Une étude publiée dans la revue à comité de lecture Psychological Science révèle que les visages générés par l'intelligence artificielle (IA), en particulier ceux représentant des personnes blanches, sont perçus comme plus réels que les photographies de visages réels. Cette constatation ne s’applique pas aux images de personnes de couleur, probablement parce que les modèles d’IA ont été formés principalement sur des images de personnes blanches, un biais courant bien connu dans la recherche sur l’apprentissage automatique. Les chercheurs ont utilisé le terme « hyperréalisme » pour décrire ce phénomène par lequel les gens pensent que les visages générés par l’IA sont plus réels que les visages humains réels. Dans leurs travaux, les chercheurs ont présenté à des adultes blancs un mélange de 100 visages blancs générés par l’IA et de 100 visages blancs réels, en leur demandant d’identifier lesquels étaient réels et la confiance qu’ils avaient dans leur décision.
Sur 124 participants, 66 % des images générées par l’IA ont été identifiées comme humaines, contre 51 % pour les images réelles. Cette tendance n’a toutefois pas été observée pour les images de personnes de couleur, pour lesquelles les visages IA et réels ont été jugés humains dans environ 51 % des cas, quelle que soit la race du participant.
L'avènement de la révolution de l'intelligence artificielle a marqué un changement sociétal sans précédent. La génération de visages d'IA réalistes et semblables à ceux de l'homme, associée à la crainte que l'IA ne fausse la perception de la vérité, est au cœur de ce changement. Les visages générés par l'IA sont désormais largement disponibles et sont utilisés à des fins tant prosociales que néfastes, qu'il s'agisse de retrouver des enfants disparus ou de transmettre des informations politiques erronées par le biais de faux comptes de médias sociaux.
Les visages de l'IA sont désormais si réalistes que les gens ne parviennent souvent pas à détecter qu'ils ne sont pas humains. Cependant, en raison de la rapidité des progrès de cette technologie, peu de tests empiriques ont été effectués sur cette capacité. Selon les chercheurs, les visages de l'IA ne sont pas seulement impossibles à distinguer des visages humains, mais qu'en fait, ils peuvent être perçus comme plus « humains » que les vrais visages humains.
L'intelligence artificielle peut désormais générer des visages qui sont impossibles à distinguer des visages humains. Toutefois, les algorithmes d'IA ont tendance à être formés en utilisant un nombre disproportionné de visages blancs. Par conséquent, les visages de l'IA peuvent sembler particulièrement réalistes lorsqu'ils sont blancs. Les chercheurs montrent que les visages blancs (mais pas les non-blancs) de l'IA sont, de manière remarquable, jugés comme humains plus souvent que les images de vrais humains.
Illustration schématique de la théorie de l'espace facial : une explication potentielle de l'hyperréalisme de l'IA. Les points orange montrent la distribution d'un échantillon de visages humains ; les points violets montrent la distribution hypothétique des visages de l'IA.
Dans leurs expériences, les chercheurs ont présenté à des adultes blancs un mélange de 100 visages blancs générés par l'IA et de 100 visages blancs réels, en leur demandant d'identifier lesquels étaient réels et la confiance qu'ils avaient dans leur décision. Sur 124 participants, 66 % des images générées par l'IA ont été identifiées comme humaines, contre 51 % pour les images réelles. Cette tendance n'a toutefois pas été observée pour les images de personnes de couleur, pour lesquelles les visages IA et réels ont été jugés humains dans environ 51 % des cas, quelle que soit la race du participant.
L'étude a également montré que les participants qui identifiaient souvent mal les visages faisaient preuve d'une plus grande confiance dans leurs jugements, ce qui, selon les chercheurs, est une manifestation de l'effet Dunning-Kruger. En d'autres termes, les personnes les plus confiantes se trompent plus souvent. « Il est problématique de constater que les personnes les plus susceptibles d'être trompées par les visages d'IA sont les moins susceptibles de détecter qu'elles sont trompées », déclarent les chercheurs.
L’impact de l’hyperréalisme de l’IA sur la perception des visages et les préjugés sociaux
Les chercheurs expliquent pourquoi l'hyperréalisme de l'IA se produit et montrent que tous les visages de l'IA ne sont pas aussi réalistes, ce qui a des conséquences sur la prolifération des préjugés sociaux et sur la mauvaise identification de l'IA par le public.
Une analyse psychologique de la représentativité de l'IA peut également aider à comprendre une énigme découlant des quelques études qui ont porté sur la capacité des gens à détecter les visages de l'IA : Bien qu'une étude récente intitulé AI-synthesized faces are indistinguishable from real faces and more trustworthy ait montré que les gens étaient incapables de distinguer les visages de l'IA de ceux des humains, deux autres études : A study of the human perception of synthetic faces et On the realness of people who do not exist: The social processing of artificial faces vont plus loin et suggèrent que les gens pourraient suridentifier les visages de l'IA comme étant humains.
Comment expliquer cette énigme ? Les trois études ont utilisé l'algorithme StyleGAN2 de Nvidia, qui permet de créer des visages réalistes grâce à la synthèse d'images, mais ont varié dans la race des visages testés. Ces différences démographiques sont critiques car StyleGAN2 a été entraîné sur des visages principalement blancs (environ 69 % de blancs, environ 31 % pour toutes les autres races combinées), ce qui peut biaiser l'algorithme vers les régularités statistiques des visages blancs. Ce biais peut conduire à des visages IA blancs qui semblent particulièrement...
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