Исследователи Уральского федерального университета и Северокитайского университета водных ресурсов и электроэнергии выяснили, насколько точно люди, связанные со строительством, определяют сгенерированные ИИ изображения. В опросе принял участие 151 респондент: 86,8% — студенты строительных факультетов, остальные — специалисты с 6–10-летним стажем. Участникам показали подлинные изображения и изображения, полностью сгенерированные или отредактированные ИИ, и попросили оценить их достоверность как визуальных доказательств результатов строительных работ. Таблицы с результатами опубликованы в журнале Buildings.
Общая точность идентификации источников составила всего 36,9%: из 2718 оценок 1714 оказались неверными. В 50,6% случаев люди приняли сгенерированные изображения за достоверные, а в 25,5% — не распознали подлинные и назвали их сгенерированными. По сути, 63,6% респондентов делали выбор наугад. Точность повышалась с опытом работы: студенты корректно определяли изображения в 32,3% случаев, а специалисты со стажем — в 53,1%.
В гражданском строительстве визуальные записи — фотографии, видеокадры, микроизображения, тепловые снимки — используют для подтверждения повреждений, оценки структуры материалов и хода строительства. Как отметил директор института строительства и архитектуры УрФУ Никита Фомин, развитие ИИ даёт и плюсы (сплошной анализ огромных площадей застройки), и риски: недобросовестные застройщики могут применять нейросети для улучшения доказательных изображений. Особенно остро проблема стоит при «узаконении» незаконно возведённых объектов, когда масштабная фальсификация снимков позволяет доказывать в суде, что всё было сделано качественно и по проекту.
Изображение: Magnific
