Son günlerde, deepfake videoların geliştirilmiş tespit yöntemlerini aşabildiği ve giderek daha da gerçekçi hale geldiği ortaya kondu.
Bir bireyin yüzü veya vücudu dijital olarak değiştirilerek oluşturulan bu deepfake videolar, toplumda kaygı uyandırmaya devam ediyor.
Bu tür videolar, gerçek bir kişinin görüntüsünün yapay zeka kullanılarak dönüştürülmesiyle oluşturuluyor. Teknolojinin, kullanıcıların yüzlerini kediye çeviren veya yaşlandıran uygulamalar gibi zararsız biçimlerde de kullanıldığını unutmamak gerek.
Bu bölüm, konuyla ilgili referans noktalarını içerir. (Related Nodes field)
Fakat bu videoların, insanların cinsel içerikli görüntülerini üretmek ya da masum bireylere iftira atmak için kötüye kullanılabilmesi, teşkil edilen ciddi bir problem olarak öne çıkıyor.
Deepfake videolarının sahteliğini anlamak için kullanılan yöntemlerden biri, kalp atışlarını izlemeyi içermekte. Uzaktan fotopletismografi (rPPP) adlı bu sistem, deriden geçen ışıktaki ufak değişimleri tespit ederek nabız ölçümü yapıyor. Pulse oksimetreyle aynı prensip üzerine çalışan bu alet, sadece çevrimiçi doktor randevularında değil, aynı zamanda deepfake videolarını tespit etmek için de öne çıkıyor.
Ancak, 30 Nisan’da bilimsel dergi Frontiers in Imaging’de yayımlanan bir çalışmaya göre, deepfake görüntülerde artık oldukça gerçekçi kalp atışları gözlemleniyor.
Bilim insanları, videolar içindeki nabız hızını otomatik olarak saptayıp analiz edebilen bir deepfake dedektörü geliştirme sürecine girdi. Daha sonra, rPPP tabanlı aracın verilerini EKG kayıtlarıyla karşılaştırarak doğruluğunu test ettiler. Oldukça iyi sonuçlar elde eden araç, EKG ile arasında dakikada yalnızca iki ila üç atımlık bir fark bulunduğunu gösterdi.
Deepfake videoları üzerinde testler yapıldığında ise rPPP, videoya kalp atışı eklenmemiş olmasına rağmen son derece gerçekçi bir kalp atışı algılamada bulundu.
Bilim insanları, kalp atışlarının videoya kasıtlı olarak eklenmesinin yanı sıra, bunu sağlayacak kaynak video kullanıldığında doğal olarak geçebileceğini belirtiyor.
Almanya’daki Humboldt Üniversitesi’nden araştırma ortağı Peter Eisert’in de belirttiği gibi, “Kaynak video gerçek bir kişiye aitse, bu artık deepfake videoya aktarılabiliyor.”
Tüm deepfake dedektörlerinin kaderinin bu olduğu kanaatindeyim; deepfake’ler gittikçe daha iyi hale geliyor ve iki yıl önce etkili olan bir dedektör, bugün tamamen başarılı olamıyor.
Araştırmacılar, sahte videoları tespit etmenin farklı yollarının hala mevcut olduğunu düşünüyor. Örneğin, yalnızca nabız hızını ölçmek yerine, yüzdeki kan akışını takip eden gelişmiş dedektörlerin üretilmesi önerilmekte.
Eisert, “Kalp atarken kan, damarlardan geçerek yüze akıyor ve daha sonra bu kan tüm yüz bölgesine yayılıyor. Bu süreçte gerçek görüntülerde tespit edebileceğimiz küçük bir gecikme oluşuyor,” ifadelerini kullanıyor.
Bilim insanına göre, nihai çözüm ise deepfake dedektörlerinden ziyade, bir görüntünün üzerinde herhangi bir değişiklik yapılıp yapılmadığını anlayabilen dijital işaretler üzerinde yoğunlaşmaktan geçiyor:
Bir şeyin sahte olup olmadığını tespit etmek yerine, bir şeyin değiştirilmediğini kanıtlayan teknolojiye daha fazla odaklanmadığımız sürece, deepfake’lerin tespitini giderek zorlaştıracak kadar iyi hale geleceğini düşünüyorum.
0 Comments