人工智能（AI）彻底改变了相机处理和增强图像的方式，引发了对法医真实性的担忧。随着AI驱动的增强在取证科学、监控和安全应用中变得普遍，一个关键问题浮现：将AI驱动的算法引入视频素材是否会损害其证据完整性？答案在于理解广泛图像增强功能与应用于源的算法技术之间的区别——从去噪和锐化到重新上色、修复，甚至完整图像（和视频）生成。
人工智能与法医真实性图像人工智能的最新进展将智能图像处理融入视觉流程，通过减少噪点、增强锐度和精炼细节来提升视频质量。然而，这也引发了关于此类增强是否会以影响法医有效性的方式改变原始场景的争论。
要使图像或视频被视为法医真实性，必须：
准确还原原始场景，且不做任何实质改动。
从捕获到展示，保持可验证的保管链。
保留完整的元数据以显示任何修改。
进行技术验证，确认无未经授权的更改影响其证据重要性。
在法庭和法医调查中，真实性通常依赖于证明：
照片的来源（谁拍的，何时、在哪里拍摄的，以及用了什么设备）
它没有被以改变其证据意义的方式改变
遵守了正确的处理程序以维护诚信
数字证据科学工作组（SWGDE）和国家标准与技术研究院（NIST）等组织制定了数字照片证据处理的指导方针，而行业范围内如C2PA.org等举措则致力于确保内容的真实性。Hailo最近加入了C2PA，致力于设备级真实性认证，解决上述关于元数据保存和提供技术验证手段的#3和#4点。
人工智能恢复与法医生成的区别AI增强图像处理的核心目标是最大化传感器获得的比特流信噪比（SNR）。简单来说，实现这一点有两种方式：一种是以最小影响减少噪声的方法，这种方法主要通过噪声建模来实现图像恢复。或者，通过增强语义内容来提升信号，这一技术专注于图像再生，可以实现信噪比的提升。这种方法侧重于从源头提取信息，因此也可能产生新的内容。
这两种方法之间的区别对于判断AI增强录像是否仍能用于法医使用至关重要。
事实上，这不仅仅是判断最终图像是否应用了AI相关算法的问题，因为经典处理流程还会以生成原始信号“修改版”的方式处理源样本。例如，3DNR滤镜是用来去除模糊的，但如果应用不当可能会引入不必要的边缘。另一个例子是AWB（自动白平衡）中的灰世界假设，该假设用于纠正颜色不一致，但可能导致不自然的着色。
修复聚焦的AI方法在定义的数学模型内工作，去除噪点、锐化或去模糊图像，同时不添加新内容，从而恢复原始信号。这使得问题陈述中原始图像可以显式地用数学方式表示。而再生式人工智能则采用一种方案，从零知识源恢复输出，并由原点发出某种引导（条件反射）信号，用新生成的元素填补空白。这些方法倾向于通过提炼某些属性，保留部分属性，同时去除其他特性，重现原始输入的不同版本。变分自编码器（VAE）和稳定扩散模型等技术利用一定编码能力保留输入的期望特征，同时处理部分信息，然后利用一定的解码能力生成最终输出，引入原始源信号中不存在的新内容。这对法医真实性构成风险，因为AI不仅仅是在增强;它是添加/补充那些从未被捕捉到的细节，或者剔除那些被捕捉到的细节。
不同的人工智能方法以最大化信噪比
通过人工智能硬件确保取证完整性法医有效性的挑战在于确保AI驱动的增强不会改变视频的证据意义。硬件供应商在这方面扮演着至关重要的角色。通过明确指出每种配置中采用的是修复侧还是生成侧的AI技术，企业可以确保图像完整性的保持，同时提升质量以提升可用性。用户可以在不同的硬件配置中选择，并且可以放心，这些选择会在输出数据中清楚地显示出来。只要不使用再生技术，神经网络很可能无法引入具有心理视觉意义的新内容。
为进一步确保取证效力，硬件解决方案可集成安全证明，证明仅使用允许的基于AI的恢复技术，同时阻止任何未经授权的内容生成。这些证明作为图像来源的加密证据，作为数字印章，验证捕获后发生且未获硬件供应商批准的任何生成作。这确保了从拍摄到最终使用的过程，录像不会被篡改，以免影响其证据的重要性。
总结随着人工智能持续塑造监控和安全的未来，维护摄像头录像的取证有效性至关重要。通过区分增强与再生，并利用基于硬件的真实性封印，我们可以自信地将人工智能集成到安全视频系统中，同时不损害对录像证据的信任。简而言之，人工智能增强并不意味着人工智能制造——而这种区分在法医科学中至关重要。