Yapay zeka: Manipüle edilmiş bir görüntü nasıl tespit edilir

Görüntüleri manipüle etmek için kullanılan teknikler o kadar gelişkin ki, hiper-gerçekçi düzmece görüntü çağına girmiş durumdayız.

Bu tür görüntüler yanlış bilginin yayılmasına yol açabilir ve hatta seçimler gibi önemli vakalarda kamuoyunu etkileyebilir.

Galler Prensesi Kate Middleton ve çocuklarının bir fotoğrafının "manipüle edildiği" endişesiyle haber ajansları tarafınca geri çekilmesiyle, bu konu daha önce hiç olmadığı kadar gündeme girdi.

Peki, düzenlenmiş veya yapay zeka tarafınca üretilmiş bir görüntüyü tespit etmek için neler yapılabilir?

YANSIMALAR VE GÖLGELER

Anormal ışıklandırma çoğu zaman bir fotoğrafın değiştirildiğini ele verir. Örneğin insanların gözlerindeki ışık yansımalarını kontrol edin; ışık kaynağı çoğu zaman gözlere yansıyacaktır.

Boyut ve renk konumla eşleşmiyorsa veya gözler arasında farklılık var ise, şüphelenmek için nedeniniz olabilir.

Bir görüntüdeki yansıtıcı yüzeylerde öznelerin ve nesnelerin görünme şekli de ipuçları sağlayabilir.

Görüntüdeki nesnelerin gölgeleri, birden fazla görselden bir araya getirilmişse aynı hizada olmayabilir, ama bazı fotoğrafların birden fazla ışık kaynağıyla çekilebileceğini unutmayın.

Işığın bir öznenin yüzünde nasıl göründüğünü incelemeye değer. Örneğin güneş arkalarındaysa kulakları kırmızı görünebilir.

Yapay zeka da uyumsuz ışık ve gölgeler üretebilir, ama algoritmalar geliştikçe, yapay zeka tarafınca üretilen yüzler çoğu zaman insan yüzlerinden daha gerçek sanılabiliyor.

ELLER VE KULAKLAR

Bir başka belirleyici yöntem de kopyalanması zor olan özellikleri aramak. Yapay zeka şu anda elleri ve kulakları oluşturma mevzusunda zayıf; şekillerini, oranlarını ve hatta parmak sayılarını bile karıştırabiliyor.

Bunlar ressamların da zor bulduğu özelliklerle aynı. Ancak insanların yapay zeka tarafınca üretilen görüntülerinin diğer yönleri hiper-gerçek hale geldikçe, bu yanlışlıklar gözümüze doğal görünmeyen ve rahatsız eden bir his yaratır.

Trump'ın destekçileri yapay zeka üretimi düzmece görsellerle siyah seçmenleri eski başkana oy vermeye teşvik etmeye çalışıyor BBC

META VERILERE BAKIN

Dijital görüntülerin kodlarında, düzmece bir görüntünün tespit edilmesine yardımcı olabilecek bilgi kırıntıları gizlidir.

Bir dijital kamera bir görüntüyü her çektiğinde, görüntü dosyasına meta veriler yazılır.

Örneğin zaman damgaları, Başkan Donald Trump'ın Ekim 2020'de Covid-19'a yakalandığını açıkladıktan bir gün sonra gerçekten Beyaz Saray'da olup olmadığına dair sorulara yol açtı.

GÖRÜNTÜ GÜRÜLTÜSÜ

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 yardımcı olabilir.

Yapay zeka tarafınca üretilen bir görüntünün greni de tuhaf görünebilir.

DOĞRULAMA ARAÇLARI

Google gibi web şirketleri, insanların yapay zeka tarafınca üretilen görselleri tespit etmelerine yardımcı olabilecek görsel doğrulama araçlarını kullanıma sundu.

Facebook ve Instagram, Meta'nın kendi sistemlerinden gelen yapay zeka tarafınca üretilen görüntüleri etiketlemeye başladı ve aynı şeyi diğer şirketlerin yapay zeka araçları tarafınca üretilen görseller için de yapmayı planlıyor.

Teknoloji şirketleri, seçmenlerin yapay zeka ile kandırılmasını engellemek için ne yapıyor? Trump'ın destekçileri yapay zeka üretimi düzmece görsellerle siyah seçmenleri eski başkana oy vermeye teşvik etmeye çalışıyor Facebook ve Instagram, kötü amaçlı kullanıma karşı yapay zeka görsellerini etiketlemeye başlıyor Sora: Metni videoya dönüştüren yapay zeka teknolojisi