Come riconoscere un’immagine generata dall’AI? Papa Francesco in piumino bianco oversize, nel 2023, ha rappresentato uno momento di svolta: mai un’immagine realizzata con l’AI era stata così verosimile e virale. Sarà stato lo stile Moncler/Balenciaga azzeccato del deepfake oppure la qualità di Midjourney, ma da allora qualcosa è cambiato e distinguere il vero dal falso è diventato più complesso. Da una parte l’ultima versione Midjourney v7 ha alzato ulteriormente l’asticella (da poco è disponibile anche v8) e poi ci sono altrettante valide alternative come ad esempio Flux.2 oppure DALL-E 4. E quindi c’è modo di scoprire i fake? Nella maggior parte dei casi sì, ma solo se si presta attenzione ad alcuni dettagli.
Come riconoscere un’immagine generata dall’AI
Mani e dettagli anatomici: il fronte esposto dell’AI
L’intelligenza artificiale ha spesso difficoltà nel riprodurre i particolari anatomici umani. Aumenta il numero della dita, le fonde, le rende aliene. Lo stesso può valere per la simmetria degli occhi, l’uniformità dei denti, il volume dei capelli: saltuariamente è tutto innaturale. Persino la pelle a volte risulta anomala. Ecco, il primo controllo da fare per sapere come riconoscere un’immagine generata dall’AI è con lo zoom: osservare con zelo i dettagli a caccia di anomalie.
Luci, ombre e fisica possono tradire
Molte foto fake realizzate con l’AI mostrano ombre incoerenti o totalmente assenti. A volte anche riflessi impossibili su vetri o sulla pelle. È come se venissero ignorate le leggi della fisica. Ad esempio nella storica foto del Papa la croce fluttua sul collo senza manifestare un’ombra. Oppure a volte alcuni sfondi risultato troppo perfetti con simmetrie manifestamente artificiali. Il riciclo e la replica di pattern accade spesso.
I detector più gettonati per l’analisi
Negli ultimi anni sono stati rilasciati diversi detector gratuiti, ovvero strumenti online che sono in grado di analizzare un’immagine e stabilire con un punteggio percentuale se la genesi umana oppure AI. Funzionano grazie all’impiego di algoritmi di deep learning addestrati a riconoscere i pattern tipici dei principali generatori, come appunto ad esempio Midjourney, DALL-E, Stable Diffusion, Flux e gli altri. Attenzione però: non sono strumenti infallibili, ma possono essere di grande aiuto se affiancati da un’analisi visiva manuale e da una valutazione del contesto di diffusione, l’eventuale fonte e altri dettagli. Flux.2 e Midjourney v7 mettono in difficoltà un po’ tutti.
