На фоне роста интереса к нейросетям и чат-ботам участники теневого сегмента арт-рынка начали активно использовать большие языковые модели для фальсификации документов. Об этом сообщает издание Financial Times со ссылкой на данные, полученные от специалистов в сфере страхования и оценки произведений искусства.
Как выяснили журналисты, фальшивые документы, созданные при помощи ИИ, всё чаще используются для подтверждения подлинности картин, скульптур и других объектов коллекционирования. Подделки представляются в страховые компании, а также предъявляются галереям, аукционам и частным коллекционерам в рамках сделок. Ситуация усугубляется тем, что современные инструменты генерации текста создают весьма правдоподобные сертификаты и счета.
Брокер компании Marsh Оливия Экклстон, работающая со страхованием художественных ценностей, сообщила, что использование нейросетей стало новым уровнем развития давней проблемы фальсификации на арт-рынке. По её словам, мошенники теперь обходятся без краж бланков и логотипов — достаточно алгоритма, который воспроизводит стиль нужной организации и заполняет шаблоны на основе общедоступных данных.
Руководитель отдела изобразительного искусства в страховой компании Howden Филиппо Геррини-Маральди также подтвердил рост количества фальсификаций, произведённых с помощью нейросетей. Он отметил, что раньше злоумышленники фокусировались на имитации бумажных документов, но теперь при помощи ИИ создаются целые комплекты цифровых справок, выглядящие как официальные. Эти материалы сложно отличить от настоящих даже опытным специалистам.
В интервью FT эксперт из компании, обслуживающей страховые споры, рассказал о случае с фальсифицированными оценками для декоративной коллекции. На первый взгляд документы выглядели достоверно, но при внимательном анализе оказалось, что все описания объектов были идентичны по структуре и лексике. Это стало сигналом о возможном использовании шаблонов, созданных автоматически.
Грейс Бест-Деверекс, сотрудница компании Sedgwick, занимающейся урегулированием страховых претензий, заявила, что старается анализировать метаданные представленных документов. Тем не менее, стремительное развитие языковых моделей усложняет идентификацию фейков, поскольку современные инструменты почти не оставляют цифровых следов.
Гарри Смит, возглавляющий оценочную компанию Gurr Johns, отметил, что теперь мошенникам не требуется придумывать несуществующего эксперта. Достаточно сформировать текст якобы от имени специалиста, а нейросеть оформит его в нужной стилистике, включая ссылки на вымышленные академические регалии и даже поддельные биографии.