Sosyal medya platformları üzerinde gitgide yayılmaya başlayan yeni bir akım kelam konusu; Deepfake. Deepfake dediğimiz olayın aslına bakacak olursak yapay zeka teknolojileri yardımıyla oluşturulmuş düzmece görüntüler diyebiliriz. Deepfake, ünlü isimlerin yepyeni görüntüleri değiştirilerek, o kişinin güya öteki şeyler söylüyormuş üzere görünmesine imkan veriyor. Hatta bahisle ilgili olarak Donald Trump, Mark Zuckerberg üzere isimlerin ortaya çıkan deepfake görüntüleri gündeme oturmuştu. Videoları izleyen şahıslar kimi vakit bu görüntünün hakikaten hiç bir farkının olmadığını söylerken bazıları de görüntüleri daha dikkatli izleyerek bir kaç ufak yanılgıyı gördüklerini tabir ediyorlar. Bu görüntülerin düzmece olduğu bir halde anlaşılabiliyor olabilir. Peki ya ilerleyen yapay zeka teknolojisi büsbütün yanlışsız bir Deepfake görüntüsü hazırlarsa ne olur? Bu soru biraz ürkütücü gelse de bilim insanlarının bu mevzuyu açığa kavuşturmak için üzerinde çalıştıkları birtakım sistemler var.
Güney Kaliforniya Üniversitesi bünyesinde çalışmalarını sürdüren bilim insanları, Deepfake görüntülerin tespiti için kimi teknikler deniyorlar. Bu usuller, yüzde 96 oranında muvaffakiyet sağlıyor. Çalışmaları tamamladıklarını tabir eden bilim insanları, geliştirdikleri bu yapay zeka teknolojisinin çok süratli sonuç verdiğini, bu yüzden önemli durumlarda kullanılabileceğini açıkladılar.
Bilim insanlarının geliştirdiği yapay zeka takviyeli bu yazılım, özgün ve geçersiz olduğu argüman edilen kuşkulu görüntüleri üst üste getirerek ortadaki farkları arıyor. Bunu bir örnekle açıklamak gerekirse bu yazılım, her iki görüntünün da göz kapaklarını inceliyor. Özgün görüntüde göz kapaklarının yumuşak hareketler yapması gerekiyor. Deepfake görüntülerde ise bu hareketler biraz daha keskin oluyor. Bunun haricinde yazılım, karakterlerin ağız etrafındaki farklılıkları da tespit etmeye çalışıyor.
Peki yazılım bunları nasıl yapıyor?
Konuyla ilgili açıklamalarda bulunan bilim insanları, bu yazılımın oluşturulmasında binden fazla Deepfake görüntünün incelendiği bir makine öğrenme yolunun kullanıldığını açıkladılar. Bu yazılım, Deepfake görüntülerinde kullanılan 3 ana manipülasyon prosedürü üzerinde duruyor. Bu metotlar; yüzeylerin ve yüz sınırlarının derinlemesine incelenmesi, yüz değiştirme süreçlerinin gerçekleştirilmesi ve orjinal görüntüde bulunan hareketlerin evvelce belirlenmiş olan uydurma hareketlerle değiştirilmesi. Deepfake görüntülerinin servis edilmeden evvel sıkıştırıldıklarını, bunun yapılma hedefinin da tespit edilebilirliği düşürmek olduğunu açıklayan yetkililer, bu yazılımın hem sıkıştırılmış Deepfake videoları hem de sıkıştırılmamış olan görüntüler üzerinde çalışabildiğini söylediler.
Eski algılama yolları, iki görüntüyü karşılaştırmak için görüntülerin oluştuğu kareleri teker teker inceliyordu lakin bu yeni yazılım, tüm görüntüyü tek bir kare içerisinde inceliyor. Bu da yazılıma hem vakit kazandırıyor hem de yazılımın sonuçlarının daha dengeli olmasını sağlıyor.
Bilim insanları, yaptıkları açıklamalarda bu yazılımın Deepfake görüntüsü oluşturanların sahip olduğu tekniklerden çok daha ilerde olduğunu fakat geçersiz görüntüleri oluşturanların daima olarak kendi taktiklerini değiştirdiklerinin farkında olduklarını, bu yüzden de yazılımın geliştirilmesine devam edileceğini açıkladılar.
Araştırma grubunun önderi olan Wael Abd-Almageed, yaptığı açıklamalarda Deepfake görüntüler hakkında bilgisi olan herkesin, bu görüntülerin tehlike boyutlarını bir sefer daha düşünmesini ve tehlikenin aslında ne kadar büyük boyutlu olduğunu fark etmesini istedi. Şimdiye kadar ortaya çıkan deepfake görüntülerinin buzdağının yalnızca görünen yüzü olduğunu söyleyen Almageed, ilerleyen devirlerde bu teknolojinin çok daha büyük manipülasyonlara sebep olabileceğini söz etti.