Yapay zeka döneminde 'doğruluk testi': Görüntülerin gerçekliği nasıl anlaşılır?

Yapay zekanın hayatlara girmesiyle birlikte dijital platformlarda dolaşan görüntülerin gerçekliği giderek sorgulanır hale geliyor. Uzmanlar, bu teknolojilerin ilerlemesiyle birlikte, manipüle edilmiş görüntülerin tespitedilmesinin önemine vurgu yapıyor.

Konuyla ilgili son olarak, aylar sonra fotoğraf paylaşan Galler Prensesi Kate Middleton'ın, 'üzerinde oynandığı' gerekçesiyle uluslararası ajanslar tarafından kaldırılması gündeme gelmişti. "Birçok amatör fotoğrafçı gibi ben de zaman zaman fotoğraf üstünde düzenleme denemeleri yapıyorum" diyerek fotoğrafın 'orijinal olmadığını' itiraf eden Middleton, özür dilemişti.

Yapay zeka tarafından üretilmiş bir görüntüyü tespit etmek için neler yapılabilir?

1. Anormal ışıklandırma genellikle bir fotoğrafın değiştirildiğini ele verir. Örneğin insanların gözlerindeki ışık yansımalarını kontrol etmek önem taşıyor. Boyut ve renk konumla eşleşmiyorsa veya gözler arasında farklılık varsa bu bir ipucu olabilir. Bir görüntüdeki yansıtıcı yüzeylerdeöznelerin ve nesnelerin görünme şekli de ipuçları sağlayabilir.

2. Görsel üreten yapay zeka araçlarının zayıf yanlarından biri yazı içeren alanlar. Üzerinde metin yer alan herhangi bir görsel üretirken anlamsız harf veya karakterleri bir araya getiren yapay zeka, bu yönüyle bu tür içerikleri tespit etme konusunda ipucu veriyor.

3. Bir başka belirleyici yöntem de kopyalanması zor olan özellikleri aramak. Yapay zeka şu anda elleri ve kulakları oluşturma konusunda zayıf; şekillerini, oranlarını ve hatta parmak sayılarını bile karıştırabiliyor. Bunlar ressamların da zor bulduğu özelliklerle aynı. Ancak insanların yapay zeka tarafından üretilen görüntülerinin diğer yönleri hiper-gerçek hale geldikçe, bu yanlışlıklar doğal olmayan rahatsız edici bir hissiyat uyandırıyor.

4. Dijital görüntülerin kodlarında, sahte bir görüntünün tespit edilmesine yardımcı olabilecek bilgi kırıntıları gizlidir. Bir dijital kamera bir görüntüyü her çektiğinde, görüntü dosyasına meta veriler yazılır.Örneğin zaman damgaları, eski ABD Başkanı Donald Trump'ın Ekim 2020'de Kovid-19'a yakalandığını açıkladıktan bir gün sonra gerçekten Beyaz Saray'da olup olmadığına dair sorulara yol açtı.

5. Her dijital kamera sensöründe, fotoğraflarda bir tür 'parmak izi' bırakan özgün hatalara yol açan küçük üretim hataları olabilir. Bu daha sonra belirli bir kamera ile ilişkilendirilir ve bir fotoğrafın manipüle edilmiş alanlarının belirlenmesine yardım edebilir. Yapay zeka tarafından üretilen bir görüntünün greni de tuhaf görünebilir.

6. Yapay zeka destekli algoritmaların kullanımı, bu tür manipülasyonları tespit etme konusunda önemli bir rol oynuyor. Araştırmacılar, derin öğrenme ve makine öğrenme tekniklerini bir araya getirerek, manipüle edilmiş görüntüleri otomatik olarak tanımlayabilen sistemler geliştirmeye odaklanıyor. Görüntülerin piksellerindeki düzensizliklerianaliz eden algoritmalar, orijinal ve değiştirilmiş versiyonlar arasındaki farkları belirlemekte oldukça başarılı olabiliyor. Ayrıca, görüntülerin içeriğini anlamak için kullanılan derin öğrenme teknikleri, sahte veya manipüle edilmiş içerikleri tespit etmeye yardımcı oluyor.