人工智能（AI）徹底改變了相機處理和增強圖像的方式，引發了對法醫真實性的擔憂。隨著AI驅動的增強在取證科學、監控和安全應用中變得普遍，一個關鍵問題浮現：將AI驅動的算法引入視頻素材是否會損害其證據完整性？答案在于理解廣泛圖像增強功能與應用于源的算法技術之間的區別——從去噪和銳化到重新上色、修復，甚至完整圖像（和視頻）生成。

人工智能與法醫真實性圖像

人工智能的最新進展將智能圖像處理融入視覺流程，通過減少噪點、增強銳度和精煉細節來提升視頻質量。然而，這也引發了關于此類增強是否會以影響法醫有效性的方式改變原始場景的爭論。

要使圖像或視頻被視為法醫真實性，必須：

1. 準確還原原始場景，且不做任何實質改動。

2. 從捕獲到展示，保持可驗證的保管鏈。

3. 保留完整的元數據以顯示任何修改。

4. 進行技術驗證，確認無未經授權的更改影響其證據重要性。

在法庭和法醫調查中，真實性通常依賴于證明：

• 照片的來源（誰拍的，何時、在哪里拍攝的，以及用了什么設備）

• 它沒有被以改變其證據意義的方式改變

• 遵守了正確的處理程序以維護誠信

數字證據科學工作組（SWGDE）和國家標準與技術研究院（NIST）等組織制定了數字照片證據處理的指導方針，而行業范圍內如 C2PA.org 等舉措則致力于確保內容的真實性。Hailo最近加入了C2PA，致力于設備級真實性認證，解決上述關于元數據保存和提供技術驗證手段的#3和#4點。

人工智能恢復與法醫生成的區別

AI增強圖像處理的核心目標是最大化傳感器獲得的比特流信噪比（SNR）。 簡單來說，實現這一點有兩種方式：一種是以最小影響減少噪聲的方法，這種方法主要通過噪聲建模來實現圖像恢復。或者，通過增強語義內容來提升信號，這一技術專注于圖像再生，可以實現信噪比的提升。這種方法側重于從源頭提取信息，因此也可能產生新的內容。

這兩種方法之間的區別對于判斷AI增強錄像是否仍能用于法醫使用至關重要。

事實上，這不僅僅是判斷最終圖像是否應用了AI相關算法的問題，因為經典處理流程還會以生成原始信號“修改版”的方式處理源樣本。例如，3DNR濾鏡是用來去除模糊的，但如果應用不當可能會引入不必要的邊緣。另一個例子是AWB（自動白平衡）中的灰世界假設，該假設用于糾正顏色不一致，但可能導致不自然的著色。

修復聚焦的AI方法在定義的數學模型內工作，去除噪點、銳化或去模糊圖像，同時不添加新內容，從而恢復原始信號。這使得問題陳述中原始圖像可以顯式地用數學方式表示。而再生式人工智能則采用一種方案，從零知識源恢復輸出，并由原點發出某種引導（條件反射）信號，用新生成的元素填補空白。這些方法傾向于通過提煉某些屬性，保留部分屬性，同時去除其他特性，重現原始輸入的不同版本。變分自編碼器（VAE）和穩定擴散模型等技術利用一定編碼能力保留輸入的期望特征，同時處理部分信息，然后利用一定的解碼能力生成最終輸出，引入原始源信號中不存在的新內容。這對法醫真實性構成風險，因為AI不僅僅是在增強;它是添加/補充那些從未被捕捉到的細節，或者剔除那些被捕捉到的細節。

不同的人工智能方法以最大化信噪比

通過人工智能硬件確保取證完整性

法醫有效性的挑戰在于確保AI驅動的增強不會改變視頻的證據意義。硬件供應商在這方面扮演著至關重要的角色。通過明確指出每種配置中采用的是修復側還是生成側的AI技術，企業可以確保圖像完整性的保持，同時提升質量以提升可用性。用戶可以在不同的硬件配置中選擇，并且可以放心，這些選擇會在輸出數據中清楚地顯示出來。只要不使用再生技術，神經網絡很可能無法引入具有心理視覺意義的新內容。

為進一步確保取證效力，硬件解決方案可集成安全證明，證明僅使用允許的基于AI的恢復技術，同時阻止任何未經授權的內容生成。這些證明作為圖像來源的加密證據，作為數字印章，驗證捕獲后發生且未獲硬件供應商批準的任何生成作。這確保了從拍攝到最終使用的過程，錄像不會被篡改，以免影響其證據的重要性。

總結

隨著人工智能持續塑造監控和安全的未來，維護攝像頭錄像的取證有效性至關重要。通過區分增強與再生，并利用基于硬件的真實性封印，我們可以自信地將人工智能集成到安全視頻系統中，同時不損害對錄像證據的信任。簡而言之，人工智能增強并不意味著人工智能制造——而這種區分在法醫科學中至關重要。