Deepfakes

Deepfakes Nasıl Oluşturulur?

Deepfake oluşturmak için kullanılan en yaygın yöntemler Generative Adversarial Networks (GANs) veya autoencoders gibi derin öğrenme modellerini içerir. Bir GAN kurulumunda, iki sinir ağı rekabet eder: bir jeneratör sahte görüntüler/videolar oluşturur ve bir ayırıcı sahte görüntüleri gerçek eğitim verilerinden ayırt etmeye çalışır. Bu çekişmeli süreç, üreteci giderek daha ikna edici sahteler üretmeye iter. Otomatik kodlayıcılar, yüzlerin veya seslerin sıkıştırılmış temsillerini öğrenerek ve ardından özellikleri yeniden yapılandırmak veya değiştirmek için bunları çözerek çalışır. Her iki yöntem de tipik olarak hedef bireyin benzerliklerini ve tavırlarını etkili bir şekilde öğrenmek için önemli miktarda veri (görüntüler veya ses klipleri) gerektirir. Kalite ve gerçekçilik genellikle bu verilerin hacmine ve çeşitliliğine ve eğitim için kullanılan hesaplama gücüne bağlıdır.

Uygulamalar ve Örnekler

Deepfake teknolojisi, hem faydalı hem de zararlı kullanımları kapsayan bir dizi uygulamaya sahiptir:

• Eğlence ve Medya: Dudak hareketlerini senkronize ederken, oyuncuları yaşlandırırken veya özel efektler oluştururken filmleri farklı dillere dublajlamak için kullanılır. Synthesia gibi şirketler sanal sunucularla eğitim videoları oluşturmak için benzer bir yapay zeka kullanıyor.
• Eğitim ve Erişilebilirlik: Gerçekçi tarihi canlandırmalar oluşturmak veya iletişim bozukluğu olan bireyler için araçlar geliştirmek.
• Yanlış Bilgilendirme ve Propaganda: Yanlış söylemleri yaymak ya da kamuoyunu etkilemek için politikacılar gibi kamuya mal olmuş kişilerin videolarının uydurulması. Örneğin, politikacıları kışkırtıcı açıklamalar yaparken gösteren manipüle edilmiş videolar internette ortaya çıkmıştır(BBC News Report on Deepfakes).
• Dolandırıcılık ve Taklitçilik: Hileli işlemleri yetkilendirmek için bir CEO'yu taklit etmek gibi finansal dolandırıcılıklar için sahte ses veya video oluşturmak(Forbes Ses Klonlama Dolandırıcılığı Makalesi). Bu, kimlik hırsızlığı ve sahte profil oluşturmaya kadar uzanır.
• Rızaya Dayalı Olmayan Pornografi: En eski ve en zararlı uygulamalardan biri, bireylerin yüzlerinin rızaları olmadan pornografik materyallere dijital olarak yerleştirilmesidir.

Deepfakes ve İlgili Kavramlar

Fotoğraf ve video düzenleme yazılımları onlarca yıldır var olsa da, deepfake'ler mevcut pikselleri manuel olarak manipüle etmek yerine yeni, gerçekçi içerikleri öğrenmek ve üretmek için yapay zekaya güvenmeleri nedeniyle önemli bir sıçramayı temsil ediyor. Bunlar, yeni veriler oluşturmaya odaklanan Üretken Yapay Zeka şemsiyesi altına girmektedir. Bu, bilgisayarla görmede (CV) yaygın olan nesne algılama veya görüntü sınıflandırma gibi ayrımcı yapay zeka görevlerinden farklıdır; burada amaç tipik olarak aşağıdaki gibi modeller kullanarak mevcut içeriği tanımlamak veya kategorize etmektir Ultralytics YOLO.

Tespit ve Etik Kaygılar

Deepfake'leri tespit etmek, bunları oluşturmak için kullanılan teknoloji sürekli geliştiği için devam eden bir zorluktur. Araştırmacılar ve kuruluşlar, sentetik medyayı tanımlamak için aktif olarak teknikler geliştirmekte, genellikle üretim sürecinin bıraktığı ince tutarsızlıkları veya eserleri aramaktadır(DARPA'nın Medya Adli Tıp Programı). Deepfake'lerin yükselişi, rıza, veri gizliliği, yanlış bilgilendirme ve dijital medyaya olan potansiyel güven erozyonu ile ilgili önemli YZ etik kaygılarını gündeme getirmektedir(Brookings Institution Analysis). Hem üretim hem de tespit modellerinde potansiyel veri seti yanlılığının ele alınması da çok önemlidir. Ultralytics HUB gibi platformlar, çeşitli YZ modellerinin eğitimini ve yönetimini kolaylaştırarak YZ alanında sorumlu geliştirme uygulamalarına duyulan ihtiyacı vurgulamaktadır. YZ gelişmeleri hakkında daha fazla okuma için, MIT Technology Review on AI gibi kaynaklar geniş içgörüler sunmaktadır.