Close Menu
    Trending
    • Optimizing Data Transfer in Distributed AI/ML Training Workloads
    • Achieving 5x Agentic Coding Performance with Few-Shot Prompting
    • Why the Sophistication of Your Prompt Correlates Almost Perfectly with the Sophistication of the Response, as Research by Anthropic Found
    • From Transactions to Trends: Predict When a Customer Is About to Stop Buying
    • America’s coming war over AI regulation
    • “Dr. Google” had its issues. Can ChatGPT Health do better?
    • Evaluating Multi-Step LLM-Generated Content: Why Customer Journeys Require Structural Metrics
    • Why SaaS Product Management Is the Best Domain for Data-Driven Professionals in 2026
    ProfitlyAI
    • Home
    • Latest News
    • AI Technology
    • Latest AI Innovations
    • AI Tools & Technologies
    • Artificial Intelligence
    ProfitlyAI
    Home » Ny forskning visar varför AI-bilder ser så konstiga ut
    Latest AI Innovations

    Ny forskning visar varför AI-bilder ser så konstiga ut

    ProfitlyAIBy ProfitlyAIOctober 21, 2025No Comments2 Mins Read
    Share Facebook Twitter Pinterest LinkedIn Tumblr Reddit Telegram Email
    Share
    Facebook Twitter LinkedIn Pinterest Email


    • Enligt en ny forskning visar att AI-system och människor uppfattar visuell info på fundamentalt olika sätt.
    • AI-verktyg betraktar fotorealism som standardvisuell stil och ignorerar ofta andra stilar om de inte specifikt instrueras att urskilja dem.
    • AI överdriver ofta detaljer i både textual content och visuell kind, vilket gör bilderna mer sensoralistiska än originalen.
    • AI-genererade bilder är mer mättade, ljusare och mer vivida än källbilder.

    Forskning visar att AI-system och människor uppfattar visuell info på fundamentalt olika sätt, vilket förklarar varför AI-genererade bilder ofta framstår som överdriven och opersonlig.

    Vi människor och AI-system ser världen på helt olika sätt. Och det märks tydligt när man kollar på AI-genererade bilder, de ser ofta överdrivet färgglada och lite märkliga ut jämfört med riktiga foton.

    Vad forskningen visar

    En ny studie dangerous AI att beskriva handritade illustrationer och fotografier. Sedan fick AI:n skapa nya bilder baserat på sina egna beskrivningar 

    Resultatet? AI:n såg fotorealism som standard, Den nämnde inte ens att fotografierna var verklighetstrogna. Men handritade bilder beskrevs specifikt som illustrationer.

    Kulturell kontext saknades nästan helt. AI:n kunde eller ville inte tolka arabisk eller hebreisk text i bilderna. Det visar hur dominerande engelska är i AI:s träningsdata.

    Hur ser vi egentligen?

    När det gäller synprocessen skiljer sig människors och datorers sätt att tolka världen markant

    Söker mönster och klassificerar objekt

    Mänsklig syn:

    • Bearbetar ljus genom ögonen.
    • Konverterar ljussignaler till elektriska impulser i näthinnan.
    • Fokuserar på färger, former, rörelser och djup.
    • Identifierar potentiella hot och förändringar i miljön.

    Datorseende:

    • Standardiserar bilder.
    • Använder metadata för kontext.
    • Identifierar kanter, hörn och texturer.

    Mer info:

    1. Computer-mediated representations: a qualitative examination of algorithmic vision and visual style
    2. How do computers see the world? It’s not quite the same way humans do
    3. The Difference Between Computer Vision and Human Vision



    Source link

    Share. Facebook Twitter Pinterest LinkedIn Tumblr Email
    Previous ArticleHow to Build An AI Agent with Function Calling and GPT-5
    Next Article 51% av all internettrafik består nu av botar
    ProfitlyAI
    • Website

    Related Posts

    Latest AI Innovations

    AI-musik splittrar Sverige: hitlåt portas från topplistan

    January 22, 2026
    Latest AI Innovations

    Nvidia blåsväder efter kontakt med piratbiblioteket Anna’s Archive

    January 22, 2026
    Latest AI Innovations

    AI Voice Agents for Shopify: 24/7 Phone Support That Turns Questions Into Conversions

    January 21, 2026
    Add A Comment
    Leave A Reply Cancel Reply

    Top Posts

    Practical Eigenvectors | Towards Data Science

    May 2, 2025

    Synthetic Data in AI: Benefits, Use Cases, Challenges, and Applications

    April 3, 2025

    Estimating Disease Rates Without Diagnosis

    July 18, 2025

    Stop Worrying about AGI: The Immediate Danger is Reduced General Intelligence (RGI)

    November 16, 2025

    Why MissForest Fails in Prediction Tasks: A Key Limitation You Need to Keep in Mind

    September 26, 2025
    Categories
    • AI Technology
    • AI Tools & Technologies
    • Artificial Intelligence
    • Latest AI Innovations
    • Latest News
    Most Popular

    Trying to Stay Sane in the Age of AI

    June 10, 2025

    Confronting the AI/energy conundrum

    July 2, 2025

    One-Click LLM Bash Helper

    April 5, 2025
    Our Picks

    Optimizing Data Transfer in Distributed AI/ML Training Workloads

    January 23, 2026

    Achieving 5x Agentic Coding Performance with Few-Shot Prompting

    January 23, 2026

    Why the Sophistication of Your Prompt Correlates Almost Perfectly with the Sophistication of the Response, as Research by Anthropic Found

    January 23, 2026
    Categories
    • AI Technology
    • AI Tools & Technologies
    • Artificial Intelligence
    • Latest AI Innovations
    • Latest News
    • Privacy Policy
    • Disclaimer
    • Terms and Conditions
    • About us
    • Contact us
    Copyright © 2025 ProfitlyAI All Rights Reserved.

    Type above and press Enter to search. Press Esc to cancel.