Prof. Dr. Sait Yılmaz

Prof. Dr. Sait Yılmaz

Derin sahtelikler (Deep fakes)..

 

Bir gün yapay zekâlı makineler,

Afrika’da bulduğumuz kemik parçalarına baktığımız gibi bizi görecekler,

yaşayanlarımız da maymun benzeri bir hayat sürecek.”

 

Hızlı bir teknolojik değişim çağında yaşıyoruz. Son 30 yılda yaşanan baş döndürücü teknolojik gelişmelerden sonra şu sıralar sosyal hayattan, ticaret ve savunmaya yeni teknolojiler ortaya çıkıyor. Bunların başında gelişmiş işlem, büyük veri analitikleri, yapay zekâ, otonom sistemler ve robotlar geliyor. Şimdi, yeni ortaya çıkan yıkıcı teknoloji alanlarında hiç kimsenin aklına gelmeyen daha sinsi uygulamalar geliştirmek, kaynak ayırmak ve diğerlerinden hızlı hareket etmek zamanı. Halen yapay zekâ ve alt disiplinlerinin savunma ve istihbarat alanındaki uygulamalarına proje bazında odaklanmış bir bilim insanı olarak ülkemizdeki derin boşluğun farkındayım. Bu makalede, yapay zekâ ve derin sahteliklere odaklanacağız.

            

Yapay zeka nedir?

Yapay zekâ, normal olarak insan zekâsı gerektiren işleri bilgisayar sistemleri ile yapma kabiliyetidir. Bu kabiliyet, i
nsan zekâsını taklit ederek, elde edilen verilerle kendisini geliştirebilir ve yenileyebilir. Yapay zekâ, bilgisayar biliminin bir dalı olarak kabul edilen; insanlar tarafından geliştirilen modeller ile geçmiş veriler üzerinden öğrenme süreci sonrasında makinelerin öğrendikleri bilgiyi insanlar gibi kullanabilir. Görevlerini yerine getirmek için insan zekâsını taklit eden ve topladıkları bilgilere göre yinelemeli olarak kendilerini iyileştirebilen sistemler veya makinelerden bahsediyoruz.

Bir yapay zekâ sisteminin insana benzer şekilde birbiri ile etkileşim içinde olan dört katmanı vardır. Yapay zekâ, bu sistemin karar vermek için bilgiyi alan, depolayan ve işleme tabi tutan en üst katmanı olarak görülür. Onun bir altındaki katman, yapay zekânın insan verisine gerek olmadan öğrenmesine ve harekete geçmesine yardım eden “makine öğrenmesi”dir. Makine öğrenmesi, analitik model oluşturmayı otomatikleştiren bir veri analiz yöntemidir. Onun da altındaki “derin öğrenme” ise yapay zekâya görüntü, konuşma ve dil yetenekleri sağlar. En altta ise sistemin tabanı olan, verinin işlendiği nöral ağlar bulunur.
            
            Sosyal medya vc yapay zeka...

Yapay zekâ ile ilgili olumsuzlukların en çok görüldüğü alanlardan biri sosyal medya ve sosyal ağlardır. Burada üç tehdide özellikle dikkat çekmek gerekiyor. Öncelikle, derin öğrenmedeki gelişmeler sentetik (suni) medya içeriğini hızlı, ucuz ve kolay üretilir kılıyor. Yapa zekâya dayalı sesli ve video manipülasyonu (derin sahtelikler) Face2Face gibi uygulama kolaylıkları ile yüz yüze sağlanabiliyor. Diğer vasıtalar yapay zekânın herhangi bir siyasi kişiye ait yeniden ürettiği yüzleri, video ve sesleri sentez edebilir ve sentez edilmiş görüntüler başka bir zamanda yayınlanabilir. Bu aletleri kullanarak, Çin yakın zaman önce yapay zekâlı bir haber ankor’u üretti.

Sosyal ağlar artık ülkelerin korunması gereken kritik alt yapısından biri haline gelmiştir. Sadece savaşlarda değil, barışta da başka ülkelerin saldırı hedefi arasındadır. Sosyal ağlarda yapılacak eylemler, melez savaşın bir parçası haline gelmiştir. Diğer yandan, sosyal ağlar iş dünyasında önemli bir strateji alanıdır. FinTech şirketi sosyal ağdaki profillere banka hesabı açmakta, hatta bu hesap borç alma limitini etkilemektedir. Pandemi döneminde görüldüğü gibi sosyal ağlar, sağlık durumlarının takibi ve bilgi paylaşımında da kullanılıyor. Devlet adamlarının sık sık sosyal medya üzerinden mesaj vermesi, sosyal ağların nasıl yönettiğimizi ve yönetildiğimizi etkilediğini de gösteriyor. Artık geleneksel medya, bilginin süzgeci değil. Bu durum, uluslararası ortamda devletin egemenliğine de meydan okuyor.
 

Derin sahtelikler...
 

           Yapay zekâ ile gerçeğe benzer sahte foto, ses kaydı ve video yapma ya da diğer adı ile derin sahtelikler, bilgi operasyonlarının bir parçası haline geldi. Bu operasyonlarla hedef kamuoyunda güvensizlik oluşturacak sahte haberler yayınlanabilir. Mevcut yapay zekâ kabiliyetleri aşağıdakileri yapabilir ama bunlarla sınırlı da değildir;

 

- Piyasada satılan bir webcam ile gerçeğine uygun şekilde bireylerin yüz ifadelerini ve ağız hareketlerini değiştirerek gerçek zamanlı videolar üretebilir.

- Photoshop for Audio ile biraz eğitimden sonra gerçeğine uygun sesler üretebilir, bir bireyin sentetik ses kaydını yapabilir.

- Bir metindeki tanıma uygun olarak gerçeğine uygun sahte görüntüler üretebilir.

- Yapılandırılmış siyasi anketler, seçim sonuçları, finansal raporlar ve spor oyunları istatistiklerine dayanarak yeni makaleler yazabilir.

- Bir nesnenin bir veya daha fazla iki boyutlu görüntüsünü üç boyutlu hale getirebilir.

- Aslında sessiz olan bir videoyu otomatik olarak sesli hale getirebilir.

Derin sahtelikler ile yüz fotoğrafı ya da tablodan, yüksek gerçekçiliğe sahip, sahte videolar üretebilir aynı zamanda videodaki konuşmayı değiştirip düzenleyebilirsiniz. Bu teknoloji internette sahte pornoları ünlülerinmiş gibi gösteren bir akım başlattı. Sosyal medyada bir fotoğraf paylaşmış ya da fotoğrafı ortaya atılan herhangi birinin yüzü uygunsuz içerikte yer alan kişinin yüzüne monte edilebilir. Makine öğrenmesi teknolojisinin yaygınlaşmasıyla birlikte görüntülere başka birinin yüzünü monte etmek çok kolaylaştı.

İkinci olarak, duygusal hesaplama ve yerel dil işlemede gelişmeler insan duygularını manipüle etme ve hassas bilgiye ulaşmada artık e-mail hesabını hacklemeye gerek bırakmayacaktır. Ses tanıma gibi doğal öğrenme sürecindeki gelişmeler ile birlikte, duygusal sistemler artık taklit yapabilir ve metin, ses veya yüz ifadelerini tanıyarak insanın duygusal durumunu tahmin edebilir. Bu sistemler, yüksek değerli hedeflerden (istihbaratçılar, politikacılar vb.) onların kötü alışkanlıklarını ve davranış şekillerini istismar ederek bilgi toplamak için kullanılabilir.

Üçüncü olarak, derin sahtelikler ve duygusal manipülatif içerikler, dağıtım şebekelerindeki gelişmeler sayesinde istenen kitleye yüksek derecede doğrulukla ulaştırılabilir. Bu yöntem esasında milyarlarca dolarlık sanayi şirketlerinin, ürünleri karşısında kişilerin tercihlerini, tutumlarını ve zevklerini belirlemek ve maksimum etkinlik, karlılık ve gerçek zamanlı dağıtım sağlamak için uygun bir teknolojidir.

Daha gelişmiş bir operasyon çeşidi, siyasi tutumları sosyal medya üzerinden takip etmek, kime oy verileceğini analiz etmek, hassas kitlelerin oy tercihini etkilemek için yüksek derecede özelleşmiş kampanyalar yürütmek için tam takım hizmet programlarının kullanılmasıdır. Dağıtım isabetli hale geldiğinde, ekosistem hem duygusal olarak manipülatif derin sahtelik içeriğini hedef seçilen online insanlara ulaştırmış olur, hem de gerçek ve hikaye arasındaki çizgi ortadan kalkmış olur. Gerçeğin ve güvenin olmadığı bir dünyada hikâyeniz iş görmeye devam eder.


            Yapay zekanın askeri alandaki uygulamaları...

            
          
Makalenin devamı ve geniş versiyonu için;

 

https://www.academia.edu/45521046/Derin_sahtelikler_Deep_fakes_

Önceki ve Sonraki Yazılar
SON YAZILAR