Результати тесту 17 знімків: як розпізнати згенероване штучним інтелектом зображення
Ще кілька років тому відповідь на питання, чи справжнє фото перед нами, давала майже сама людина: очі, світло, пропорції. Сьогодні генератори видають картинки, які проходять цей тест без зусиль, тому як перевірити фото на ШІ стало практичним навиком для редакторів, маркетологів, журналістів і звичайних користувачів, які пересилають картинки далі. Ця стаття спирається на власний тест, у якому ми прогнали 17 знімків (9 згенерованих і 8 справжніх) у трьох версіях і подивилися, що бачать метадані C2PA та EXIF, що ловить нейромережа-детектор і де обидва помиляються.
Методологія тесту: що саме перевіряли
Дослідження варто розглядати як робочий орієнтир, а не як статистичний висновок, і цю різницю важливо тримати в голові. Ми зібрали 17 файлів: 9 картинок, згенерованих через API (OpenRouter) за побутовими промптами «фото зі смартфона» (вулиця, портрет, собака, ринок, гори, кава, робочий стіл, вечірка), і 8 справжніх фото з камер і смартфонів, узятих з Wikimedia Commons. Серед згенерованих були моделі Gemini 2.5 Flash Image, Gemini 3.1 Flash Image, Gemini 3 Pro Image, GPT-5 Image Mini і GPT-5.4 Image 2. Справжні знімки зроблено на Canon, Fujifilm, Nikon, Sony, Google Pixel, Samsung і Xiaomi, два з них вже проходили обробку в Lightroom і GIMP, що для фото з мережі є звичайною ситуацією.
- Це найдешевший крок і часто найрезультативніший
- Підпис Google LLC або OpenAI з дією створення майже закриває питання, тоді як підпис від камери телефона свідчить на користь справжнього знімка
- Останній крок — уважний погляд на деталі сцени та питання контексту
- Проте багатошарова перевірка, яка поєднує оригінал, метадані, пікселі й контекст, дозволяє зробити обґрунтований висновок і уникнути найгрубіших помилок
Кожен файл перевіряли в трьох станах. Перший стан — оригінал без змін. Другий — «правка»: обрізання по 5% з кожного краю і повторне збереження в JPEG з якістю 90%, як це роблять у редакторі. Третій — «пересилання»: зменшення до 1280 пікселів за довшою стороною, JPEG з якістю 80% і видалення метаданих, що приблизно відповідає тому, як месенджери та соцмережі обробляють фото. Саме третій стан найближчий до того, з чим ми стикаємося щодня, коли отримуємо картинку з чату чи стрічки.
Метадані, C2PA, XMP і EXIF читали тим самим кодом, що використовується в нашому детекторі водяних знаків. Пікселі перевіряли відкритою моделлю детектора ШІ-зображень, побудованою на основі дослідження Community Forensics, з порогом «скоріше ШІ» 65%. Загалом вийшло 51 файл. Це невелика вибірка, і її результати не слід переносити на всі генератори світу, але вона добре показує логіку, за якою працюють різні сигнали.
Що показують метадані: C2PA і EXIF
Стандарт C2PA (Content Credentials) дозволяє записати у файл підписаний маніфест: хто створив зображення, яким інструментом воно було оброблене і чи є воно синтетичним. Підпис засвідчує сертифікат, тож непомітно підробити такий маніфест складно. Саме тут криється головна перевага методу: якщо мітка є і її підписав відомий виробник, питання походження знімається майже повністю.
У нашому тесті всі 9 згенерованих картинок прийшли з маніфестом C2PA. У Google підпис містив дію «Created by Google Generative AI», тип джерела trainedAlgorithmicMedia і запис про невидимий водяний знак SynthID; крім того, у XMP стояла мітка «Made with Google AI». У OpenAI підписантом був OpenAI OpCo, LLC, а в дії вказувалася назва моделі. У GPT Image 2 додатково фігурувала позначка невидимого водяного знака. Справжні фото натомість містили класичний EXIF: марку та модель камери, дату зйомки, версію програми обробки. Знімок з Google Pixel 10 Pro був підписаний самим телефоном як «Created by Pixel Camera» з типом джерела computationalCapture, тобто як зйомка камерою з обчислювальною обробкою, а не як генерація.
Слабке місце метаданих проявилося, щойно ми змоделювали звичайну обробку. Обрізання в редакторі прибрало C2PA в усіх дев'яти картинок. Дещо врятувала XMP-мітка Google, яка пережила правку в п'яти файлах, тоді як у OpenAI після правки не лишилося жодних слідів. Після «пересилання» не вціліло нічого ні в кого: ні C2PA, ні XMP, ні EXIF. Файл згенерованої картинки і файл фото з Canon стали нерозрізненними за метаданими.
Звідси випливає правило, яке варто запам'ятати: наявна мітка ШІ майже доводить походження, але її відсутність нічого не доводить. Порожні метадані бувають у переслané картинки ШІ, у скриншота, у фото, яке хтось просто зберіг повторно. Тому метадані працюють як сильний позитивний сигнал і як слабкий негативний. Якщо маркера немає, треба переходити до наступних ознак.
Підпис C2PA — це найкращий доказ, який ви можете отримати від файлу, і найкрихкіший: одне повторне збереження — і він зникає.
Що ловить детектор і де він помиляється
Нейромережа-детектор працює на іншому рівні: вона дивиться на статистичні артефакти самих пікселів, текстур і частотного спектра. Саме тому вона не залежить від метаданих і зберігає здатність працювати після стиснення. Але за цією перевагою стоїть принципове обмеження. Детектор навчений на зразках конкретних генераторів, і коли з'являється нова модель, він може не впізнати її почерк.
Так і сталося з найновішою моделлю в нашому наборі. Портрет дівчини з вечірки від GPT-5.4 Image 2 отримав близько 3% імовірності «ШІ» в оригіналі, а після правки та пересилання — менше 1%. Водночас вісім з дев'яти інших картинок модель впевнено визначила як згенеровані, у більшості випадків з оцінкою понад 99% у всіх трьох станах. Тобто детектор добре працює на «знайомих» генераторах і майже сліпий до свіжих.
Стиснення впливає на впевненість моделі, і цей ефект важко передбачити. Пейзаж Карпат, згенерований Gemini 3 Pro Image, давав понад 99% в оригіналі, 85% після правки і 69% після пересилання, тобто опинявся майже на порозі рішення. Справжні фото теж траплялися у хибних спрацюваннях. Репортажний знімок з Nikon D750 отримав понад 99% «ШІ» в оригіналі і після правки, а знімок з Pixel 8 Pro показав 29% в оригіналі, але 96% після обрізання. Модель, схоже, реагує на центральну частину кадру, і кадрування змінює те, що вона бачить.
З цього випливає чітке застереження: оцінку детектора треба читати як привід придивитися, а не як вирок. Високий відсоток без інших підтверджень не є підставою звинувачувати автора в підробці, а низький відсоток не гарантує, що знімок справжній. Детектор дає ймовірність, і разом з іншими ознаками вона стає корисною, але сама по собі вона ненадійна.
Як вибрати спосіб перевірки: критерії та поєднання методів
Вибір методу залежить від того, що ви хочете довести і скільки ставок на кону. Якщо потрібна доказовість для юридичного чи репутаційного рішення, ключовим стає оригінал файлу з робочими метаданими. Якщо йдеться про швидкий відбір для редакції або перевірку перед публікацією, достатньо поєднання детектора і пошуку першоджерела. Для звичайного користувача, який просто хоче зрозуміти, чи не обманули його, зазвичай вистачає двох-трьох кроків. Якщо ж вам потрібно простіше пояснення того, як перевірити фото на ШІ без складних інструментів, у наступних розділах ми покажемо, на які ознаки звертати увагу вручну.
Найкраще працює багатошарова перевірка, а не один інструмент. Спочатку варто спробувати знайти найраніший доступний файл: попросити оригінал у автора або знайти першу публікацію через зворотний пошук зображень (Google Lens, TinEye). Кожне пересилання стирає сліди, тож скриншот із чату майже марно перевіряти сам по собі, зате файл із першоджерела часто відповідає на питання одразу. Пошук також покаже, чи не з'являвся знімок раніше в іншому контексті, що є окремим сигналом.
Далі варто прочитати метадані та C2PA, а потім перевірити пікселі детектором. Якщо підозрюєте походження від Google, є ще один шар: невидимий водяний знак SynthID, який переживає стиснення. Перевірити його може лише сам Google, наприклад через застосунок Gemini, сторонні сервіси SynthID не бачать і не мають його перевіряти. Нарешті, варто дивитися на деталі: текст на вивісках, пальці й вуха, відображення в склі й окулярах, тіні від різних джерел світла, однакові обличчя в натовпі. Це не дає стовідсоткової відповіді, але часто вказує, куди дивитися далі.
Типові помилки і як їх уникнути
Найпоширеніша помилка — довіряти одному сигналу. Рішення лише за детектором ризиковане через хибні спрацювання на справжніх фото, а рішення лише за метаданими ризиковане через їхню крихкість. Коли обидва сигнали суперечать один одному, це теж інформація: варто шукати оригінал, а не вибирати той результат, який подобається.
Друга помилка — перевіряти неоригінальний файл і робити висновки з його стану. Скриншот, стиснена версія з месенджера чи обрізаний кадр можуть дати хибну картину в обидва боки. Перевіряйте найраніший файл, який вдасться знайти, і завжди фіксуйте, в якому він стані. Наш тест показав, що одна і та сама картинка може давати різні результати детектора залежно від обрізання, тож порівнювати оцінки між різними версіями без урахування цього не можна.
Третя помилка — інтерпретувати результат без контексту. Фото з вечірки, пейзаж і репортажний кадр мають різну природу і по-різному реагують на стиснення. Питання «хто першим опублікував і чи є інші знімки тієї самої події з інших ракурсів» часто важливіше за будь-яку оцінку алгоритму. Якщо ж потрібно зафіксувати результат перевірки, записуйте, які версії файлу ви перевіряли, які інструменти використовували і які сигнали отримали. Це дозволяє повернутися до висновку і пояснити його іншим.
Практичний порядок перевірки за кілька хвилин
Почніть з оригіналу. Попросіть файл у того, хто опублікував картинку, або знайдіть першу публікацію через зворотний пошук. Якщо оригіналу немає, переходьте до наступного кроку, але пам'ятайте, що ви працюєте з вторинним файлом.
Потім прочитайте метадані. Завантажте файл у детектор водяних знаків і подивіться маніфест C2PA: підписанта, тип джерела і XMP. Якщо маркера немає, це ще не відповідь, тож переходьте далі.
Далі проженіть пікселі через детектор ШІ-зображень, не обрізаючи файл, і оцініть результат разом з іншими ознаками. Якщо картинка схожа на роботу Gemini і мітки зникли, спробуйте перевірити SynthID через сам Google. Такий порядок дає змогу прийти до висновку, який виглядає переконливо, а не випадково.
Наостанок варто визнати, що жодна перевірка не дає абсолютної гарантії, і це чесний стан речей. Генератори стають досконалішими, стандарти метаданих поширюються повільно, а детектори відстають від нових моделей. Якщо запам'ятати одне правило, то воно таке: шукайте найраніший файл, довіряйте підписам більше, ніж відсоткам, і ніколи не робіть висновку лише з відсутності мітки.