ИИ-лица вытесняют настоящие: почему этого не стоит бояться
Мы уверены, что научились распознавать контент, созданный искусственным интеллектом. Однако исследования говорят об обратном: люди не различают ИИ-портреты и реальные
Доверие, которого мы не заметили
Многие мои коллеги, и я в том числе, говорят об усталости аудитории от искусственного интеллекта. Людей раздражают однотипные тексты, шаблонные изображения и слишком идеальные фотографии, в которых уже, казалось бы, каждый угадывает работу нейросетей. Но действительно ли это так? Или мы просто судим по первым поколениям генеративных моделей, а технологии уже успели измениться?
Исследование Ланкастерского университета заставляет посмотреть на этот вопрос иначе. Участникам эксперимента показали 96 изображений лиц — часть принадлежала реальным людям, часть была полностью создана искусственным интеллектом. Сначала их попросили определить, где фотография настоящего человека, а где генерация. Средняя точность составила всего 58,4% — лишь немного выше случайного угадывания. Затем другой группе участников предложили оценить, насколько каждое лицо вызывает доверие. Реальные фотографии получили в среднем 4,03 балла по семибалльной шкале, ИИ-изображения — 4,36 балла, а лица, сгенерированные современными диффузионными моделями, — уже 4,7.
То есть современные модели научились не просто создавать реалистичные изображения. Они начинают воспроизводить те особенности человеческого лица, которые влияют на возникновение первого доверия.
Что на самом деле научился делать ИИ
Объяснение этому предлагают авторы другого исследования, посвященного цифровым аватарам брендов. Они показывают, что доверие возникает на двух уровнях. Первый связан с рациональной оценкой: кажется ли человек компетентным и способным помочь. Второй появляется значительно быстрее и формируется автоматически. На него влияют выражение лица, взгляд, голос, пластика, ощущение естественности общения. Именно этот эмоциональный уровень сильнее влияет на отношение к бренду и готовность взаимодействовать с ним, чем рациональная оценка компетентности.
Если посмотреть на оба исследования вместе, становится понятно, что искусственный интеллект постепенно осваивает язык человеческого восприятия. Он учится создавать лица, которые вызывают первое доверие еще до начала разговора.
Именно поэтому разговор об искусственном интеллекте постепенно меняется. Еще недавно главным вопросом было качество текста или изображения. Теперь важнее другое: способен ли алгоритм воспроизводить социальные сигналы, которыми люди пользуются при общении друг с другом.
Цифровой представитель бренда
Для брендов это хорошая история. Вместе с генеративным ИИ появляется новый тип бренд-персонажа — цифровой представитель компании. Он может объяснять продукт, вести коммуникацию, становиться героем рекламы и постепенно приобретать собственную узнаваемость.
Первые такие проекты уже появились. Косметический бренд NARS развивает виртуальных амбассадоров Maxine, Chelsea и Sissi, которые стали частью коммуникации компании. Zalando использует цифровых двойников моделей при создании рекламных кампаний: производство визуального контента сократилось с шести–восьми недель до трех-четырех дней, а затраты — примерно на 90%.
Самое любопытное здесь даже не экономия. Впервые бренд получает собственного цифрового героя, которого может развивать последовательно, год за годом. При этом ответственность остается вполне реальной. Любое обещание, которое произносит цифровой аватар, воспринимается как обещание самой компании. Чем убедительнее становятся такие персонажи, тем выше требования к самому бренду. Первое доверие может возникнуть за несколько секунд, но подтвердить его способен только реальный опыт взаимодействия.