Aydın Adnan Menderes Üniversitesi
İletişim Fakültesi / Gazetecilik Bölümü
Öğrenci Uygulama Haber Sitesi

Yeni iletişim teknolojilerinin sunduğu olanaklar çerçevesinde hayatımıza yepyeni kavramlar ekleniyor. Bu yeniliklerin içerisinde barındırdığı olanaklar kimi zaman yaşama olumlu anlamda dokunuşlarda bulunurken kimi zaman da olumsuzluklarına tanıklık edilmekte. Yeni bir tehdit oluşturan ‘Deep Fake’ hayatımıza sonradan dahil olan, teknolojik gelişmelerle yerleşen yeni kavramlardan. İlk olarak 2017 yılında hayatımıza giren ‘Deep Fake’ mevcut olan görüntünün yapay sinir ağları aracılığı ile bir başka bir görüntü ile değiştirilmesidir. Bu bir kişinin başka kişinin görüntüsü ile değiştirilmesiyle de olabilir. Amerika’da ortaya çıkmış bir uygulamadır ve bu uygulama şimdilerde sinema sektöründe oldukça sık kullanılıyor. Uygulamaya yönelik detaylar üzerine gerçekleştirdiğimiz söyleşiler ile kavrama dahil bilinmyeneleri araştırdık.

Aydın Adnan Menderes Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümünde görevli Dr. Öğr. Üyesi Ahmet Çağdaş Seçkin ile Deep Fake’in hayatımızdaki yeri, konuya yönelik yapılan çalışmalar yönelik değerli bilgilerine başvurduk.

Deep Fake nedir ve nasıl ortaya çıkmıştır?

Deep Fake’in kullanılması aslında animasyonla yani montajlama ile başladı. Medya sektöründe çok erken başlayan bu yazılım bizim asıl derin öğrenme, makine öğrenmesi, görüntü işlemede sentezleyici veya üretici olarak nitelendirdiğimiz yeni tür ağların ortaya çıkmasıyla başlamıştır.

Deep Fake nasıl çalışır?

Deep Fake sadece görüntü işleme veya montajlamada değil görüntüyü iyileştirme ve görünür olmayan şeyleri görünür kılmaktada oldukça etkili. Tabi bu sadece görüntüde değil ses teknolojisinde de mevcut. Örneğin benim söylediğim birkaç cümleyi alıp sonrasında benim yerime kelimeleri, cümleler sentezlemesi hatta ve hatta diyaloglar sentezleyebilirler. Bunlar tamamen üretici, önerici ağlar şeklinde gerçekleşiyor. Bu ağlar bildiğimiz bilgileri alıyor bunların üzerine manipülasyon yapmak istendiğinde bunlar değiştirilebiliyor. Şimdi temel çalışma prensibini şöyle anlatayım; aldığımız görüntüyü ilk önce bizim için özetliyor daha sonra insan vücudundaki sinirler gibi yeni şeyleri aslında ona hayal ettiriyoruz ve bu da tamamen matematik ve programlamayla oluyor. Örneğin Lyrebird, lir kuşunu ilham alan yeni oluşturulmuş bir program. Uygulamada bir cümle söylüyorsun söylediğin cümleleri kendisine temel alıyor ve bunlardan senin istediğin gibi yazdığı metni senin sesinle okuyor. Bir programcının annesi ile ilgili diyalogu var, annesiyle konuşuyor fakat annesi aslında orada onunla değil robotla konuşuyor ve karşısındaki sesi annesi ayırt edemiyor.

Deep fake dediğimiz yazılım, dolandırıcı teknikleri ile insanları manipüle edebilir, alana hakim olabilir veya duyguları taklit edebilir ve bunları çok başarılı şekilde taklit edebilirler. Çin; bunun önüne geçmek için deep fake ile reklamlar yapılsa dahi videonun kurgu olmayan ve montajlanmamış kısımlarında eklenmesini zorunlu kıldı. Böyle bir mevzuat bizde yok gelmesi gerekir mi kesinlikle gerekir.

Yazılımı nasıl ayırt edebiliriz?

Burada bir yapay bir durum var mı? Bunu algılayabilen sistemler de geliştiriliyor karşılığında. Hani bir taraf ilerliyor da öteki taraf duruyor değil her zaman tez, antitez şeklinde bir durum illa ki mevcut. Sistemlerin bunların farkında olması mümkün işlem yükünü buna indirgenebiliyorlar. Mesela bunu kim başarıyor? Çin, bunu tamamen kapalı bir sistem haline de getirmiş durumda. Yirmi sene önce bununla ilgili siber ordu kurduğu zaman insanlar gülüyordu, siber orduya ne gerek gibi ama şimdi herkes ne kadar geç kalmışız diyor. 

En tehlikelisi o değil, sosyal medya

Deep Fake’i en tehlikelisi olarak görsekte en tehlikeli olan aslında sosyal medyanın kendisidir Çünkü oraya kendi ellerimizle yüklediğimiz her data tüm duygularımızı, anılarımızı, düşüncelerimizi ve yönelimlerimizi kaydediyoruz. Silsek dahi o havuza düştükten sonra veriler zaten toplanmış oluyor yani hiçbir zaman silinmiyor.

Nasıl önlenebilir?

Burada en önemlisi kişisel bilincin artırılması en azından fakültelerde, üniversitelerde ve okullarda bu bilincin artırılması ilk damla olabilir.

‘Deep Fake’ dediğimiz yazılım üzerine yaptığımız görüşmelerle, kavrama yönelik genel bilgiler yanında faydaları ve zararları üzerine konuştuk.  Örneğin; ‘Hızlı ve Öfkeli’ serisinde başrol oyuncusu Paul Walker’ın ölmesi ile aslında birçok kesim bu filmin bir daha çekilmeyeceğini düşünürken yeni film piyasa sürüldüğü zaman herkes büyük bir hayranlıkla Walker’ın nasıl oynatıldığına hayret ederken bir kesimin düşüncesine göre de o sahnenin ölmeden önce çekildiği gibi varsayımlarda bulunuldu. Deep Fake’in sinema sektöründe bu denli gelişmesi aslında sinemada çok önemli adımların atılmasının da öncüsü olmuştur. Deep Fake’in bireyleri manipüle etmemesi adına kötü amaçlarla kullanılmasını önlemek için toplumun bilinç düzeyinin arttırılması gerekmektedir. Bir paylaşımın sahte mi gerçek mi olduğunu algılayacak programlarla teyit ederek doğrulayıp, zararlı yazılımların bizi manipüle etmesini engelleyebiliriz. 

Haber: Melis Şeker