Мы неосознанно видим разницу между ИИ-лицами и настоящими

Итальянские нейробиологи из Миланского университета Бикокка провели эксперимент на основе данных электроэнцефалографии (ЭЭГ) и показали, что хотя люди почти не способны отличить лица, сгенерированные нейросетью, от настоящих фотографий, мозг реагирует на них по-разному, причем с точностью до долей секунды. Нейросетевые лица вызывали более сильные отклики в зонах, связанных с ощущением знакомости и эстетической оценкой. Авторы объясняют это тем, что ИИ усредняет черты лиц, создавая «идеальный прототип», и мозг реагирует на эту избыточную типичность как на что-то знакомое и приятное. Работа опубликована в журнале Scientific Reports.

Credit: ChatGPT


Современные нейросети умеют создавать фотографии несуществующих людей, неотличимые от настоящих снимков. Исследования последних лет показали, что когда людей просят определить, реальное ли перед ними лицо или искусственное, они справляются примерно на уровне случайного угадывания. Более того, в нескольких экспериментах искусственные лица оценивались как более привлекательные и даже более достоверные, чем настоящие. Это явление получило название «гиперреализм ИИ».

Тем не менее в проведенных исследованиях, где записывалась электрическая активность мозга, либо использовали заведомо нереалистичные лица (рисованные, роботизированные, кукольные), либо не выясняли, где именно в мозге возникает реакция. Остался без ответа и вопрос о том, отличается ли реакция на мужские и женские лица.

Двадцать шесть участников (поровну мужчин и женщин, средний возраст около 22 лет) надевали шапочку ЭЭГ со 128 электродами и смотрели на 440 лиц, поровну разделенных на настоящие фотографии и изображения, созданные нейросетью StyleGAN2. Реальные фотографии брали из открытой базы данных Flickr-Faces-HQ. Лица обоих типов тщательно уравновешивали по полу, симметрии, выражению, цвету и длине волос. Задача у участников была простой – нужно нажать кнопку, когда они видят лицо с голубоватым оттенком (таких было всего 4 из 440). Сами лица при этом совершенно не использовались в задании – участники не знали, что их реакция на разные типы лиц и есть главный предмет изучения. Параллельно другую группу испытуемых заранее попросили оценить те же лица по привлекательности и ощущению знакомости, а также попытаться определить, настоящие они или искусственные.

Участники, оценивавшие лица, сочли искусственные более привлекательными (3,12 против 2,31 по пятибалльной шкале) и более знакомыми, хотя никогда их не видели. Когда их просили угадать, реальное ли лицо перед ними, с искусственными они ошибались в 67% случаев, систематически принимали их за настоящие. С настоящими лицами справлялись немного лучше, но и здесь ошиблись в 38% случаев. Особенно плохо опознавались искусственные мужские лица, лишь 29% из них правильно идентифицированы как ненастоящие.

Первая реакция мозга на лицо возникает примерно через 170-200 миллисекунд после его появления на экране в виде волны электрической активности над теменно-затылочными областями. Эта волна связана с первичной обработкой лица как такового. У участников, искавших голубоватые лица, она оказалась чуть сильнее в ответ на настоящие портреты, чем на нейросетевые, и немного медленнее. Авторы объясняют это тем, что настоящие лица индивидуальны и неоднородны, а потому требуют чуть больше «вычислительных ресурсов» при первом опознании.

Однако уже начиная с 250 миллисекунд картина менялась на противоположную. На искусственные лица мозг реагировал более сильными волнами, связанными с узнаванием и эстетической оценкой. Волна P300 – маркер ощущения знакомости – и более поздняя волна были значимо выше в ответ на нейросетевые лица. Все эти различия существовали, хотя участники сознательно не пытались определить, реальное ли перед ними лицо.

Удалось обнаружить и интересную деталь. Когда человек смотрел на настоящие мужские лица, в мозге активировалась островковая кора (зона, связанная с реакцией на нечто нетипичное или некомфортное), тогда как для нейросетевых лиц и для настоящих женских лиц эта зона молчала. Но при этом настоящие женские лица стимулировали активность сетей, связанных с памятью и эмоциональным восприятием: область распознавания лиц, парагиппокампальную зону и поясную кору.

Авторы отмечают, что нейросеть обучена на миллионах фотографий и при генерации лица фактически усредняет их черты, создавая более симметричный и типичный облик, чем встречается у реальных людей. Мозг человека эволюционно настроен воспринимать типичные, часто встречающиеся лица как знакомые и привлекательные. Искусственное лицо – это «среднее лицо», которое мозг воспринимает как смутно знакомое и потому более красивое. Настоящее же лицо со всеми индивидуальными особенностями оказывается менее типичным и в каком-то смысле «труднее» для мозга.

Напрямую сопоставить нейронный ответ с индивидуальными поведенческими показателями не получится, потому что они собирались у разных групп людей, да и выборка всего 26 человек. Тем не менее исследование впервые показало, что мозг разграничивает настоящие и нейросетевые лица на всех стадиях обработки – от первичного восприятия до эмоциональной оценки – хотя сознательно человек этой разницы не замечает. Такое расхождение между тем, что регистрирует мозг, и тем, что осознает человек, может иметь практические последствия в эпоху, когда ИИ-лица все чаще появляются в социальных сетях, рекламе и дипфейках.


Текст: Анна Хоружая

Neural signatures of hyper-realistic AI-generated faces: dissociating behavioral indistinguishability from implicit neural evaluation by Alice Mado Proverbio, Mariia Dosaikina in Scientific Reports. Published June 2026.

https://doi.org/10.1038/s41598-026-59487-7

В «Домодедово» протестировали нейросеть по распознаванию лиц

В «Домодедово» прошли испытания новой технологии распознавания лиц. Разработка компании «Видеотэк» на основе свёрточной нейронной сети успешно справилась с анализом камер видеонаблюдения и поиском возможных…

«Диагноз по юзерпику» или как найти депрессию в Instagram

Социальные сети делают человека «прозрачным» для окружающего мира. Из постов, комментариев, геотегов можно извлечь очень много информации о пользователе. И вот теперь, судя по всему,…

Искусственный интеллект поможет найти аневризму в мозге

Исследователи из Стэнфордского университета представили новую систему, которая призвана помочь радиологам лучше искать аневризмы в головном мозге.  Инструмент, построенный на принципах deep learning получил название…

Искусственный интеллект предскажет болезни по сну

В журнале SLEEP вышла заметка про то, какую роль займет искусственный интеллект в исследованиях сна, и мы не смогли отказать себе в удовольствии об этом написать. Вот представьте,…

Нейронная сеть помогла найти признаки болезни Альцгеймера на энцефалограммах

Ученые разработали новый алгоритм на основе нейронной сети, который точно определяет степень неупорядоченности, то есть хаоса, свойственную данным из таких сфер как медицина, информационные технологии,…

Нейросеть диагностирует деменцию по ЭЭГ

Мы продолжаем знакомить наших читателей со спикерами будущей конференции BCISamara-2019, бесплатная регистрация на которую еще открыта. Сегодня мы коротко расскажем о последней работе Томаша (Томека)…

Нейросеть научили «читать мысли» по ЭЭГ в режиме реального времени

Исследователи российской компании  «Нейроботикс» («Нейроассистивные технологии») и Лаборатории нейроробототехники МФТИ научились воссоздавать по электрической активности мозга изображения, которые человек  видит в данный момент. Это позволяет создавать…