即使你自以为擅长分析面孔，研究表明许多人无法可靠地区分真实面孔的照片和计算机生成的图像。
现在，计算机系统可以为不存在的人创建逼真的照片，这尤其成问题。
最近，一份带有计算机生成的个人资料图片的虚假 LinkedIn 个人资料成为新闻，因为它成功与美国官员和其他有影响力的人士建立联系例如，在网络平台上。反情报专家甚至表示，间谍通常会用此类照片创建虚假档案，以达到目的。通过社交媒体锁定外国目标。
这些深度造假在日常文化中变得越来越普遍，这意味着人们应该更加了解它们在营销、广告和社交媒体中的使用方式。这些图像还被用于恶意目的，例如政治宣传、间谍活动和信息战。
制作它们涉及到一种叫做深度神经网络的东西，这是一种模仿大脑学习方式的计算机系统。通过将其暴露于越来越大的真实面孔数据集来对其进行“训练”。
事实上，两个深度神经网络相互对抗，竞争产生最真实的图像。因此，最终产品被称为 GAN 图像，其中 GAN 代表生成对抗网络。该过程会生成与训练图像在统计上无法区分的新颖图像。
我们的研究发表于科学，我们表明，无法区分这些人造面孔和真实面孔会对我们的在线行为产生影响。我们的研究表明，虚假图像可能会削弱我们对他人的信任，并深刻改变我们在线交流的方式。
我和我的同事发现，人们认为 GAN 面孔比真人面孔的真实照片更加真实。虽然目前还不清楚为什么会这样，但这一发现确实突出技术的最新进展用于生成人造图像。
我们还发现了与吸引力的一个有趣的联系：被认为不太有吸引力的面孔也被认为更真实。
不太有吸引力的面孔可能会被认为更典型，典型的脸部可以作为参考所有面孔都根据它进行评估。因此，这些 GAN 面孔看起来会更真实，因为它们更类似于人们在日常生活中建立的心理模板。
但是，将这些人造面孔视为真实的也可能会影响我们对陌生人圈子的总体信任程度–一个被称为“社会信任”的概念。
我们常常对所看到的面孔解读过多，而我们形成的第一印象指导我们的社交互动。在我们最新研究的第二个实验中，我们发现人们更有可能相信他们之前认为是真实的面孔所传达的信息，即使它们是人工生成的。
人们更加信任他们认为真实的面孔，这并不奇怪。但我们发现，一旦人们得知在线互动中可能存在人造面孔，信任就会受到削弱。然后，他们总体上表现出较低的信任水平–与面孔是否真实无关。
这个结果在某些方面可以被认为是有用的，因为它使人们在假用户可能操作的环境中更加怀疑。然而，从另一个角度来看，它可能会逐渐侵蚀我们沟通方式的本质。
一般来说，我们倾向于操作默认假设其他人基本上是诚实且值得信赖的。虚假个人资料和其他人造在线内容的增长提出了一个问题：它们的存在以及我们对它们的了解可以在多大程度上改变这种“真相默认”状态，最终削弱社会信任。
改变我们的默认设置
向一个真实与虚幻的世界无法区分的转变也可能使文化景观从主要是真实的变成主要是人造的和欺骗性的。
如果我们经常质疑我们在网上所经历的真实性，那么可能需要我们重新部署我们的精神努力，从处理消息本身到处理信息发送者的身份。换句话说，高度现实但人造的在线内容的广泛使用可能要求我们以我们意想不到的方式进行不同的思考。
在心理学中，我们使用一个称为“现实监控”的术语来描述如何正确识别某些事物是来自外部世界还是来自我们的大脑内部。技术的进步可以产生虚假但高度真实的面孔、图像和视频通话，这意味着现实监控必须基于我们自己的判断之外的信息。
它还呼吁就人类是否仍然能够承受默认真理进行更广泛的讨论。
人们在评估数字面孔时更加挑剔至关重要。这可能包括使用反向图像搜索来检查照片是否真实，警惕个人信息很少或关注者数量众多的社交媒体资料，以及意识到深度伪造技术被用于邪恶目的的可能性。
该领域的下一个前沿应该是改进检测假数字面孔的算法。然后，这些可以嵌入到社交媒体平台中，以帮助我们在新联系人的面孔方面区分真假。
马诺斯·查基里斯，心理学教授，情感政治中心主任，伦敦大学皇家霍洛威学院
