人类-AI 集体提升低至中等质量视频的深度伪造检测
计算机视觉与模式识别
2026-03-17 v1 人工智能
摘要
深度伪造检测通常被建模为机器学习问题，但人类与 AI 检测器在现实条件下的比较方式仍鲜为人知。我们评估了 200 名人类参与者和 95 个最先进的 AI 检测器，分别在两个数据集上进行测试：DF40 是一个标准基准，CharadesDF 是一个包含日常活动视频的新数据集。CharadesDF 使用手机录制，导致视频质量较低/适中，而 DF40 的视频更专业。人类在两个数据集上均优于 AI 检测器，差距在 CharadesDF 中扩大，AI 检测准确率接近随机水平 (0.537)，而人类保持稳健的表现 (0.784)。人类和 AI 的错误是互补的：人类会漏检高质量深度伪造，而 AI 检测器会将真实视频误判为伪造，人类-AI 集体可降低高置信错误。这些发现表明，有效的现实世界深度伪造检测，尤其是在非专业制作的视频中，需要人类-AI 合作，而不仅仅是 AI 算法。
引用
@article{arxiv.2603.14658,
title = {Human-AI Ensembles Improve Deepfake Detection in Low-to-Medium Quality Videos},
author = {Marco Postiglione and Isabel Gortner and V. S. Subrahmanian},
journal= {arXiv preprint arXiv:2603.14658},
year = {2026}
}