Росіяни поширюють фейк про «нагородження» українських військових бонусами онлайн-казино
У проросійському сегменті мережі розповсюджують повідомлення про те, що українських військовослужбовців нібито відзначили бонусами онлайн-казино. Публікацію супроводжує зображення двох чоловіків у камуфляжі, які тримають у руках сертифікати на так звані «фріспіни». При цьому автори дописів не надають жодних деталей про військові підрозділи чи посади «нагороджених», а також не уточнюють, хто саме мав вручати такі «подарунки». Інформація виявилася вигаданою.
Про це повідомляє StopFake.
Із квітня 2024 року в Україні діє заборона на доступ військовослужбовців до онлайн-казино на час воєнного стану. Уряд також запровадив низку обмежень у сфері азартних ігор у війську, зокрема заборонив рекламу з використанням символіки ЗСУ та прийом у ломбардах предметів подвійного призначення, таких як дрони чи тепловізори. Тож імовірність того, що командування могло б офіційно вручити військовим бонуси онлайн-казино, є практично нульовою.
Сумніви викликає й саме фото, яке поширюється разом з фейковою новиною. Зображення має типові ознаки роботи нейромережі: фон із лісом виглядає нереалістично, окремі гілки та стовбури ніби «висять» у повітрі. Таблички з текстом у руках чоловіків також виглядають штучними — літери надто рівні, плоскі, без спотворень перспективи та характерних для реальних матеріалів тіней чи відблисків.
Для порівняння, на справжніх фото з офіційних подій, де вручають грамоти військовим або митцям, текст на документах завжди має природні викривлення, неоднорідність поверхні та реалістичні оптичні ефекти.
У зображенні помітні й інші невідповідності. Наприклад, на куртці одного з чоловіків частина тканини раптово змінює колір камуфляжу — типовий дефект генеративних моделей ШІ.
На штучне походження фото звернули увагу навіть деякі користувачі проросійських каналів. Водночас інструменти для виявлення ШІ-контенту — Decopy AI, /wasitai, Reversely — не змогли розпізнати фейк. Як пояснював програмний директор «Детектор медіа» Вадим Міський, технології детекції часто відстають від темпів розвитку генеративних моделей, особливо якщо зображення було стиснене, відредаговане або поєднує реальні деталі з домальованими.