Yapay zeka ve makine öğrenimi, sanat yapmaktan yönetici işlerini otomatikleştirmeye kadar harikalar yaratabilir. Ancak kötü oyuncuları derin sahtekarlık gibi numaralarla güçlendirebildikleri için aynı zamanda bir risktir.
Bu özel teknoloji geliştikçe, derin sahtekarlıkların gerçekte nasıl çalıştığını ve hatta bunları hem meşru hem de yasa dışı olarak kimlerin kullanmak isteyebileceğini öğrenmek iyi bir fikirdir.
Deepfake'lerin Nasıl ve Neden Kullanıldığını Anlamak Neden Önemli?
Deepfake teknolojisinin ana akım uygulamaları çoğunlukla komik, pornografik veya sinematik materyaller etrafında döner, ancak bir araştırma şunu kanıtladı: Deepfake'ler yüz tanımayı yanıltabilir. Bu tek başına endişelenmek ve gardınızı almak için bir nedendir.
Teknoloji günlük yaşamda ve büyük ölçekli projelerde ne kadar çok kullanılırsa, geliştiricileri ister ünlüler ister aile üyeleri olsun, insanların kusursuz sahte videolarını oluşturmayı o kadar iyi öğrenir.
Anlamak Deepfake videolardan kendinizi nasıl korursunuz?
endüstrilerin, özellikle eğlence alanında, teknolojinin avantajlarını ne kadar hevesle benimsediği göz önüne alındığında, artık bir zorunluluktur.Hollywood bunu çok daha önce birçok projede kullanmıştı. Metafizik'in deepfake AGT girişi, dünyaya deepfake oluşturmanın ne kadar hızlı ve etkili olabileceğini gösterdi. İşte süreç şunları içerir.
Deepfakes Nasıl Çalışır?
Deepfake'lerin arkasında ne olduğu konusunda, adında bir ipucu var: derin öğrenme, yapay sinir ağları (YSA'lar) bilimi. Bunların derin sahte algoritmalar için yaptığı şey, verileri özümsemek, ondan öğrenmek ve yüz ifadeleri veya sizinkinin üzerine bindirilmiş bütün bir yüz şeklinde yeni veriler oluşturmaktır.
Deepfake yazılım geliştiricileri genellikle iki YSA türünden birini kullanır: otomatik kodlayıcılar veya üretken rakip ağlar (GAN'lar).
Otomatik kodlayıcılar, besledikleri veri yığınlarını, özellikle de yüzlerin ve ifadelerin fotoğraflarını çoğaltmayı ve istenen veri kümelerini yeniden oluşturmayı öğrenirler. Bununla birlikte, nadiren tam kopyalardır.
Öte yandan GAN'lar, bir üreteç ve bir ayrımcı içeren daha akıllı bir sisteme sahiptir. İlki, öğrendiği verileri daha sonra ikincisini kandırması gereken derin sahtelere dönüştürür.
Ayrımcı, oluşturucunun yarattıklarını gerçek görüntülerle karşılaştırır ve bunların etkililiğini belirler. En iyi derin sahteler, elbette, insan davranışını mükemmel şekilde taklit edenlerdir.
Peki bu teknoloji ile deepfake'ler nasıl yapılıyor? gibi uygulamaların arkasındaki algoritmalar yeniden yüz Ve Derin Yüz Laboratuvarı yüz özelliklerini ve ifadelerini etkili bir şekilde ayarlayabilmeleri veya bir yüzü diğerinin üzerine katmanlayabilmeleri için içlerinden geçen verilerden sürekli olarak öğrenirler.
Yazılım temel olarak yüzleri değiştirmek için özel olarak tasarlanmış bir video düzenleyicidir. Bazı uygulamalar diğerlerinden daha karmaşıktır, ancak hepsi bir arada, birini yaşlandırmaktan kendinizi filmlerde düzenlemeye kadar her şeyi yapabilirsiniz.
Ancak teknolojinin hala kusurları var. Deepfake oluşturma daha karmaşık olabilir sahte canlı videolar nasıl yapılır, ancak yanlış olarak algılamak kadar basit olabilir.
Deepfake Nasıl Belirlenir?
Deepfake'ler çoğunlukla makineler tarafından yapıldığından, dijital yüzün özellikleri veya tavırları her zaman doğal görünmüyor. Videonun kurulumunda da hatalar olabilir. Başka bir deyişle, ne arayacağınızı biliyorsanız sahte görüntüleri ayırt edebilirsiniz.
İşte bazı anlatım işaretleri:
- Doğal olmayan yanıp sönme: Makine öğrenimi genellikle göz kırpmayı gözden kaçırır veya garip görünmesini sağlar.
- Bulanık veya kararsız özellikler: Bir kişinin saçı, ağzı veya çenesi biraz bulanık olabilir veya garip, genellikle abartılı şekillerde hareket edebilir.
- Duygu eksikliği veya yanlış temsili: Zavallı deepfake'ler duygusuzdur veya duyguları kötü bir şekilde taklit eder.
- Garip beden dili: Videodaki kişi kafasını veya vücudunu çarpık veya kopuk şekillerde hareket ettiriyorsa bu bir deepfake olabilir.
- Yanlış renkler ve aydınlatma: Renk bozulmaları, açıklanamayan ışıklar ve gölgeler, kesinlikle sahte video işaretleridir.
- tutarsız nesneler: Deepfake yazılımı bir videoyu ayarlarken kıyafetlerin, mücevherlerin ve arka plan öğelerinin şeklini değiştirmek gibi hatalar yapabilir.
- Kötü ses: Deepfakes, bir videodaki konuşmayı ve sesleri bozabilir.
en iyi şekilde yararlanın deepfakeleri tespit etmenin yolları bu tür videoların genellikle ne için yapıldığını öğrenerek ve çevrimiçi gördüğünüz görüntülerdeki ayrıntılara çok dikkat ederek mümkünse yavaşlatın.
Ek olarak, giderek daha fazla araç geliştirilmektedir. Microsoft Kimlik Doğrulayıcı ve Sensity'ler Adli Deepfake Tespiti, videoları dakika düzeyinde analiz eder.
Deepfakes'ı Kimler Kullanır?
Film yapımcıları, Star Wars'ta olduğu gibi, oyuncuların yüzlerini eskitmek veya değiştirmek için giderek daha fazla derin sahte kullanıyor. Sanatçılar portreleri canlandırmayı ve onları konuşturmayı ve şarkı söylemeyi başarırlar.
Pazarlamacılar, oyuncu kiralamayı gerektirmeyen tanıtım içeriği için derin sahte teknolojiyle deneyler yapıyor. WPP gibi şirketler de bunu eğitim videolarına uyguluyor.
Teknisyenler, genel olarak, arkadaşlarıyla yüz değiştirdikleri veya popüler filmlerde bir aktörü diğerinin üzerine yerleştirdikleri komik videolar oluştururlar. Sylvester Stallone, Evde Tek Başına'yı devraldı ve Heath Ledger'in Joker'i A Knight's Tale'de rol aldı.
Ne yazık ki, deepfake teknolojisinin başka ne için kullanıldığını araştırırsanız, pek çok kötü amaçlı vaka bulacaksınız. Deepfake yapımcıları, ünlüleri hedef alıp onları yetişkin filmlerine koymanın yanı sıra yanlış bilgi ve saldırgan mesajlar yaymayı severler. Hatta sahte görüntülerle insanlara şantaj yapılıyor.
Mevcut dizginsiz haliyle, deepfake, insanların mahremiyet haklarına, güvenliğine yönelik risk ile eş anlamlıdır. ve hatta telif hakkı, örneğin algoritma açıkça halka açık olmayan bir fotoğraf veya sanat eseri kullandığında mevcut.
Bu yüzden ülkeler ve markalar ayaklarını yere basıyor. 2021 itibariyle, Siber Sivil Haklar Girişimi'nin haritası ABD'deki deepfake yasalarının ardından dört eyalet, birisini açık veya başka bir şekilde zararlı bir şekilde tasvir eden yayınlanan deepfake videolarına sıkı sıkıya bağlı.
Çin ayrıca, ister bireysel hakları ihlal ederek ister sahte haberler yayarak insanlara ve topluma zarar veren derin sahtekarlıkları suç saymak için adımlar atıyor. Eşit meta açıklandı 2020'de yanıltıcı, manipüle edilmiş videolar hoş karşılanmıyordu.
Düzenlemeye ek olarak, dünya çapındaki resmi kurumlar, derin suçların daha iyi tespit edilmesi ve önlenmesi için baskı yapıyor. bu Rathenau Instituut'un raporu Avrupa politikasının derin sahtekarlıkları nasıl ele alması gerektiği konusunda, konuşmacı ve yüz tanıma, ses canlılığı algılama ve yüz özellik analizi gibi araçlarla yazılımları destekliyor.
Deepfake'lerin Sizi Yanıltmak İçin Nasıl Çalıştığını Öğrenin
Deepfakes, iyi ya da kötü, zaten ana akım haline geldi. Bu nedenle, kötü niyetli videoların üstesinden gelmeye hazırlanırken eğlenceli ve ilham verici videoların keyfini çıkarın.
Günün sonunda, bunun gibi bir derin sahtekarlık sizi kandırmak için tasarlanmış bir araçtan başka nedir ki? Neyi arayacağınızı ve nasıl tepki vereceğinizi bilirseniz, sizin üzerinizde daha az güce sahip olur.
Örneğin, sahte haberler ve hesapların yanı sıra sosyal medyadaki derin sahtekarlıkları tespit edebilecek ve yanlış bilgi, kimlik avı girişimleri ve daha fazlasından kaçınabileceksiniz. Deepfake algılama ve önleme teknolojisi geliştikçe, daha fazla destek yolunuza çıkacaktır.
