تعتبر الأدلة المرئية من الركائز الأساسية في الإثبات القانوني، لكن ظهور تقنيات الذكاء الاصطناعي (AI) قد بدّل من قواعد اللعبة. الآن، يتساءل الباحثون حول مدى قدرة البشر وبعض نماذج الذكاء الاصطناعي المتطورة على التفريق بين الأدلة الأصلية وتلك المولدة بواسطة الذكاء الاصطناعي.

في دراسة حديثة، تم إعداد مجموعة بيانات تُدعى "Synthetic Legal Evidence Detection (SLED-1400)"، والتي تحتوي على 200 صورة من الأدلة الأصلية مُقارنة بـ 1200 صورة مولدة اصطناعياً باستخدام ستة مولدات نصية إلى صور عبر عشرة فئات من الأدلة. تم إجراء تجربة على الإنترنت شملت 136 مشاركًا ومعاينة معيارية لأربع نماذج لغوية متقدمة (مثل GPT-5.1 و Gemini-3-Pro).

أسفرت النتائج عن دقة بشرية بلغت 64.8% في الكشف، رغم أن الأداء في التعرف على الصور المُنتَجة بواسطة أقوى هذه المولدات كان بجودة قريبة من الصدفة (48.5% و51.0%). بالمقارنة، مُنعَت النماذج اللغوية المتعددة الوسائط (MLLMs) من الخلط بين الصور الأصلية، حيث بلغت دقتها 100% ولكنها فشلت في التعرف على العديد من المدخلات الاصطناعية، مما يشير إلى تباين كبير في الأخطاء بين البشر وتلك النماذج.

يؤكد الباحثون على أنه يجب التعامل مع الأدلة المرئية في الإجراءات القانونية على أنها عرضة للنقاش، وأن النهج الأفضل يتطلب دمج المراجعة البشرية المدربة، مع فحص النماذج اللغوية والبنية التحتية القابلة للتحقق مثل "C2PA Content Credentials" لضمان مصداقيتها.