Có hai cách để biết một bức ảnh có do AI tạo hay không: soi dấu vết trong ảnh sau khi nó đã được tạo ra, hoặc đọc một dấu được nhúng sẵn vào ảnh ngay lúc tạo, như thuỷ vân ẩn hay thông tin nguồn gốc có chữ ký số. Cách thứ nhất dùng được với mọi ảnh nhưng hay sai; cách thứ hai đáng tin hơn nhiều nhưng chỉ có tác dụng khi công cụ tạo ảnh chịu nhúng dấu và dấu chưa bị mất dọc đường.
Vì vậy không có máy nào trả lời chắc chắn "ảnh này thật hay giả" cho mọi trường hợp. Một kết quả "99% do AI" trên trang kiểm tra ảnh không có nghĩa như nhiều người nghĩ. Bài này giải thích từng cách hoạt động ra sao, vì sao máy dò hay sai theo cả hai chiều, thuỷ vân ẩn và thông tin nguồn gốc nội dung là gì, và nên đọc kết quả kiểm tra thế nào cho tỉnh táo.
Hai hướng tiếp cận: soi dấu vết và đọc dấu nhúng sẵn
Hãy so với chuyện nhận ra tiền giả. Cách thứ nhất là người có kinh nghiệm cầm tờ tiền, sờ, soi, nhìn màu mực để đoán. Cách thứ hai là tờ tiền thật có sẵn những yếu tố bảo an do nơi in đặt vào, và ta chỉ cần kiểm những yếu tố đó. Cách thứ hai đáng tin hơn, nhưng chỉ dùng được khi nơi in chịu đặt yếu tố bảo an vào.
Với ảnh AI, cách thứ nhất là các máy dò: mô hình được huấn luyện để nhìn ảnh và đoán xem ảnh do người chụp hay máy tạo. Chúng không cần hợp tác của ai, dùng được với ảnh bất kỳ trên mạng. Cách thứ hai là nhúng dấu lúc tạo: công cụ tạo ảnh tự gắn một dấu ẩn vào điểm ảnh, hoặc gắn một bản ghi nguồn gốc có chữ ký số vào tệp. Ai có công cụ đọc phù hợp sẽ kiểm được dấu đó.
Hai cách bổ sung cho nhau chứ không thay thế nhau. Dấu nhúng sẵn cho câu trả lời mạnh khi có dấu, nhưng thiếu dấu không chứng minh được gì, vì ảnh có thể từ công cụ không nhúng dấu hoặc dấu đã bị mất. Máy dò lấp chỗ trống đó, nhưng chỉ cho ra một xác suất, kèm nhiều điều kiện đi theo.
Máy dò ảnh AI học cách soi như thế nào
Một máy dò ảnh AI thường là mô hình nhận dạng ảnh được huấn luyện cho một bài toán hai lựa chọn: ảnh thật hay ảnh tạo. Người ta gom thật nhiều ảnh chụp thật và thật nhiều ảnh do các công cụ AI tạo, gắn nhãn, rồi cho mô hình học phân biệt. Mô hình tìm ra những khác biệt mà mắt người khó thấy: cách nhiễu hạt phân bố trên ảnh, những quy luật lặp tinh vi do quá trình gỡ nhiễu hay phóng to để lại, độ mịn bất thường ở vùng da hay nền.
Vấn đề lớn nhất là máy dò học dấu vết của những công cụ tạo ảnh có trong dữ liệu huấn luyện. Khi một mô hình tạo ảnh mới ra đời, với kiến trúc hay cách xử lý khác, dấu vết của nó có thể khác hẳn, và máy dò cũ không nhận ra. Đây là cuộc đua không cân: tạo ảnh chỉ cần làm ảnh đẹp, còn máy dò phải chạy theo mọi công cụ mới. Một số máy dò được cập nhật liên tục, nhưng luôn có độ trễ.
Ngoài ra, những dấu vết nhỏ máy dò dựa vào rất dễ bị xoá vô tình. Ảnh được đăng lên mạng xã hội bị nén lại, thu nhỏ, cắt khung, có khi bị chụp lại từ màn hình. Mỗi bước làm mờ dấu vết của công cụ tạo ảnh, đồng thời thêm dấu vết mới của quá trình nén. Ảnh càng đi qua nhiều tay, máy dò càng khó nói chắc.
Vì sao máy dò hay sai, theo cả hai chiều
Báo oan ảnh thật. Ảnh chụp bằng điện thoại đời mới đã qua rất nhiều xử lý tự động: làm mịn da, ghép nhiều khung, tăng nét, xoá phông. Một số bước dùng chính kỹ thuật AI. Máy dò có thể coi những ảnh này là ảnh tạo. Ảnh thật đã chỉnh sửa nhiều, ảnh chụp sản phẩm trên nền trơn, tranh vẽ kỹ thuật số cũng hay bị báo oan.
Bỏ sót ảnh tạo. Ảnh từ công cụ mới, ảnh đã được chỉnh sửa thêm bằng tay, ảnh đã nén nhiều lần, hay ảnh AI chỉ chiếm một phần trong ảnh ghép, đều có thể lọt qua.
Ảnh nửa thật nửa tạo. Ngày càng nhiều ảnh là ảnh thật được AI sửa một phần: xoá người, thay trời, mở rộng khung. Hỏi "thật hay AI" với những ảnh này là câu hỏi sai; câu đúng là phần nào đã bị sửa.
Con số tỉ lệ dễ gây hiểu lầm. Ví dụ giả định: một máy dò báo oan 1% ảnh thật. Nghe rất nhỏ, nhưng nếu một toà soạn kiểm 10.000 ảnh thật mỗi tháng thì sẽ có khoảng 100 ảnh thật bị gắn cờ "do AI". Khi phần lớn ảnh được kiểm là ảnh thật, phần lớn cảnh báo có thể là báo oan.
Kết quả khác nhau giữa các máy dò. Đưa cùng một ảnh vào ba trang kiểm tra khác nhau, bạn có thể nhận ba kết luận khác nhau. Điều đó phản ánh mỗi máy học từ dữ liệu khác nhau, không có máy nào là chuẩn.
Thuỷ vân ẩn và thông tin nguồn gốc nội dung
Thuỷ vân ẩn là một mẫu tín hiệu được công cụ tạo ảnh cài vào chính các điểm ảnh, nhẹ đến mức mắt không thấy, nhưng công cụ đọc của bên tạo ra nó nhận ra được. Một số hãng lớn đã công bố công nghệ thuỷ vân ẩn cho ảnh, âm thanh và video do mô hình của họ tạo. Thuỷ vân được thiết kế để chịu được một số chỉnh sửa thông thường như nén, cắt, đổi màu nhẹ, nhưng không phải mọi biến đổi. Giới hạn lớn là mỗi hãng một kiểu thuỷ vân, và công cụ đọc thường chỉ nhận dấu của chính hãng đó.
Cách thứ hai là thông tin nguồn gốc nội dung. Một nhóm các công ty công nghệ, máy ảnh, truyền thông lập ra liên minh C2PA để xây tiêu chuẩn chung: tệp ảnh mang theo một bản ghi cho biết nó được tạo bằng gì, đã qua những bước chỉnh sửa nào, có chữ ký số để phát hiện nếu bản ghi bị sửa. Tiêu chuẩn này dùng được theo cả hai chiều: công cụ AI ghi "ảnh do AI tạo", và một số máy ảnh, điện thoại có thể ký xác nhận "ảnh chụp bằng máy này".
Điểm yếu của bản ghi nguồn gốc là nó nằm cùng tệp, nên dễ mất: chụp màn hình, lưu lại qua một số ứng dụng, hay đăng lên nền tảng không giữ bản ghi là xong. Vì vậy thiếu bản ghi không chứng minh ảnh là thật. Hướng đi được kỳ vọng là đảo ngược câu hỏi: thay vì cố bắt mọi ảnh giả, làm cho ảnh thật có thể chứng minh nguồn gốc, như báo chí ký số ảnh của phóng viên. Mức độ phổ biến của các tiêu chuẩn này đang thay đổi, bạn nên kiểm tình hình hiện hành.
So sánh ba cách nhận ra ảnh AI
Mỗi cách trả lời một câu hỏi hơi khác nhau. Đặt cạnh nhau giúp thấy vì sao không cách nào đứng một mình được, và vì sao những người làm kiểm chứng chuyên nghiệp luôn dùng nhiều cách cùng lúc rồi mới kết luận.
| Cách | Trả lời câu hỏi | Mạnh ở đâu | Giới hạn |
|---|---|---|---|
| Máy dò soi dấu vết | Ảnh này trông giống ảnh tạo tới mức nào | Dùng với ảnh bất kỳ, không cần ai hợp tác | Sai cả hai chiều, chạy sau công cụ mới, yếu với ảnh đã nén |
| Thuỷ vân ẩn | Ảnh có do công cụ của hãng X tạo không | Đáng tin khi đọc ra dấu, chịu được chỉnh sửa nhẹ | Chỉ có khi hãng nhúng; thiếu dấu không nói được gì |
| Bản ghi nguồn gốc có chữ ký | Ảnh được tạo, sửa qua những bước nào | Minh bạch cả lịch sử, xác nhận được ảnh thật | Dễ mất khi chụp màn hình, nền tảng không giữ |
| Kiểm chứng bối cảnh của con người | Sự việc trong ảnh có thật không | Không phụ thuộc kỹ thuật tạo ảnh | Tốn công, cần kỹ năng và nguồn tin |
Dòng cuối không phải công nghệ nhưng thường là quan trọng nhất. Một ảnh thật vẫn có thể bị dùng sai bối cảnh, ví dụ ảnh lũ lụt năm trước bị đăng như chuyện hôm nay. Không máy dò ảnh AI nào phát hiện được kiểu lừa này. Kỹ năng kiểm chứng nguồn tin được trang AI Tra Cứu và AI Tin Tức bàn kỹ.
Đọc kết quả "99% do AI" cho tỉnh táo
Nếu bạn dùng một trang kiểm tra ảnh, hoặc đọc tin ai đó bị tố dùng ảnh AI dựa trên kết quả máy dò, vài điều nên nhớ:
- Con số phần trăm là mức tự tin của mô hình, không phải xác suất ảnh là giả. Mô hình có thể tự tin 99% và vẫn sai.
- Hỏi xem máy dò đó đã được thử với loại ảnh bạn đang kiểm chưa: ảnh chụp điện thoại, ảnh đã nén, ảnh từ công cụ mới ra.
- Một kết quả máy dò không đủ để kết tội ai. Đã có nhiều trường hợp nhiếp ảnh gia, hoạ sĩ, học sinh bị nghi oan chỉ vì một công cụ.
- Nếu có, ưu tiên bằng chứng mạnh hơn: thuỷ vân đọc được, bản ghi nguồn gốc còn nguyên, ảnh gốc chưa qua nén, các ảnh khác cùng sự kiện.
- Với ảnh liên quan tới tiền bạc, danh dự, an toàn, câu hỏi "chuyện này có thật không" quan trọng hơn "ảnh này có do AI tạo không".
Cũng vì những giới hạn trên, nhiều người làm nghề cho rằng cuộc đua phát hiện sẽ không bao giờ có người thắng tuyệt đối. Điều chắc chắn có ích hơn là thói quen của người xem: chậm lại trước nội dung gây sốc, và hỏi nguồn trước khi chia sẻ.
Câu hỏi thường gặp
Có trang web nào kiểm ảnh AI chính xác tuyệt đối không?
Không có. Mọi máy dò dựa vào dấu vết thống kê đều có tỉ lệ sai, và tỉ lệ đó thay đổi theo loại ảnh và công cụ tạo ảnh. Các nhà phát triển máy dò nghiêm túc thường tự nói rõ giới hạn này. Nên dùng kết quả như một gợi ý để kiểm tiếp, không như phán quyết.
Ảnh AI có tự mang nhãn khi đăng lên mạng xã hội không?
Một số nền tảng đọc thuỷ vân hoặc bản ghi nguồn gốc rồi tự gắn nhãn, một số yêu cầu người đăng tự khai. Nhưng nếu ảnh không mang dấu nào, hoặc dấu đã mất trước khi đăng, nền tảng không biết để gắn. Vì vậy thiếu nhãn không có nghĩa ảnh là thật.
Thuỷ vân ẩn có làm giảm chất lượng ảnh không?
Thuỷ vân ẩn được thiết kế để thay đổi điểm ảnh rất nhỏ, mắt thường không nhận ra trong điều kiện xem bình thường. Các nhà phát triển phải cân bằng giữa việc dấu đủ bền để chịu chỉnh sửa và đủ nhẹ để không ảnh hưởng ảnh. Chi tiết kỹ thuật cụ thể thường không được công bố đầy đủ.
Máy dò văn bản AI và máy dò ảnh AI có giống nhau không?
Cùng ý tưởng soi dấu vết thống kê, nên có chung những điểm yếu: báo oan, bỏ sót, chạy sau mô hình mới. Máy dò văn bản còn khó hơn vì chữ không có nhiều dấu vết vật lý như điểm ảnh. Kết quả của cả hai loại đều không nên được dùng một mình để kết luận ai đó gian lận.
Ảnh chụp bằng điện thoại có bị máy dò coi là ảnh AI không?
Có thể. Điện thoại hiện nay xử lý ảnh rất nhiều bằng phần mềm, có chế độ làm đẹp, ghép nhiều khung, xoá vật thể, một phần dùng kỹ thuật AI. Ảnh qua nhiều xử lý có thể mang dấu vết giống ảnh tạo. Giữ ảnh gốc và các ảnh chụp liên tiếp cùng lúc là cách tốt để chứng minh nếu bị nghi oan.
Vì sao các hãng không bắt buộc mọi ảnh AI phải có thuỷ vân?
Mỗi hãng tự quyết công nghệ của mình, các mô hình mã nguồn mở có thể chạy trên máy cá nhân không qua hãng nào, và chưa có tiêu chuẩn thuỷ vân chung được mọi bên dùng. Một số nước đã có hoặc đang bàn quy định yêu cầu đánh dấu nội dung AI; phạm vi áp dụng khác nhau, bạn nên kiểm văn bản hiện hành.