Üretken yapay zeka ilerledikçe, yapay zeka tarafından üretilen görüntüleri tanımlamayı öğrenmek önemlidir. Sahte görselleri verimli ve etkili bir şekilde tespit etmek için ipuçlarını, araçları ve teknikleri keşfedin.
Görüntüoluşturma modelleri giderek daha da gelişiyor ve gerçeğe yakın yapay zeka (YZ) görüntülerinde bir artış görüyoruz. İkisini birbirinden ayırt etmek zorlaştıkça, yapay zeka ve gerçek fotoğraf tartışması daha da önemli hale geliyor. Yapay zeka tarafından üretilen görüntülerin interneti kandırdığı çok sayıda senaryo oldu. Papa Francis'i puffer ceket içinde ve Katy Perry 'yi 2024 Met Gala'da gördük. Her ikisi de üretici yapay zeka tarafından üretilmiş görüntülerdi. Başka bir deyişle gerçek değillerdi. Ancak internet ilk bakışta gerçek olduklarına inandı.
Bazen bu karışıklık eğlenceli olabilir, ancak daha sıklıkla ciddi bir etik sorun teşkil eder. Üretken YZ'nin nasıl çalıştığını takip etmek önemli olduğu gibi, bir şeyin YZ tarafından üretilip üretilmediğini nasıl anlayacağımızı bilmek de çok önemlidir. Bu makalede, YZ tarafından üretilen görüntülere daha yakından bakacak, YZ sanatının artılarını ve eksilerini anlayacak, yasal sorunları tartışacak ve bunları gerçek görüntülerden ayırmak için temel yöntemleri ve araçları keşfedeceğiz.
Yapay zeka görüntüleri, gerçekçi görüntüler oluşturmak için büyük veri kümeleri üzerinde eğitilmiş sinir ağlarını kullanan görüntü oluşturma modelleri kullanılarak oluşturulur. Etkileyici olan, sanatsal ve ilgili görüntüler oluşturmak için stilleri, kavramları ve özellikleri karıştırma yetenekleridir. Eğitim sırasında, görüntü oluşturma modelleri bu görüntülerden farklı özellikler ve ayrıntılar öğrenir. Bunu yapmak, stil ve içerik açısından öğrendiklerine benzeyen yeni görüntüler oluşturmalarına yardımcı olur.
Her biri kendine has özelliklere sahip birçok görüntü oluşturma modeli vardır. Örneğin, Generative Adversarial Networks (GANs), eğitim verilerine benzeyen gerçekçi görüntüler oluşturmak için birlikte çalışan iki sinir ağı kullanır. Difüzyon modelleri, rastgele gürültüyü kademeli olarak net görüntülere dönüştürerek görüntüler oluşturur. DALL-E ve CLIP gibi modellerde kullanılanlar gibi dönüştürücüler, metinsel açıklamalardan görüntüler oluşturmak için kendi kendine dikkat mekanizmalarını kullanır.
OpenAI'nin GPT-4o, Midjourney, Gencraft veya Stable Diffusion gibi araçları kullanarak herkes YZ görüntüleri oluşturabilir. Bu görüntüler artık internetin her yerinde ve genellikle YZ tarafından yapıldıklarını gösteren herhangi bir etiket olmadan ortaya çıkıyor.
Fotoğrafçılık veya resim gibi, YZ görüntü üretimi de birçok kişi tarafından yeni bir sanat formu olarak kabul ediliyor. YZ resimleri binlerce dolara satılıyor ve sanat yarışmalarını kazanıyor. Bu da şu soruyu gündeme getiriyor: YZ sanatı iyi bir şey mi ve bu tür görüntü üretiminin artıları ve eksileri nelerdir?
Bu konuda farklı görüşler var. Örneğin, bütçesi kısıtlı olan küçük işletmeler, oluşturulan sanatı bir artı olarak görebilir. Marka ve pazarlama ihtiyaçlarına mükemmel şekilde uyan özel görseller oluşturabilirler. Bu araçlar hızlı bir şekilde yüksek kaliteli görseller üreterek zaman kazandırabilir ve yaratıcı projelerin yolunda gitmesine yardımcı olabilir. Sanatçıların ilham almasıyla ilgili olarak, görsel üretimi benzersiz seçeneklerden oluşan geniş bir kütüphaneye erişim sağlayabilir. Bir sanatçı bir fikri hayata geçirmeden önce kolayca görselleştirebilir.
Bununla birlikte, yapay zeka tarafından üretilen görüntüler genellikle duygusal derinlikten yoksundur ve ham insan deneyimlerini yakalamakta zorlanabilir. Bazen kalite tutarsız olabilir, görüntüler pikselli veya gerçekçi görünmeyebilir. Yapay zekaya çok fazla güvenmek yaratıcılığı ve eleştirel düşünceyi engelleyebilir. Ayrıca kötüye kullanım riski de vardır. YZ görüntüleri kolayca manipüle edilebilir ve yanlış bilgilendirmeye yol açabilir. Ayrıca, bu araçları kullanmak dik bir öğrenme eğrisi içerebilir ve eğitim verilerinden önyargılar taşıyabilirler. İşte YZ sanatının diğer bazı dezavantajları:
YZ ilerledikçe, toplum olarak hala aktif bir şekilde yasal sonuçları (telif hakkı sorunları gibi) anlamaya çalışıyoruz. Geleneksel kreasyonların aksine, YZ tarafından üretilen görüntülerin ABD gibi bazı ülkelerde telif hakkı olamaz, çünkü bunlar esasen çoğu zaten telif hakkı olan mevcut eserlerin remiksleridir. YZ eğitimi genellikle internetten kazınan ve potansiyel olarak telif hakkıyla korunan materyaller de dahil olmak üzere büyük miktarda veri içerdiği için durum karmaşıklaşıyor. Bu nedenle, birçok kişi YZ model eğitimi için telif hakkıyla korunan içeriğin kullanılmasını aktif olarak protesto etmekte ve daha iyi düzenlemeler istemektedir.
Bazı şirketler dava bile açmıştır. Bir stok görsel sağlayıcısı olan Getty Images, Getty'nin görsel kütüphanesini ticari kazanç için çoğalttığı ve kullandığı iddiasıyla bir yapay zeka sanat üreticisi olan Stability AI aleyhine dava açmıştır. Stability AI 'un metinden görüntüye modeli tarafından üretilen bazı görüntüler Getty'nin filigranını taşımaktadır. DeviantArt ve diğer iki yapay zeka şirketi de bir sanatçı tarafından, yapay zeka tarafından üretilen sanat eserlerinin telif hakkı yasalarını ihlal ettiği iddiasıyla toplu bir davada dava ediliyor.
Yapay zeka görüntülerinin nasıl tespit edileceğini öğrenmek hayati önem taşıyor çünkü özellikle seçimler sırasında insanları yanıltmak için sahte haberlerde kullanımları arttı. BBC'ye göre, araştırmacıların %60 'ı oy pusulaları ve yerleri hakkında yanıltıcı görüntüler oluşturmak için yapay zeka kullanmayı başardı.
Yapay zeka görüntüleri tüketicileri de etkiliyor. Attest tarafından yakın zamanda yapılan bir araştırma, tüketicilerin çoğunun(%76) gerçek ve yapay zeka tarafından oluşturulmuş görseller arasındaki farkı anlayamadığını ortaya koydu. Bir görselin yapay zeka tarafından oluşturulup oluşturulmadığını şu şekilde anlayabilirsiniz.
Çok açık gibi görünebilir ancak YZ görsellerini tespit etmenin en kolay yolu açıklama ve etiketlerde 'YZ Tarafından Oluşturulmuştur' ibaresini kontrol etmektir. YZ görselleri hakkında hala çok fazla soru işareti olduğundan, bu görselleri üreten ve/veya lisanslayan şirketler görsellerin kaynağı konusunda şeffaf olmak için ellerinden geleni yapıyorlar. Kütüphanelerinde YZ görsellerine izin veren stok fotoğraf ajansları, katkıda bulunanların dosyaları görsel başlığında, açıklamasında ve görsel etiketlerinde 'YZ tarafından üretilmiştir' şeklinde etiketlemesini talep etmektedir (bu da kataloglarında gezinirken YZ görsellerini aramayı veya hariç tutmayı kolaylaştırmaktadır). Bu etiketleri aramak, YZ ile oluşturulmuş bir görseli tespit etmenin en basit yoludur.
YZ görüntülerini tanımlamanın bir başka yolu da filigran aramaktır, çünkü birçok YZ aracı filigran ekler. Bunlar küçük logolar, metinler veya meta veriler içerebilir. Örneğin, OpenAI'nin DALL-E 3'ü görünmez C2PA meta verileri ve sol üst köşede görünür bir Content Credentials (CR) sembolü kullanır. Ancak logo yalnızca Content Credentials Verify gibi bir içerik kimlik bilgisi doğrulama sitesinde görüntü kontrol edilirken görülebilir. Şirketler görsellerini farklı şekilde işaretleyebilir, bu nedenle çeşitli göstergelere aşina olmanız gerekebilir.
Google kısa süre önce yapay zeka görüntülerini filigranlamanın yenilikçi bir yolu olan SynthID'yi duyurdu. SynthID, yapay zeka tarafından üretilen içeriğin piksellerine doğrudan dijital bir filigran yerleştirmeyi mümkün kılıyor. İnsan gözüyle görülemez ancak tanımlama için tespit edilebilir. SynthID, bir YZ aracının bu dijital filigranı tarayarak bir görüntü oluşturup oluşturmadığını değerlendirebilir.
Yapay zeka tarafından üretilen görüntüler, derin öğrenme algoritmalarının sınırlamaları nedeniyle genellikle kusurludur. Yaygın anomaliler şunlardır:
Bu işaretler, YZ tarafından üretilen görüntülerin tanımlanmasına yardımcı olur. Bununla birlikte, YZ'deki ilerlemeler, gelecekteki YZ görüntülerinin daha az görünür kusurlara sahip olabileceği anlamına geliyor.
YZ görüntü tanımlama araçlarını kullanmak, YZ görüntülerini tespit etmek için başka bir seçenektir, ancak tamamen doğru olmayabileceğini aklınızda bulundurmalısınız. YZ görsellerini tespit etmek için kullanılan en popüler araçlardan bazılarına bir göz atalım:
Yapay zeka tarafından üretilen medya yayılmaya ve gelişmeye devam ettikçe, bu araçlar gelecekte daha da etkili hale gelecektir.
Üretken yapay zeka modelleri daha akıllı hale geldikçe, yapay zeka tarafından üretilen görüntüleri gerçek fotoğraflardan ayırmak zorlaşıyor. Teknolojik ilerleme açısından heyecan verici olsa da, etik açıdan da endişe vericidir. YZ'nin görseller oluşturmak için uygun maliyetli ve yenilikçi bir yol sunduğu doğrudur, ancak dikkate alınması gereken yasal ve pratik engeller vardır. Neyse ki, bu yeni ikilemde yolumuzu bulmamıza yardımcı olacak yöntemler ve araçlar geliştiriliyor. Bilgi sahibi olarak görsel içeriğin güvenilir kalmasını sağlayabiliriz.
Yapay zeka hakkında daha fazla bilgi edinmek için topluluğumuzla bağlantı kurun! Sağlık ve tarım gibi çeşitli sektörlerde yenilikçi çözümler oluşturmak için yapay zekayı nasıl kullandığımızı görmek için GitHub havuzumuzu keşfedin. Bizimle yeni fırsatların kilidini açın!
Makine öğreniminin geleceği ile yolculuğunuza başlayın
