使用 Backstory 探索在线图像的背景信息

# 使用 Backstory 探索在线图像的背景信息 来源：https://deepmind.google/blog/exploring-the-context-of-online-images-with-backstory/ 2025年7月21日 | 责任与安全 新型实验性AI工具帮助人们探索在线图像的背景信息和来源。 人们使用和交互在线图像的方式在不断演变。去年，我们发表了一篇关于[通过背景信息和来源确定可信度](https://static.googleusercontent.com/media/publicpolicy.google/en//resources/determining_trustworthiness_en.pdf)的论文，展示了更好的评估工具如何能够帮助人们对互联网上看到的内容做出知情决策。 作为帮助人们做出知情选择的努力的一部分，我们正在开发易于使用的来源溯源工具和产品内背景信息功能，并投资于[信息素养](https://beinternetlegends.withgoogle.com/en_uk)等领域。 今天，我们推出 Backstory，一款实验性人工智能（AI）工具，可以呈现信息并帮助人们了解在线图像的背景信息。 给定一张图像和书面提示词后，Backstory 会调查该图像是否由AI生成、它之前何时何地在网络上被使用过，以及它是否经过数字修改。它能够快速为用户提供有用的信息，响应进一步的提示词，描述图像的使用方式及其变化，以及它的故事如何随时间推移而改变。Backstory 还会生成易于阅读的发现报告。 ## 通过背景信息和来源评估可信度 Backstory 基于 [Gemini](https://deepmind.google/models/gemini/?_gl=1*v8kbv3*_up*MQ..*_ga*Njc2NDM5MzkxLjE3NTE4ODYzMTk.*_ga_LS8HVHCNQ0*czE3NTE4ODYzMTgkbzEkZzAkdDE3NTE4ODYzMTgkajYwJGwwJGgw) 构建，它利用多种检测技术来识别图像是真实的还是由生成式AI创建的。随后，Backstory 将这种检测与对图像背景信息的更全面评估相结合。它展示图像在互联网上的使用方式以及元数据等其他信息，以帮助回答用户的书面提示词。 在大多数情况下，确定图像是否由AI生成与理解它是否可信并不相同。例如，一张图像可能不是AI生成的，但可能已被修改或呈现不当——导致产生新的、有时具有误导性的信息。 另一方面，使用AI生成的图像可能支持真实、创意或事实性的故事。准确评估图像的可信度通常需要更多关于图像如何创建的知识，以及对其周围背景信息的更深入理解。 ## 采取整体方法 行业、民间社会、政府、学术界和用户必须共同努力，开发和完善维护信息生态系统完整性所需的工具和计划。 在我们继续进行研究和开发 Backstory 的过程中，我们正与可信任的测试人员密切合作，包括内容创建者和专家信息从业者，他们管理、组织和传播高质量信息。 在今年全年，我们将收集关于示例、用户体验等方面的反馈，以改进我们的技术并使其更加有用。 **致谢** 我们要感谢 Zoubin Ghahramani、Helen King、Rahul Sukthankar、Raia Hadsell 和 Chandu Thota 的领导和支持。 这项工作是由 Mevan Babakar、Hannah Forbes-Pollard、Nikki Hariri、Thomas Leung、Nick Dufour、Ben Usman、Min Ma、Steve Pucci、Spudde Childs、Kate Harrison、Alanna Slocum、Reza Aghajani、Sri Rajendran、Alexey Vorobyov、Ashley Eden、Rishub Jain、Stephanie Chan、Sophie Bridgers、Michiel Bakker、Sures Kumar Thoddu Srinivasan、Tesh Goyal 和 Ashish Chaudhary 的贡献而完成的。 我们还要感谢 Kent Walker、Camino Rojo、Clement Wolf、J.D. Velazquez、Tom Lue、Ndidi Elue、Rachel Stigler、M.H. Tessler、Ricardo Prada、William Isaac、Tom Stepleton、Zoe Darme、Gail Kent、Vincent Ryan、Aaron Donsbach、Abhishek Bapna、Verena Rieser、Christian Plagemann、Anca Dragan、Joelle Barral、Edward Grefenstette、Sara Mahdavi、Sven Gowal、Florian Stimberg、Christopher Savcak、Allison Garcia、Eve Novakovic、Armin Senoner、Arielle Bier 以及整个 Google DeepMind 和 Google 团队的支持、帮助和反馈。