PS会干扰AI识别吗？

PS（Photoshop）对人工智能识别有非常显著且复杂的影响。

PS可以极大地欺骗、干扰和误导人工智能识别系统，它既是研究人员和测试人员用来“攻击”和“测试”AI模型的强大工具，也是不法分子试图规避AI监控的手段。

这种影响主要体现在以下几个方面,从浅入深：

直接欺骗AI的“眼睛”：图像篡改

这是最直接的影响,AI模型（尤其是计算机视觉模型）是通过学习大量图像数据中的模式和特征来进行识别的，PS可以人为地破坏这些模式和特征，让AI“看错”。

a. 隐藏物体

这是最经典的对抗性攻击,通过在物体周围添加微小的、人眼难以察觉的扰动（噪声），可以使得AI模型完全无法识别出这个物体。

• 例子：一张包含“猫”的图片，经过PS添加特定噪声后，AI可能会将其识别为“烤面包机”，这被称为对抗性样本。

b. 物体替换/移除

通过复制、粘贴、内容识别填充（Content-Aware Fill）等功能，可以轻松地移除或替换图片中的某个物体。

• 例子：在一张街景照中，PS可以移除所有的交通标志或摄像头，从而让负责交通违章识别或安防监控的AI“失明”。

c. 改变物体属性

通过改变物体的颜色、形状、纹理或添加遮挡物，可以欺骗AI对物体属性的判断。

• 例子：
  • 将一辆红色的车PS成绿色,可能让车辆颜色识别系统出错。
  • 在一个人的脸上添加一副眼镜或改变发型,可能让人脸识别系统无法匹配。
  • 将一个“停止”标志PS成“限速”标志，对自动驾驶系统构成致命威胁。

深度伪造：从“篡改”到“创造”

随着PS功能的强大（特别是其“神经滤镜”等AI功能），PS已经从简单的图像编辑工具，演变成了深度伪造技术的重要工具之一。

a. 人脸替换/生成

利用PS的“一键换脸”或类似功能，可以将一个人的脸替换到另一个人的身体上，或者完全生成一个不存在的人脸。

• 影响：
  • 身份欺诈：制作虚假身份信息用于注册、诈骗。
  • 名誉损害：将公众人物的脸放到不雅或虚假的视频/图片中，造成恶劣社会影响。
  • 视频证据失效：使得监控录像、新闻视频等作为证据的可靠性受到严重挑战。

b. 动作迁移

结合视频和PS技术,可以将一个人的面部表情和动作，实时地迁移到另一个人的脸上，生成极其逼真的虚假视频。

• 影响：这被广泛用于制作虚假新闻、虚假政治人物发言视频，对信息安全和舆论环境构成巨大威胁。

对AI训练数据的“污染”

PS不仅用来攻击已经训练好的AI模型,还能在AI训练阶段就埋下隐患。

a. 生成虚假训练数据

研究人员或恶意行为者可以利用PS生成大量虚假的、带有特定标签的图片，并将其混入训练数据集中。

• 例子：生成成千上万张“猫”的图片，但都错误地标记为“狗”，然后让AI学习，这样训练出来的模型，在识别真实猫的时候可能会出现系统性错误。
• 影响：这会从根本上破坏AI模型的准确性，使其产生偏见或完全失效。

b. 数据增强的“双刃剑”

在正常情况下,使用PS对训练数据进行旋转、裁剪、色彩调整等操作，是数据增强的有效手段，能让模型更鲁棒，但如果操作不当或恶意为之，同样会引入噪声，导致模型性能下降。

积极的一面：AI与PS的协同进化

尽管PS对AI识别构成了巨大挑战,但这个过程也反过来推动了AI自身的发展。

a. 提升AI的鲁棒性

为了对抗PS等手段,研究人员会设计出更强大的AI模型，这些模型能够更好地识别出图像中的篡改痕迹（如不自然的边缘、光照不一致、JPEG压缩伪影等），从而对“假图片”更具免疫力，这种“矛与盾”的对抗，让AI变得更加强大和可靠。

b. 辅助AI进行图像修复与生成

现代PS（如Adobe Firefly）已经集成了强大的AI模型，用户可以通过简单的文字描述（如“让天空更蓝”、“移除路人”），让AI自动完成复杂的图像编辑工作，这实际上是AI在“指导”PS，让图像创作变得更加高效和智能。

PS对人工智能识别的影响是颠覆性的，它像一把双刃剑，既可以被用来制造混乱和欺骗，也可以被用来测试和强化AI，甚至在创意领域实现人机协作，随着生成式AI（如Midjourney, Stable Diffusion）和PS这类工具的融合，图像的真实性与可信度正面临前所未有的挑战，发展能够有效检测AI生成和篡改内容的技术，变得与AI技术本身的发展同等重要。