Bilgisayarlar gerçekliği simüle etme konusunda giderek daha iyi hale geliyor. Yapay zeka tarafından oluşturulan medya, özellikle birisini taklit etme konusunda başarılı hale geldi. Bunun için tasarlanan videolar, sanki yapmadığı bir şeyi söylüyor Böylelikle yapıyormuş gibi görünmesine neden oluyor ve ciddi manşetlere çıkıyor.
Bir Twitch yayıncısı, meslektaşlarına yönelik yapay zeka tarafından oluşturulan pornografi hazırladığı bilinen bir web sitesinde yakalandı. Bir grup New Yorklu öğrenci, müdürlerinin ırkçı sözler söylediği ve öğrencileri tehdit ettiği bir video yayınladı. Venezuela’da oluşturulan videolar siyasi propagandayı yaymak için kullanılıyor.
Deepfake nasıl yapılıyor?
Öncelikle Deepfake nedir sorusunu kısaca açıklayalım. Her üç durumda da yapay zeka tarafından oluşturulan video, sizi birisinin aslında hiç yapmadığı bir şeyi yaptığına ikna ediyor. Bu tür içerikler için bir kelime var: Deepfake.
Deepfakes, gerçekte olmayan bir şeyi tasvir etmek amacıyla tamamen yeni video veya ses için yapay zekayı kullanıyor. “Derin sahte” terimi, büyük veri kümeleriyle sorunları çözmeyi kendi kendilerine öğretiyor. Böylelikle sahte içerikler için kullanılabiliyor. Deepfakes, mevcut sayısız görüntü aracılığıyla eğitilmiş bir bilgisayar tarafından oluşturulan görüntüler olabilir. Deepfake nedir sorusunu açıklayabiliyoruz ancak nasıl tespit edilebilir kısmı bir hayli zorlu.
Deepfake söz konusu olduğunda kullanıcı, oluşturulan şeyin istediği şey olup olmadığına yalnızca üretim sürecinin en sonunda karar veriyor. Eğitim verilerini uyarlamak ve bilgisayarın ürettiği şeye “evet” veya “hayır” demek dışında, bilgisayarın bunu nasıl yapmayı seçeceği konusunda hiçbir söz hakları yok.
Deepfake oluşturmanın çeşitli yöntemleri var. Ancak en yaygın olanı yüz değiştirme tekniğini kullanan derin sinir ağlarının kullanımına dayanıyor. Öncelikle deepfake’in temeli olarak bir hedef videoya ihtiyacınız var. Bunun ardından hedefe eklemek istediğiniz kişinin video kliplerinden oluşan bir koleksiyona oluşturmanız gerekiyor. Videoları tamamen ilgisiz seçebilirsiniz. Hedef için örneğin bir Hollywood filminden bir klip kullanabilirsiniz. Filme eklemek istediğiniz kişininin videolarını YouTube’dan rastgele seçebilirsiniz. Program, bir kişinin çeşitli açılardan ve koşullardan nasıl göründüğünü tahmin ediyor. Ardından ortak özellikleri bularak bu kişiyi hedef videodaki diğer kişiyle eşleştiriyor.
Bu karışıma, deepfake’teki herhangi bir kusuru birden fazla turda tespit edip iyileştiriyor. Deepfake dedektörlerinin bunları çözmesini zorlaştırıyor. Üretken Rekabetçi Ağlar (GAN’ler) isimli başka bir makine öğrenimi türü de karışıma dahil oluyor. Süreç karmaşık olmasına rağmen yazılım oldukça erişilebilir. Çin uygulaması Zao, DeepFace Lab, FakeApp ve Face Swap gibi birçok uygulama, yeni başlayanlar için bile deepfake oluşturmayı kolaylaştırıyor. Çok sayıda deepfake yazılımı, açık kaynaklı bir geliştirme topluluğu olan GitHub’da yer alıyor.
