Origineel of AI
Origineel of AI. Vooral in social media wordt veel gebruik gemaakt van AI-gegenereerd beeld. Met als onschuldig doel om een artikel op te vrolijken, of als bewust schuldig doel de werkelijkheid te overdrijven om clicks te scoren en doodleuk onwaarheden te verkondigen. Steeds vaker zien we dat AI-gegenereerd beeld onze perceptie van de werkelijkheid be-invloed.
Maar hou je vast: Er zijn inmiddels experts én hulpmiddelen die met redelijke betrouwbaarheid kunnen vaststellen of een afbeelding origineel of AI is. Dat gebeurt op verschillende niveaus, van menselijk vakmanschap tot grondige analyse.
Visuele, menselijke expertise
Ervaren beeldredacteuren, fotografen en forensisch analisten herkennen vaak subtiele afwijkingen, zoals:
Onnatuurlijke handen, tanden of oren, vaak met een verkeerd aantal vingers of vreemde vormen
Inconsistente schaduwen of lichtbronnen
Tekst in beeld dat nét niet klopt, vervormd is of geen echte woorden vormt
Onlogische reflecties in brillen, ramen of ogen
Deze fouten worden steeds zeldzamer, maar door aandachtig kijken zijn ze vaak zichtbaar.
Pixel- en patroonanalyse
AI-gegenereerd beeld vertoont statistische patronen die afwijken van camera-foto’s. Generatieve AI produceert vaak:
AI-gegenereerd beeld kan zowel creatief als misleidend zijn, afhankelijk van het gebruik ervan.
Te gladde overgangen zonder natuurlijke sensor ruis
Herhalende structuren in huid, haar of achtergronden
Onwaarschijnlijke symmetrie
Speciale software kan deze patronen herkennen, ook wanneer het menselijk oog ze niet ziet.
Origineel of AI: Metadata en herkomst
Echte foto’s bevatten vaak metadata-gegevens, zoals cameramodel, lens, datum en instellingen. Beeld door AI/generatie mist dat, en bevatten slechts generieke metadata. Metadata kán worden verwijderd of vervalst, maar het is wel een aanwijzing.
Het is essentieel om te leren hoe je AI-gegenereerd beeld kunt onderscheiden van echte foto’s.
Watermerken en detectiesystemen
Sommige AI-modellen voegen onzichtbare watermerken toe, statistische signalen die alleen door specifieke detectors leesbaar zijn. Dit is vooral bedoeld voor journalistiek en rechtspraak, maar het systeem is nog niet universeel en kan vaak worden omzeild met de juiste kennis.
Contextuele controle
Experts kijken ook naar de context:
Past het beeld bij bekende gebeurtenissen, locaties of weersomstandigheden?
Bestaan de afgebeelde personen of objecten echt?
Zijn er andere onafhankelijke beelden van hetzelfde moment?
Grenzen en toekomst
Belangrijk om te weten is dat het verschil steeds moeilijker wordt. Moderne AI-generatie kan zelfs experts misleiden. Daarom vragen velen zich af “is dit beeld echt?”
Metadata kan alleen gelezen worden als je de foto zelf hebt, een gepubiceerde foto op bv linked-In heeft geen metadata meer.
Ook bij andere platforms zoals Facebook, Instagram en X wordt de metadata vrijwel altijd automatisch verwijderd of in elk geval flink uitgekleed.
Metadata verdwijnt bij publicatie, sociale media strippen EXIF-gegevens (metadata) om:
Privacy te beschermen (geen locatie, camera-informatie of tijdstip)
Bestandsgrootte te verkleinen
Uniforme verwerking van afbeeldingen mogelijk te maken
Een voorbeeld:
Zodra je een foto binnen haalt van LinkedIn, is de metadata praktisch waardeloos als bewijsmiddel. Ik zie regelmatig posts met afbeeldingen voorbij komen waarvan ik de echtheid betwijfel.
Ook het verhaal erbij, kan je door AI laten genereren. Soms is dat samenraapsel zo overduidelijk nep, dat ik degene die de post plaatste, niet hoog inschat.
Omdat metadata op publieke platforms dus niet bruikbaar is, kan men wel het volgende doen:
1. Pixel- en compressieanalyse
Sociale media her-comprimeren beelden op een vaste manier. Er wordt gekeken naar:
JPEG-artefacten en compressie niveaus
Onlogische ruis patronen die niet pasen bij camera foto’s
Sporen van eerdere bewerking vóór de upload.
2. Inconsistenties door hercompressie
Een echte foto die één keer is geüpload en opnieuw gedownload, vertoont een ander patroon dan een AI-gegenereerd werk dat al “kunstmatig perfect” was vóór compressie. AI-generatie mist vaak natuurlijke factoren als deze.
3. Ook zonder metadata blijven inhoudelijke fouten zichtbaar:
Anatomie die nét niet klopt
Onmogelijke schaduwen of perspectieven
Fysica die niet klopt (rook, water, reflecties)
Deze fouten zijn platform-onafhankelijk.
4. Bron- en ketenonderzoek
Bij serieuze verificatie -journalistiek of juridisch- geldt:
De oorspronkelijke bron is cruciaal, niet de social-media-versie
Fotografen leveren het originele bestand aan
Soms wordt gewerkt met beveiligde archieven
5. De toekomst
Experts hebben hun handen vol om bij te blijven. Wat vandaag een waterdichte aanpak lijkt, kan over een paar weken weer achterhaald zijn.
6. Een observatie
Wanneer een klant mij rechtstreeks een foto stuurt (per e-mail, WeTransfer, WhatsApp), dan blijft de metadata vaak intact. In die metadata staan onder andere:
Merk en model van de camera of smartphone
(bijvoorbeeld iPhone 14 Pro, Samsung S23 Ultra, Canon 3400), lens-informatie, datum / tijd en technische instellingen.
Maak je geen zorgen om de originaliteit van mijn illustratiewerk, die is gewaarborgd. Ik maak origineel werk, geen AI-gegenereerd werk. De afbeeldingen in deze blog zijn wel AI gegenereerd, ik besteed het meeste tijd aan de inhoud.
Veel informatie in deze blog komen van bronnen op internet, en zijn op waarheid gecontroleerd.