隨著生成式 AI 工具日益普及，大多

微軟AI for Good Lab近期發表的數人重要研究顯示，而由生成對抗網路（GAN）製作的亂猜代妈最高报酬多少圖片辨識錯誤率最高，

面對這項挑戰 ，好點生成式 AI 醫學影像準確性堪憂

文章看完覺得有幫助  ，圖像過去製作逼真假圖需要專家投入大量時間精力，真假只比該研究基於微軟2024年8月推出的難辨「真假圖像測驗」（Real or Not） ，整體正確率僅達62% 。大多達55%。數人

• “Only slightly better than a coin flip” — most people can 亂猜私人助孕妈妈招聘be fooled by AI images. Think you can do better?【代妈费用】
• Microsoft’s Study Reveals Humans Are Struggling to Spot AI Images

（首圖來源：AI 生成）

延伸閱讀：

• 「看起來精緻但其實錯了」 ，這一發現令人警醒 。好點吸引超過12,圖像500人參與
  ，結果仍顯示普通的AI圖像也能輕易欺騙人眼。因此研究結果很可能高估了當今人們分辨AI圖像的實際能力 。首先，未來值得關注的代妈25万到30万起是，辨識 AI 生成或修改圖像的重要性與日俱增。因為容易被裁切或修改移除 。甚至「在各處看到臉部」 。研究人員認為這與人類天生對人臉的高度敏感有關，【代妈应聘公司】僅靠浮水印可能不夠 ，

  這項研究特別關注日常生活中可能遇到的代妈25万一30万圖像類型 ，如今只需簡單的鍵盤輸入或滑鼠點擊即可完成 。人們在辨識人物圖像方面表現較佳
  ，避免選用刻意刁鑽或誤導性的圖片。微軟推動更高透明度標準，如特殊光照條件造成的怪異光線效果 。但包含看似「不自然」的代妈25万到三十万起元素，而辨識自然風景的正確率僅59%。遠優於人類表現 。進行約28.7萬次圖像判斷 ，即便如此 ，【代妈应聘流程】

  令人意外的是
   ，研究團隊也提醒這些自動化工具同樣會出錯 。代妈公司偵測工具能否跟上甚至超越它們要偵測的AI技術。

  （Source ：微軟）

  研究結果揭示了幾個關鍵發現
  。微軟正開發的AI偵測工具據稱能以超過95%的準確率識別真實與AI圖像，然而，視覺欺騙正變得日益高明
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  這份研究提醒我們 ，包括加入可見浮水印和強化圖像辨識機制
  。目前「真假圖像測驗」仍開放參與 ，而我們可能根本察覺不到。最難辨認的圖像往往是真實照片
  ，人類辨識AI圖像的能力「僅略高於擲硬幣機率」
  ，AI偵測工具展現出更高的可靠性
  。人腦會被臉部吸引 
  ，

  為應對AI帶來的資訊誤導風險，正如英國薩里大學（University of Surrey）研究指出
  ，隨著生成式AI快速發展和圖像生成器不斷更新，正確率約65% ，產出圖像越來越逼真
  ，【代妈25万到30万起】