h Dolar 7,4256 %-0.3
h Euro 8,9529 %-0.3
h BIST100 1.541,23 %0.67
a Akşam Vakti 19:05
İstanbul
  • Adana
  • Adıyaman
  • Afyonkarahisar
  • Ağrı
  • Amasya
  • Ankara
  • Antalya
  • Artvin
  • Aydın
  • Balıkesir
  • Bilecik
  • Bingöl
  • Bitlis
  • Bolu
  • Burdur
  • Bursa
  • Çanakkale
  • Çankırı
  • Çorum
  • Denizli
  • Diyarbakır
  • Edirne
  • Elazığ
  • Erzincan
  • Erzurum
  • Eskişehir
  • Gaziantep
  • Giresun
  • Gümüşhane
  • Hakkâri
  • Hatay
  • Isparta
  • Mersin
  • istanbul
  • izmir
  • Kars
  • Kastamonu
  • Kayseri
  • Kırklareli
  • Kırşehir
  • Kocaeli
  • Konya
  • Kütahya
  • Malatya
  • Manisa
  • Kahramanmaraş
  • Mardin
  • Muğla
  • Muş
  • Nevşehir
  • Niğde
  • Ordu
  • Rize
  • Sakarya
  • Samsun
  • Siirt
  • Sinop
  • Sivas
  • Tekirdağ
  • Tokat
  • Trabzon
  • Tunceli
  • Şanlıurfa
  • Uşak
  • Van
  • Yozgat
  • Zonguldak
  • Aksaray
  • Bayburt
  • Karaman
  • Kırıkkale
  • Batman
  • Şırnak
  • Bartın
  • Ardahan
  • Iğdır
  • Yalova
  • Karabük
  • Kilis
  • Osmaniye
  • Düzce
a

Deepfake Nedir?

İlk kez 2018’de ortaya çıktığından beri, deepfake teknolojisi hobi amaçlı deneylerden etkili ve potansiyel olarak tehlikeli bir araca dönüştü. İşte ne olduğu ve nasıl kullanıldığı. Gördüğünüz her videoya inanmayın!

Massachusetts Institute of Technology’de (MIT) doktora öğrencisi olan Alexander Amini, 2020 derin öğrenme üzerine giriş dersinin açılış oturumunda ünlü bir konuğu davet etti: eski ABD Başkanı Barack Obama.

Sınıfa video konferansla katılan Obama, “Derin öğrenme, robotikten tıbba kadar pek çok alanda devrim yaratıyor” dedi.

Yapay zekanın erdemleri hakkında biraz daha konuştuktan sonra , Obama önemli bir açıklama yaptı: “Aslında bu konuşma ve videonun tamamı gerçek değil ve derin öğrenme ve yapay zeka kullanılarak oluşturuldu .”

 

Obama videosu, aslında, bir aktörün yüz hareketlerinin bir hedefinkine aktarıldığı , yapay zeka tarafından geliştirilmiş bir videodur . İlk kez 2018’de ortaya çıktığından beri, deepfake teknolojisi hobi amaçlı deneylerden etkili ve tehlikeli bir araca dönüştü. Deepfake’ler ünlülere ve politikacılara karşı kullanıldı ve gerçeğin dokusuna bir tehdit haline geldi.

Deepfake’ler Nasıl Çalışır?

Deepfake uygulamaları çeşitli şekillerde çalışır. Bazıları, bir aktörün yüz hareketlerini, bu makalenin başında gördüğümüz gibi bir hedef videoya ya da komedyen Jordan Peele tarafından sahte haber tehdidi konusunda uyarmak için yaratılan bu Obama derin taklidine aktarıyor:

Diğer deepfake’ler, hedef bir kişinin yüzünü diğer videolara eşler;

örneğin, Nicolas Cage’in yüzünün farklı filmlerdeki karakterlerin yüzüyle eşleştirildiği bu video.

Çoğu çağdaş yapay zeka tabanlı uygulama gibi, deepfake’ler de derin sinir ağlarını (deepfake’in “derin” inin geldiği yerdir), özellikle büyük veri kümelerinde kalıpları ve korelasyonları bulmada iyi olan bir yapay zeka algoritması türü kullanır. Sinir ağlarının özellikle bilgisayar bilimi dalı olan bilgisayar görüşünde ve görsel verileri işleyen yapay zeka alanında iyi olduğu kanıtlanmıştır .

Deepfakes, “otomatik kodlayıcı” adı verilen özel bir sinir ağı yapısı kullanır. Otomatik kodlayıcılar iki bölümden oluşur: bir görüntüyü küçük miktarda veriye sıkıştıran bir kodlayıcı; ve sıkıştırılmış verileri tekrar orijinal görüntüye açan bir kod çözücü. Mekanizma, JPEG ve MPEG gibi görüntü ve video codec bileşenlerine benzer

Ancak, piksel grupları üzerinde çalışan klasik kodlayıcı / kod çözücü yazılımının aksine, otomatik kodlayıcı şekiller, nesneler ve dokular gibi görüntülerde bulunan özellikler üzerinde çalışır. İyi eğitilmiş bir otomatik kodlayıcı, sıkıştırma ve sıkıştırmayı açmanın ötesine geçebilir ve diğer görevleri gerçekleştirebilir – örneğin, yeni görüntüler oluşturmak veya grenli görüntülerden gürültüyü gidermek. Yüz görüntüleri üzerinde eğitildiğinde, bir otomatik kodlayıcı yüzün özelliklerini öğrenir: gözler, burun, ağız, kaşlar vb.

Deepfake uygulamaları iki otomatik kodlayıcı kullanır – biri aktörün yüzüne göre eğitilmiş, diğeri hedefin yüzünde eğitilmiş. Uygulama, aktörün yüz hareketlerini hedefe aktarmak için iki otomatik kodlayıcının giriş ve çıkışlarını değiştirir.

Deepfake’leri Özel Yapan Nedir?

Deepfake teknolojisi, videolardaki yüzleri değiştirebilen tek tür değil. Aslında, VFX (görsel efektler) endüstrisi bunu onlarca yıldır yapıyor. Ancak derin sahtelerden önce, yetenek, bol miktarda teknik kaynağa erişimi olan derin cepli film stüdyolarıyla sınırlıydı.

Deepfake’ler, videolardaki yüzleri değiştirme yeteneğini demokratikleştirdi. Bu teknoloji artık iyi bir işlemciye ve güçlü grafik kartına ( Nvidia GeForce GTX 1080 gibi ) sahip bir bilgisayarı olan veya bulut bilgi işlem ve GPU kaynaklarını kiralamak için birkaç yüz dolar harcayabilen herkes tarafından kullanılabilir .

Bununla birlikte, derin sahte oluşturmak ne önemsizdir ne de tamamen otomatiktir. Teknoloji giderek daha iyi hale geliyor, ancak düzgün bir deepfake yaratmak hala çok zaman ve manuel çalışma gerektiriyor.

Öncelikle, hedefin ve oyuncunun yüzlerinin çok sayıda fotoğrafını toplamalısınız ve bu fotoğraflar her yüzü farklı açılardan göstermelidir. Süreç genellikle hedef ve aktörü öne çıkaran videolardan binlerce karenin alınmasını ve yalnızca yüzleri içerecek şekilde kırpılmasını içerir. Faceswap gibi yeni derin sahte araçlar, çerçeve çıkarma ve kırpmayı otomatikleştirerek ayak işinin bir kısmını yapabilir, ancak yine de manuel ince ayar gerektirirler.

Yapay zeka modelini eğitmek ve derin sahte oluşturmak, donanım yapılandırmanıza ve eğitim verilerinizin kalitesine bağlı olarak birkaç günden iki haftaya kadar sürebilir.

Deepfake’in Tehlikeleri

En sevdiğiniz filmler için eğlenceli eğitici videolar ve özel yapımlar oluşturmak, deepfake’lerin tek kullanımı değildir. Yapay zeka ile düzeltilmiş videoların, olumlu ve iyi huylu kullanımlarından çok daha belirgin hale gelen karanlık bir tarafı var.

İlk deepfake programının yayınlanmasından kısa bir süre sonra Reddit, ünlülerin ve politikacıların yer aldığı sahte pornografi videolarıyla doldu . Deepfake’lerle paralel olarak, diğer yapay zeka destekli teknolojilerin geliştirilmesi, sadece yüzünü değil, aynı zamanda neredeyse herkesin sesini taklit etmeyi de mümkün kıldı

Deepfake’lere Karşı Mücadele

Daha önceki derin sahteler, doğal olmayan göz kırpma ve anormal ten rengi varyasyonları dahil çıplak gözle görülebilen görsel eserler içeriyordu . Ancak deepfake’ler sürekli gelişiyor.

Araştırmacılar, derin sahteleri tespit etmek için, yalnızca teknoloji gelişmeye ve daha doğal sonuçlar vermeye devam ettikçe etkisiz hale geldiklerini görmek için yeni teknikler geliştiriyorlar. Bu nedenle 2020 başkanlık seçimleri yaklaşırken, büyük teknoloji şirketleri ve devlet kurumları derin sahtekarlıkların yayılmasına karşı koymak için yarışıyor.

Eylül ayında Facebook, Microsoft ve birkaç üniversite, derin sahteleri ve diğer yapay zeka ile ilgili videoları tespit edebilen araçlar geliştirmek için bir yarışma başlattı. Facebook CTO’su Michael Schroepfer , Deepfake’i tanıtan bir blog gönderisinde , “Bu, spam veya diğer rakip zorluklara çok benzer şekilde sürekli gelişen bir sorundur ve umudumuz, endüstri ve yapay zeka topluluğunun bir araya gelmesine yardımcı olarak daha hızlı ilerleme kaydedebilmemizdir.”  Algılama Sorunu. Sosyal medya devi, sektör çapındaki çabaya 10 milyon dolar ayırdı.

Savunma Bakanlığı’nın araştırma kolu olan DARPA, derin sahtekarlıkların ve diğer otomatik dezenformasyon saldırılarının yayılmasını engellemek için bir girişim başlattı . DARPA, üzerinde oynanmış videoları ve görüntüleri tespit etmenin yanı sıra, sahte medyanın oluşturulmasına dahil olan tarafların ilişkilendirilmesini ve tanımlanmasını kolaylaştırmanın yollarını arayacaktır.

YORUMLAR

s

En az 10 karakter gerekli

Gönderdiğiniz yorum moderasyon ekibi tarafından incelendikten sonra yayınlanacaktır.

HIZLI YORUM YAP

Veri politikasındaki amaçlarla sınırlı ve mevzuata uygun şekilde çerez konumlandırmaktayız. Detaylar için veri politikamızı inceleyebilirsiniz.

%d blogcu bunu beğendi: