Исследователи УрФУ и Северокитайского университета водных ресурсов и электроэнергии проверили, насколько точно люди, связанные со строительством, определяют сгенерированные ИИ изображения.
Респондентам показали подлинные фотографии и картинки, полностью созданные или отредактированные нейросетью. Их просили оценить, можно ли считать эти изображения доказательствами результатов строительных работ. Общая точность определения источников составила всего 36,9%. Из 2718 оценок 1714 оказались неверными: в 50,6% случаев люди принимали сгенерированные изображения за настоящие, а в 25,5% — наоборот, отвергали подлинные. Фактически почти две трети участников выбирали наугад.
В опросе участвовал 151 человек. Большинство — студенты строительных факультетов, умеющие пользоваться нейросетями, остальные — специалисты со стажем 6–10 лет. Чем больше опыта, тем выше точность: студенты угадывали правильно в 32,3% случаев, опытные специалисты — в 53,1%.
«Развитие ИИ повлияло и на строительство. С одной стороны, появляются работы, где нейросети предлагают использовать для строительного контроля и анализа огромных площадей застройки, чего не могут физически сделать комиссии специалистов. С другой — недобросовестные застройщики могут применять ИИ для улучшения и корректировки доказательных изображений», — объясняет директор института строительства и архитектуры УрФУ Никита Фомин.
В гражданском строительстве визуальные материалы — фотографии, видеокадры, тепловые изображения, записи измерений — используют для подтверждения повреждений, оценки структуры материалов и хода стройки. Снимки с электронного микроскопа помогают анализировать микроструктуру цемента и бетона, а фотографии со стройплощадки — оценивать соблюдение сроков.
Фото: magnific.com
