Deepfake kelimesi ile sıkça karşılaşır olduğunuzdan eminiz. Gelişen teknoloji her geçen gün yeni bir terim ile bizleri karşılaştırıyor. Son birkaç yılda izlediğimiz içeriklerde sık sık şüphe duyarak tekrar kontrol etme ihtiyacı hissediyoruz. Şimdi ne olduğunu anlamaya başlayarak start veriyoruz.
Deepfake Nedir?
Deepfake AI, ikna edici görüntü ve ses sahtekarlıkları oluşturmak için kullanılan bir tür yapay zeka uygulamasıdır. Bu terim, teknolojiyi ve ortaya çıkan sahte içeriği tanımlar. Derin öğrenme ile Sahte olanın bir birleşimidir. Genellikle, deepfakes mevcut kaynak içeriğini dönüştürerek bir kişinin diğerinin yerine geçtiği sahte videoları oluşturur.
Ayrıca, birisinin yapmadığı veya söylemediği bir şeyi temsil eden tamamen orijinal içerikler de üretebilirler. Deepfake’lerin en büyük tehlikesi, güvenilir kaynaklardan gelmiş gibi görünen yanıltıcı bilgileri yayma yetenekleridir. Örneğin, Ukrayna Devlet Başkanı Volodymyr Zelensky‘nin askerlerine teslim olmalarını istediği deepfake bir video yayınlandı. Seçimlere ve seçim propagandasına müdahale etme potansiyeline ilişkin endişeler de dile getirildi. Deepfake, video oyunları, müşteri desteği gibi alanlarda da meşru kullanımlar bulunmaktadır.
Şöyle bir şey sormak yerinde olacaktır. Deepfake nasıl çalışıyor?
Deepfake nasıl çalışır?
Sahte içerik oluşturmak ve geliştirmek için iki ana algoritma kullanır: biri jeneratör, diğeri ayırıcı. Jeneratör, istenen çıktıya dayalı olarak bir eğitim veri seti oluşturarak ilk sahte dijital içeriği üretirken, ayırıcı, içeriğin gerçekçiliğini veya sahteliğini analiz eder. Bu süreç tekrarlanarak, jeneratörün gerçekçi içerik oluşturma yetenekleri artar ve ayırıcının jeneratörün hatalarını tespit etme becerisi gelişir.
Üretici ve ayırıcı algoritmaların birleşimi, üretken bir rekabetçi ağ oluşturur. Bu GAN (Generative Adversarial Network), gerçek görüntülerdeki kalıpları tanımlamak için derin öğrenmeyi kullanır ve bu kalıpları sahte görüntüler oluşturmak için kullanır. Deepfake bir fotoğraf oluştururken, GAN sistemi, hedefin fotoğraflarını çeşitli açılardan görüntüler ve tüm ayrıntıları ve perspektifleri yakalamak için çeşitli açılardan inceler.
Deepfake bir video oluştururken, GAN, videoyu çeşitli açılardan görüntüler ve ayrıca davranışları, hareketleri ve konuşma kalıplarını analiz eder. Bu bilgi daha sonra son görüntünün veya videonun gerçekçiliğine ince ayar yapmak için ayırıcıdan birden çok kez geçer. Deepfake videoları, kişinin hiç yapmadığı şeyleri yapar gibi gösteren veya kişinin yüzünü başka bir kişinin videosuyla değiştiren farklı yöntemler vardır.
Deepfake oluşturmaya yönelik bazı özel yaklaşımlar şunlardır:
- Kaynak video deepfakes oluşturma. Bir kaynak videodan çalışırken, sinir ağı tabanlı bir deepfake otomatik kodlayıcı, içeriği analiz ederek hedefin yüz ifadeleri ve vücut dili gibi ilgili özelliklerini anlamaya çalışır. Daha sonra, bu özellikleri orijinal videoya uygular. Bu otomatik kodlayıcı, ilgili nitelikleri kodlayan bir kodlayıcı içerir ve bu nitelikleri hedef videoya yükleyen bir kod çözücü bulunur.
- Ses deepfake’leri oluşturma. Ses deepfake’leri için GAN, bir kişinin sesini klonlar, ses kalıplarına dayalı bir model oluşturur ve bu modeli, sesin yaratıcının istediği her şeyi söylemesini sağlamak için kullanır. Bu teknik genellikle video oyunu geliştiricileri tarafından kullanılır.
- Dudak senkronizasyonu. Dudak senkronizasyonu, deepfake’lerde kullanılan bir başka yaygın tekniktir. Burada deepfake, bir ses kaydını videoyla eşleştirerek videodaki kişinin kayıttaki kelimeleri söylüyormuş gibi görünmesini sağlar. Eğer ses kaydı deepfake ise, video ekstra bir aldatma katmanı ekler. Bu teknik, tekrarlayan sinir ağları tarafından desteklenmektedir.
Daha geliştirilmeye açık olduğu ise net bir şeydir.
Yaygın kullanımı hakkında
Deepfake’lerin kullanımı oldukça çeşitlidir ve ana kullanım alanları şunlardır:
- Sanat: Deepfakes, bir sanatçının eserinin mevcut gövdelerini kullanarak yeni müzik üretmek için kullanılabilir.
- Şantaj ve itibar zedelenmesi: Hedef görüntünün yasa dışı veya uygunsuz eylemlerde bulunmakla suçlanarak tehlikeye atılması örnek olarak verilebilir. Bu videolar, birine şantaj yapma, itibarını zedelemek veya intikam almak amacıyla kullanılabilir. En yaygın örnek, rızaya dayanmayan deepfake pornodur.
- Arayan yanıt hizmetleri: Bu hizmetler, çağrı yönlendirme ve resepsiyonist hizmetlerini kişiselleştirilmiş yanıtlar sağlamak için deepfake’leri kullanır.
- Müşteri telefon desteği: Bu hizmetler, hesap bakiyesi kontrolü gibi basit görevler için sahte sesler kullanabilir.
- Eğlence: Deepfake’ler, Hollywood filmleri ve video oyunlarında oyuncuların seslerini klonlar ve değiştirir. Aynı zamanda, izleyicinin videonun gerçek olmadığını anladığı ancak yine de keyif aldığı hiciv ve parodi içerikleri için de kullanılır.
- Yanlış kanıt: Yasal bir davada suçluluğu veya masumiyeti ima eden delil olarak kullanılabilecek sahte görüntü veya seslerin üretilmesini içerir.
- Sahtekarlık: Deepfake’ler, bir bireyin kimliğine bürünerek kişisel bilgilere erişmeyi veya hassas bilgilere erişmek için şirket yöneticilerinin kimliğini taklit etmeyi içerebilir.
- Yanlış bilgilendirme ve siyasi manipülasyon: Politikacıların veya güvenilir kaynakların deepfake videoları kamuoyunu etkilemek için kullanılır.
- Stok manipülasyonu: Bir şirketin hisse senedi fiyatını etkilemek için sahte deepfake malzemeler kullanılabilir.
- Mesajlaşma: Kısa mesaj göndermenin deepfake teknolojisinin gelecekteki kullanımı olabilir. Tehdit aktörleri, kullanıcının mesajlaşma stilini kopyalamak için deepfake tekniklerini kullanabilirler.
Deepfake Nedir? Makalemiz burada bitiyor. Yasal mıdır, Nasıl korunabiliriz? Tespit yöntemleri gibi diğer konuları bir başka makalede ele almak isteriz. Deepfake Nedir? Makalemizi keyifle okuduğunuzu umarız. 🙂
@tarihlibilim
https://www.tarihlibilim.com/post/yapay-zekanin-tarihi/
https://www.tarihlibilim.com/post/ruyalari-kontrol-etmek-mumkun-olacak-mi/
https://www.tarihlibilim.com/post/gelecege-damga-vuracak-5-teknoloji-trendi/