Deepfakes

Deepfakes Nasıl Oluşturulur?

Birçok deepfake'in arkasındaki temel teknoloji Üretken Çekişmeli Ağları (GAN'lar) içerir. Bir GAN iki rakip sinir ağından oluşur: sahte içeriği (örneğin, yüzü değiştirilmiş bir görüntü) oluşturan bir üretici ve gerçek ve sahte içeriği ayırt etmeye çalışan bir ayırıcı. Yinelemeli eğitim sayesinde üretici, ayırt ediciyi ve nihayetinde insan gözlemcileri kandırabilecek gerçekçi sahteler üretme konusunda giderek daha becerikli hale gelir. Otomatik kodlayıcılar, büyük veri kümelerinden yüzlerin sıkıştırılmış temsillerini (kodlamalarını) öğrenen ve ardından yüzleri hedef videolarda yeniden oluşturmak veya değiştirmek için bu temsillerin kodunu çözen bir başka yaygın tekniktir. İkna edici deepfake'ler oluşturmak genellikle önemli eğitim verileri (hedef bireylerin görüntüleri veya video klipleri) ve önemli GPU hesaplama kaynakları, genellikle Ultralytics HUB gibi platformlar aracılığıyla yönetilir.

Uygulamalar ve Örnekler

Deepfake teknolojisi, faydalı kullanımlardan kötü niyetli faaliyetlere kadar uzanan bir uygulama yelpazesine sahiptir:

• Eğlence ve Medya: Film yapımında oyuncuların yaşlandırılması, tarihi figürlerin yeniden yaratılması veya çevrilen sese uyması için dudak hareketlerini değiştirerek dublajı iyileştirmek için kullanılır. Örneğin, film yapımcıları deepfake tekniklerini Mandalorian Bir aktörün daha genç bir versiyonunu dijital olarak yeniden yaratmak için. Bir başka örnek de, eğitim videoları ve sunumlar oluşturmak için yapay zeka avatarlarını kullanan ve etkili bir şekilde sentetik video içeriği üreten bir platform olan Synthesia'dır.
• Eğitim ve Erişilebilirlik: Sanal eğitmenler yaratmak veya eğitim amaçlı olarak tarihi figürlere hayat vermek. Ses klonlama, sesini kaybetmiş bireylere yardımcı olabilir.
• Sentetik Veri Üretimi: Özellikle gerçek verilerin az veya hassas olabileceği bilgisayarla görme alanında diğer makine öğrenimi modellerini eğitmek için yapay veri kümeleri oluşturmak. Bu, aşağıdaki gibi modellerin sağlamlığını artırmaya yardımcı olabilir Ultralytics YOLO11yüz tanıma gibi görevler için.
• Dezenformasyon ve Kötü Niyet: Siyasi yanlış bilgi yaymak, sahte ünlü onayları veya skandalları yaratmak, rıza dışı pornografi üretmek ve taklit yoluyla dolandırıcılık yapmak (örneğin, işlemleri yetkilendirmek için ses taklitleri). Bunlar, YZ etiği ve veri gizliliği konusunda ciddi endişelere yol açmaktadır.

Deepfake Algılama

Deepfake'lerin yükselişi, tespit yöntemlerine yönelik araştırmaları teşvik etmiştir. Bu araştırmalar genellikle makine öğrenimi modellerinin, olağandışı göz kırpma şekilleri, doğal olmayan yüz ifadeleri veya ışık ya da gölgelerdeki tutarsızlıklar gibi oluşturulan içeriğe özgü ince tutarsızlıkları veya yapaylıkları belirlemek üzere eğitilmesini içerir. Bilgisayarla Görme (CV) teknikleri bu çabanın merkezinde yer alır. Ancak, deepfake oluşturma teknikleri tespitten kaçmak için sürekli olarak geliştiğinden, tespit devam eden bir silahlanma yarışıdır. Meta AI tarafından düzenlenen Deepfake Detection Challenge (DFDC) gibi organizasyonlar ve aşağıdaki gibi şirketlerin girişimleri Microsoft tespit teknolojisinin durumunu ilerletmeyi amaçlamaktadır. Standart ölçütler ve veri kümeleri bu tespit modellerinin geliştirilmesi ve değerlendirilmesi için çok önemlidir.

Diğer Medya Manipülasyonlarından Ayrımı

Deepfake'ler geleneksel fotoğraf veya video düzenlemeden (Adobe Photoshop veya After Effects kullanmak gibi) temel olarak, mevcut pikselleri manuel olarak veya daha basit algoritmalarla değiştirmek yerine, öğrenilen kalıplara dayalı olarak tamamen yeni, gerçekçi görsel veya işitsel öğeler oluşturmak için derin öğrenmeyi kullanmaları bakımından farklılık gösterir. Görüntü tanıma, bir görüntüdeki nesneleri veya özellikleri tanımlamaya odaklanırken, deepfake teknolojisi makul görüntüler veya videolar sentezlemeye odaklanır. Görsel alanda üretken yapay zekanın sofistike bir uygulamasını temsil eder. Kötüye kullanım potansiyeli, sorumlu YZ geliştirme ve kamu farkındalığının öneminin altını çizmektedir.