DEEPFAKE

Kodla Büyü

cronos23

Seçkin Üye
Seçkin Üye
Mesajlar
567
Deepfake teknolojisi, herhangi bir insanı aslında hiç bulunmadıkları video veya fotoğrafa, sahte olduğu anlaşılamayacak şekilde yerleştirebilir. Hızlı ve Öfkeli 7 filminde merhum Paul Walker’ın yeniden yer alabilmesi de bu teknolojinin geçmiş senelerdeki örneklerindendi. Eskiden bu gibi işler birçok uzmanlarla büyük stüdyoların koca bir senesini alıyordu. Fakat artık kendi kendine çalışabilen bilgisayar grafikleri programları ve makine öğrenmesi sistemleriyle birlikte deepfake teknolojisi resim ve video üretmeyi daha hızlı başarabiliyor.

“Deepfake” kelimesinin birçok kafa karışıklığı yaratmasıyla birlikte bilgisayar görüşü ve imge işleme2 araştırmacıları bu kelimeye duydukları nefret sayesinde bir araya geldi. Çünkü bu kelime, yapay zekâ tarafından oluşturulan son teknoloji ürünü videolardan tutun dolandırıcılık sayılabilecek herhangi bir fotoğrafa kadar geniş bir alanı kapsıyor.

Aslında zannedildiğinin aksine bazı içerikler deepfake olarak adlandırılmıyor. Buna bir örnek geçmişte Amerika Birleşik Devletleri’nde Demokratik Partiden başkanlığa aday olmuş Michael Bloomberg’ün yer aldığı ünlü “kriket3” videosu. Bu aslında deepfake ile değil de basit video düzenleme teknikleri uygulanarak oluşturulmuştu.

Deepfake İçerikler Nasıl Oluşturuluyor?
Deepfake içeriklerin esas hammaddesi makine öğrenmesi. Bunun sayesinde az masraflı ve çok daha hızlı bir şekilde deepfake içerikleri oluşturulabiliyor. Birisinin deepfake videosunu oluşturmak için önce o kişinin gerçekten yer aldığı bir videosu alınmalı. Daha sonra yapay sinir ağlarıyla4 (neural networks) birlikte bu videodan alınan veriler saatlerce eğitilmeli5. Ancak bu şekilde kişinin farklı açılar ve çeşitli ışık türleri altında alması gerektiği görüntüler gerçekçi bir şekilde taklit edilebiliyor. Artık bilgisayar imgeleri yöntemleriyle eğitilmiş verilerin işlenmesi sayesinde bir insanı başka bir insan üzerine kopyalayabilmek mümkün hale geliyor.

Yapay zekânın uzun sürecek bu işlemi kısaltmasına rağmen gerçekçi bir sonuç alabilmek hâlâ zaman alıyor. Gerçek bir insanı tamamıyla gerçek dışı bir ortamda canlandırabilmek için elle yapılması gereken bazı işlemler de mevcut. Eğitilmiş verilerin oluşturabileceği sahte ve bariz detaylar elle kırpılmalı ama bu işlem o kadar da basit değil.

Çoğu insana göre derin öğrenme algoritmalarından bir tanesi olan çekişmeli üretici ağlar6(GANs), deepfake alanında kullanılan ana yöntemlerden bir tanesi olacak. GAN ile yaratılmış sahte yüzler gerçek insan yüzleriyle ayırt edilemeyecek düzeyde benzer oluyor. Deepfake uygulamalarının ilk denetimi GAN algoritmaları kullanarak yapıldı. Bu sayede gelecekte herhangi birisi bile kolaylıkla ileri seviye deepfake içerikleri üretebilir.

Bu yöntem üzerine bazı yanlış varsayımlar kurulduğunu belirten SUNY Buffalo Üniversitesinden Siwei Lyu şöyle diyor: “Bugün üretilmiş çoğu deepfake içeriğinde GAN algoritmaları hiç de önemli bir rol oynamıyor aslında.”

GAN algoritmalarının büyük miktarlarda eğitim verisine ihtiyacı olduğu için onlarla çalışmak zor oluyor. Diğer yöntemlerin aksine elde edilen sonuç çok daha zaman alıyor. Fakat daha da önemlisi GAN modelleri resim oluşturmada başarılıyken videolar söz konusu olduğunda aynı verimi sağlamıyorlar. Çünkü görüntüyü kare kare atlatırken, atlatılan karedeki görüntüyle hizalama konusunda zorluk çekiyorlar.

Buna ek olarak çok bilinen sesli deepfake’ler, GAN algoritmasını kullanmıyor bile. Buna bir örnek Kanadalı yapay zekâ şirketi Dessa’nın (Şu an Square şirketi tarafından sahiplenildi.) sohbet programı sunucusu Joe Rogan’ın sesini kullanarak aslında onun hiç de söylememiş olduğu bazı cümleleri söyletmeyi başarmasıydı. Bu içerikte GAN algoritmaları kullanılmamıştı bile. Aslında bugünün deepfake içerikleri çoğunlukla hem yapay zekâ içeren hem de yapay zekâ içermeyen algoritmalar birlikte kullanılarak yaratılıyor.
 
Geri
Üst