses may be key in determining the 'real' in our new reality. Stimuli, code, and data for this study can be found at https://osf.io/n2z73/.
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