Belakangan, sebuah video singkat yang beredar di media sosial (SNS) memperlihatkan seorang perempuan duduk di tribun stadion bisbol profesional sambil menonton pertandingan. Video itu sempat ramai dibicarakan setelah ditonton lebih dari 8 juta kali. Perempuan yang menyebar dengan sebutan ‘dewi stadion bisbol’ itu ternyata adalah tokoh virtual yang dibuat oleh AI. Banyak penonton yang mengira video tersebut nyata pun mengaku terkejut.
Gambar hasil generasi AI kian canggih sehingga semakin sulit dibedakan dari kenyataan. Kini, model AI muncul dalam iklan dan pemotretan editorial, dan kita juga memasuki era ketika aktor AI tampil di film.
Ke depannya, mampukah kita membedakan wajah buatan AI dari wajah manusia asli dengan baik? Bahkan, mungkinkah kita sampai merasa wajah yang dihasilkan AI lebih ‘dapat dipercaya’ daripada manusia sungguhan?
Untuk menguji pertanyaan itu, tim peneliti psikologi dari Inggris dan Amerika Serikat memperlihatkan wajah buatan AI dan wajah manusia nyata kepada para peserta, lalu membandingkan penilaian mereka soal realisme dan tingkat kepercayaan. Hasil penelitian ini baru-baru ini dimuat di jurnal internasional 〈Journal of Vision〉.
Tim peneliti menyiapkan total 96 foto wajah: 32 foto wajah manusia nyata dan 64 foto wajah buatan AI. Gambar-gambar tersebut diatur agar komposisi ras, jenis kelamin, dan usia seimbang semaksimal mungkin, sehingga karakteristik kelompok tertentu tidak memengaruhi hasil penelitian. Dari 64 wajah buatan AI, separuhnya dibuat dengan model kecerdasan buatan GAN yang sebelumnya digunakan sebagai standar dalam AI pembangkit wajah, sementara separuh lainnya dibuat dengan model difusi DM, teknologi generasi gambar terbaru yang menghasilkan wajah manusia atau ilustrasi berdasarkan kalimat yang dimasukkan pengguna.
Foto-foto tersebut ditampilkan secara acak kepada 169 peserta penelitian. Para peserta diminta menentukan apakah foto itu asli atau gambar virtual. Hasilnya, tingkat jawaban benar rata-rata hanya 58,4%. Ini menunjukkan orang belum mampu membedakan wajah asli dan gambar palsu secara akurat.
Lebih jauh, penelitian ini juga menemukan kecenderungan peserta lebih memercayai wajah virtual. Tim peneliti memperlihatkan foto wajah yang sama kepada peserta baru dan meminta mereka menilai tingkat kepercayaan dari 1 poin (sangat tidak percaya) hingga 7 poin (sangat percaya). Hasilnya, skor rata-rata untuk wajah manusia nyata paling rendah, yakni 4,03 poin. Sebaliknya, wajah GAN mencatat 4,36 poin, sedangkan wajah buatan DM mencatat 4,70 poin—tingkat kepercayaan tertinggi.
Sejumlah penelitian sebelumnya menunjukkan bahwa orang membentuk kesan pertama hampir tanpa sadar—misalnya seberapa mereka memercayai lawan bicara atau seberapa mereka menyukainya—sekitar 0,1 detik setelah melihat wajah. Sejumlah studi juga melaporkan bahwa penilaian terhadap karakteristik seperti kompetensi atau dominasi dapat terjadi dalam waktu yang sangat singkat.
Lalu, mengapa wajah AI memperoleh tingkat kepercayaan yang lebih tinggi?
Dalam penelitian ini, penyebab langsungnya tidak berhasil diidentifikasi. Tim peneliti menyatakan, “Namun, dalam riset pengenalan wajah yang sudah ada, dilaporkan bahwa wajah yang simetris kiri-kanannya dan semakin mendekati rata-rata cenderung memberi kesan lebih dapat dipercaya,” lalu menambahkan, “Ke depannya, diperlukan penelitian lanjutan mengenai karakteristik wajah AI seperti apa yang dapat meningkatkan tingkat kepercayaan.”
Secara khusus, tim peneliti menambahkan, “Proses menilai realisme gambar dan tingkat kepercayaan kemungkinan bekerja melalui mekanisme psikologis yang berbeda.” Artinya, kriteria untuk menilai ‘wajah mana yang terlihat seperti manusia nyata’ dan ‘seberapa dapat dipercaya wajah itu’ bisa saja berbeda.
Faktanya, dalam penelitian ini para peserta tidak menilai wajah yang dibuat oleh model AI terbaru (DM) lebih realistis dibanding wajah yang dihasilkan model AI sebelumnya (GAN). Meski demikian, mereka menilai gambar yang dihasilkan DM sebagai wajah yang paling dapat dipercaya.
Tim peneliti menegaskan, “Gambar wajah yang dihasilkan AI dapat disalahgunakan untuk penyebaran disinformasi politik, pencurian identitas, penipuan finansial, dan romance scam,” lalu menambahkan, “Penting untuk memahami risiko seiring meluasnya AI generatif dan menyiapkan strategi respons.”
