Обновить

Мы достигли точки сингулярности в распознавании ИИ-видео. Теперь люди не лучше подбрасывания монетки распознают видео, созданные искусственным интеллектом.

Самое печальное, что мы теперь даже хуже монетки распознаем ИИ-видео с людьми (говорящие головы), лишь в 46,6% случаев. Это именно те пропагандистские видео, которые вы наблюдаете в своей ленте фейсбук. Для сравнения, точность определения фейков среди пейзажей составляет 54,7%, среди нечеловеческих животных - 51,7%.

Мультимодальность, то бишь видео в сочетании со звуком, немного увеличивает распознаваемость ИИ-видео, но только в случае, если этим звуком является речь на языке, которым респондент свободно владеет. Осведомленность о существовании ИИ-видео никак не влияет на результат, в отличие от возраста. Пожилые люди менее точны в идентификации синтетических медиа, чем молодые, по всем типам медиа.

Данные из исследования: Di Cooke, Abigail Edwards, Sophia Barkoff, Kathryn Kelly. As Good As A Coin Toss: Human detection of AI-generated images, videos, audio, and audiovisual stimuli. DOI: 10.48550/arXiv.2403.16760

Источник: https://www.facebook.com/4everscience

Теги:
Всего голосов 4: ↑2 и ↓20
Комментарии5
ЕЖЕДНЕВНЫЙ ХАБР | 9 АВГ 2026
Охват29K

Что видит DPI, и что мы попробовали у него отобрать

Последние пару лет я работаю в команде, которая занимается устойчивой к DPI (Deep Packet Inspection) туннельной инфраструктурой — по сути, альтернативой классическому VPN.

Когда начинаешь заниматься этим всерьёз, довольно быстро обнаруживается неприятная вещь: шифрование само по себе давно уже не означает, что трафик нельзя распознать. Содержимое пакетов действительно можно скрыть, но пакет от этого не исчезает. У него остаются размер, направление, время появления; соединение начинается с определённой последовательности сообщений, TLS-клиент определённым образом представляется серверу, поток ускоряется, замедляется, замирает и снова начинает передавать данные.

Для человека всё это выглядит как куча зашифрованных байтов. Для классификатора — как вполне пригодный набор признаков.

Поэтому значительная часть нашей работы в итоге свелась не к тому, чтобы «зашифровать ещё сильнее», а к более практическому вопросу: что именно видит наблюдатель снаружи и по каким признакам он может решить, что перед ним не браузерный трафик, а туннель.

Об этом и расскажу.

Что видит DPI, и что мы попробовали у него отобрать

Публикации