Bilgisayarlar gerçekliği simüle etmede giderek daha iyi hale geliyor. Örneğin modern sinema, bir zamanlar yaygın olan mekanlar ve aksesuarlar yerine, ağırlıklı olarak bilgisayar tarafından oluşturulan setlere, manzaralara ve karakterlere dayanıyor. Çoğu zaman da bu sahnelerde kullanılan öğeler gerçeklerinden büyük ölçüde ayırt edilemiyor.
Son birkaç yıldır, deepfake teknolojisini sık sık duymaya başladık. Basitçe, yapay zekanın kaydedilen videodaki bir kişinin benzerliğini başka biriyle değiştirmek üzere programlanmasıyla oluşturulan deepfake teknolojisi, bazı endişeleri de beraberinde getirdi. Bu yazımızda deepfake teknolojisi ile ilgili bilmeniz gerekenlere bakarken, bu teknolojinin ne gibi tehditler oluşturabileceğini inceleyeceğiz.
Deepfake teknolojisi
Deepfake, İngilizce, deep learning (derin öğrenme) ve fake (sahte) kelimelerinin birleşiminden geliyor. Buradaki asıl dikkat etmemiz gereken konu derin öğrenme; çünkü bu teknolojinin bel kemiği. Derin öğrenme, bir makine öğrenme şeklidir ve yapay zekayı eğitmek için, büyük veri kümeleri verildiğinde sorunları nasıl çözeceklerini kendilerine öğreten algoritmalardan yararlanır. Bu teknolojide yapay zeka; ilgili algoritmaları, gerçekçi görünen sahte içerikler üretmek için kullanır.
Deepfake oluşturmak için birkaç yöntem var, ancak en yaygın olanı, yüz değiştirme tekniği kullanan ve otomatik kodlayıcıları içeren derin sinir ağlarının kullanımına dayanıyor. Deepfake içeriğini oluşturmak için önce bir hedef videoya, ardından hedefe eklemek istediğiniz kişinin video kliplerinden oluşan bir koleksiyona ihtiyacınız var. Videolar birbirlerinden tamamen ilgisiz olabilir. Örneğin hedef Hollywood filminden bir klip iken, içeriğe eklemek istediğiniz kişinin videoları herhangi bir platformdan indirilen rastgele klipler olabilir.
Otomatik kodlayıcı, kişinin çeşitli açılardan ve çevresel koşullardan nasıl göründüğünü anlamak için video klipleri incelemek ve ardından ortak özellikler bularak bu kişiyi hedef videodaki kişiyle eşleştirmekle görevli derin öğrenme yapay zekâ programıdır.
Deepfake’ler sadece video mu?
Mark Zuckerberg, Barack Obama, Morgan Freeman ve Tom Cruise gibi ünlü isimlerin deepfake videoları, yayınladıkları zaman gündeme oturmuştu. Tabii ki deepfake teknolojisi sadece videolar ile sınırlı değil. Deepfake sesler de çok sayıda uygulamaya sahip, hızla büyüyen bir alan. Artık, sesi klonlanan kişinin yalnızca birkaç saatlik sesiyle derin öğrenme algoritmaları kullanılarak deepfake sesler yaratılabiliyor.
Bir başka örnek ise video oyunlarında kullanılan sesler. Artık programcılar, oyundan önce kaydedilen sınırlı bir komut dizisine güvenmek yerine, bu teknoloji ile oyundaki karakterlerin gerçek zamanlı olarak herhangi bir şey söylemesine izin verebiliyor.
Deepfake nasıl bir tehdit oluşturuyor?
Gizlilik ve güvenlik savunucuları, teknolojinin dolandırıcılık ve şantajda kullanılmasından korkuyor; deepfake içeriklerin bunu daha da kolay hale getireceğini söylüyorlar. Uzmanlar deepfake videoların, medya okuryazarlığı kriziyle karşı karşıya olduğumuz bir dönemde ortaya çıktığını ve deepfake içeriklerle yayılan genellikle zararlı, yanıltıcı ve yanlış bilgilerin birçok kişi tarafından daha kolay kabul edileceği anlamına geldiğini belirtiyor.
Deepfake’leri diğer video kurgu ve fotoğraf düzenleme yazılımları ile karıştırmamamız gerekiyor. Deepfake'in anahtarı, ultra gerçekçi videolar oluşturmak için yapay zeka ve makine öğreniminin kullanılması. Bu yüzden deepfake tehdidinin farkında olmak ve onları tespit edebilmek oldukça önemli.
Deepfake nasıl tespit edilir?
Deepfake'ler daha yaygın hale geldikçe toplumun da videoları tespit etmeye ve çevrimiçi kullanıcıların artık diğer türdeki sahte haberleri algılamaya alıştığı şekilde uyum sağlaması gerekecek.
Deepfake'leri ele veren birkaç gösterge var:
-Mevcut deepfake'ler, yüzleri gerçekçi bir şekilde canlandırmakta güçlük çekiyor. Özellikle göz kırpma bunlardan biri. Kişinin hiç göz kırpmadığı, çok sık veya doğal olmayan bir şekilde göz kırptığı bir video deepfake’i ele veriyor.
-Cilt veya saçla ilgili sorunları veya bulundukları ortamdan daha bulanık görünen yüzleri aramalısınız. Odak doğal olmayan şekilde yumuşak görünebilir.
-Aydınlatma doğal görünmüyor mu? Çoğu zaman, deepfake algoritmaları, sahte video için model olarak kullanılan kliplerin aydınlatmasını korur; bu hedef videodaki aydınlatma ile zayıf bir eşleşme gerçekleşir.
Deepfake'ler teknikler geliştikçe zamanla daha gerçekçi hale gelecek olsa da iş onlarla mücadeleye geldiğinde tamamen savunmasız değiliz. Bazı şirketler eş zamanlı olarak deepfake içerikleri tespit etmek için yöntemler geliştiriyor.