Teknolojinin insan hayatına avantajı kadar dezavantajlarının da söz konusu olduğu günümüzde, kullanılan bazı tekniklere oldukça dikkatli yaklaşmak gerekiyor. Birçok uzmana göre deepfake de bunlardan biri.
Deepfake Nedir?
Deepfake (veya bazı kaynaklara göre deep fake), adını İngilizce’deki deep learning (derin öğrenme) ve fake (sahte) kelimelerinin birleşiminden alıyor. Yapay zekâ teknolojilerinin bir çeşidi veya alt türü olarak tanımlanan deepfake’i, Prof. Paul Barrett “derin öğrenme yoluyla yapılmış yanıltıcı videolar” olarak tanımlıyor . Bu şekilde üretilen hareketsiz görseller de deepfake olarak adlandırılabiliyor.
Deepfake Nasıl Çalışıyor?
Derin öğrenme teknolojileri, herhangi bir kişinin fotoğraflarını ve videolarını birden çok açıdan inceliyor, ardından davranışını ve konuşma modellerini taklit etmeyi öğrenebiliyor. Daha sonra, bu kişinin sahte bir kopyasını farklı bir kişinin/figürün üzerine yerleştirmek için eğitilmiş bir sistem sayesinde, sahte yüz kendine bir vücut bulmuş oluyor! Yani hedefteki bir kişinin yüzü ve hareketleri yeterince iyi öğrenilirse, o kişinin yüzü başka bir yere transfer edilerek kişi hiç söylemediği şeyleri söylemiş, yapmadığı şeyleri yapmış gibi gösterilebiliyor. Bu da deepfake teknolojisini etik açıdan çok hassas bir konuma getiriyor.
Deepfake Nerelerde Kullanılıyor?
Maalesef, günümüzdeki deepfake videolarının yüzde 96'sını rıza dışı üretilen (örneğin kadın bir oyuncunun onayı dışında yüzü kullanılarak oluşturulan) pornografi videoları oluşturuyor. Bunu oyuncular, politikacılar gibi göz önündeki kişileri hedef alan deepfake’ler ile sıradan kişilerin şaka veya ‘intikam’ amaçlı ürettikleri deepfake’ler izliyor. Bu yüzden de deepfake’ler hem etik, hem yasal açıdan birçok tartışma yaratıyor.
Deepfake Videoları Gerçeklerinden Nasıl Ayırt Edebiliriz?
Maalesef bu sorunun henüz çok net bir cevabı yok. Uzmanlar sahte videoların çerçevenin tamamına uymayan göz, kulak vb. detaylardan bazen anlaşılabileceğini, fakat bu yöntemin deepfake teknolojisinin her geçen gün ilerlemesiyle daha az geçerli olduğunu söylüyor. Brookings Enstitüsü’nden John Villasenor, “deepfake yarışında en iyi tespit yöntemleri bile çoğu zaman en gelişmiş oluşturma yönteminin gerisinde kalacaktır” diye konuşuyor.
Kaynak: The Guardian, Spectrum IEEE
