19 Haziran 2024
Üretken yapay zeka ilerledikçe, yapay zeka tarafından oluşturulan görüntüleri tanımlamayı öğrenmek önemlidir. Sahteleri verimli ve etkili bir şekilde tespit etmek için ipuçlarını, araçları ve teknikleri keşfedin.
Görüntü oluşturma modelleri daha da gelişiyor ve gerçek gibi yapay zeka (YZ) görüntülerinde bir artış görüyoruz. Yapay zeka mı gerçek fotoğraf mı tartışması, ikisi arasında ayrım yapmak zorlaştıkça daha da önem kazanıyor. Yapay zeka tarafından oluşturulan görüntülerin interneti kandırdığı birçok senaryo yaşandı. Papa Francis'i şişme montla ve Katy Perry'yi 2024 Met Gala'sında gördük. Her ikisi de üretken yapay zeka tarafından üretilen görüntülerdi. Başka bir deyişle, gerçek değillerdi. Ancak, ilk bakışta internet bunların gerçek olduğuna inandı.
Bazen bu karışıklık eğlenceli olabilir, ancak çoğu zaman ciddi bir etik endişe yaratır. Üretken yapay zekanın nasıl çalıştığına ayak uydurmak ne kadar önemliyse, bir şeyin yapay zeka tarafından oluşturulup oluşturulmadığını nasıl anlayacağımızı bilmek de o kadar önemlidir. Bu makalede, yapay zeka tarafından oluşturulan görüntülere daha yakından bakacak, yapay zeka sanatının artılarını ve eksilerini anlayacak, yasal sorunları tartışacak ve onları gerçek görüntülerden ayırmak için temel yöntemleri ve araçları keşfedeceğiz.
Yapay zeka görüntüleri, gerçekçi görüntüler oluşturmak için büyük veri kümeleri üzerinde eğitilmiş sinir ağlarını kullanan görüntü oluşturma modelleri kullanılarak oluşturulur. Etkileyici olan, sanatsal ve ilgili görüntüler oluşturmak için stilleri, kavramları ve özellikleri karıştırma yetenekleridir. Eğitim sırasında, görüntü oluşturma modelleri bu görüntülerden farklı özellikleri ve ayrıntıları öğrenir. Bunu yapmak, öğrendiklerine stil ve içerik olarak benzeyen yeni görüntüler oluşturmalarına yardımcı olur.
Her birinin kendine özgü özellikleri olan birçok görüntü oluşturma modeli türü vardır. Örneğin, Üretken Çekişmeli Ağlar (GAN'lar), eğitim verilerine benzeyen gerçekçi görüntüler oluşturmak için birlikte çalışan iki sinir ağı kullanır. Difüzyon modelleri, rastgele gürültüyü kademeli olarak net görüntülere dönüştürerek görüntüler oluşturur. DALL-E ve CLIP gibi modellerde kullanılanlar gibi Transformer'lar, metinsel açıklamalardan görüntüler oluşturmak için kendi kendine dikkat mekanizmalarını kullanır.
Herkes OpenAI’ın GPT-4o, Midjourney, Gencraft veya Stable Diffusion gibi araçları kullanarak yapay zeka görüntüleri oluşturabilir. Bu görüntüler artık internette her yerde görülüyor ve genellikle yapay zeka tarafından yapıldıklarını belirten herhangi bir etiket olmadan.
Fotoğrafçılık veya resim gibi, yapay zeka görüntü oluşturma da birçok kişi tarafından yeni bir sanat formu olarak kabul ediliyor. Yapay zeka resimleri binlerce dolara satılıyor ve sanat yarışmaları kazanıyor. Bu da şu soruyu akla getiriyor: Yapay zeka sanatı iyi bir şey mi ve bu tür görüntü oluşturmanın artıları ve eksileri nelerdir?
Bu konuda farklı görüşler var. Örneğin, bütçesi kısıtlı küçük işletmeler, oluşturulan sanatı bir artı olarak görebilirler. Markalaşma ve pazarlama ihtiyaçlarına mükemmel şekilde uyan özel görseller oluşturabilirler. Bu araçlar, yüksek kaliteli görselleri hızla üreterek zamandan tasarruf sağlayabilir ve yaratıcı projelerin yolunda gitmesine yardımcı olabilir. Sanatçıların ilhamına gelince, görüntü oluşturma çok sayıda benzersiz seçeneğe erişim sağlayabilir. Bir sanatçı, hayata geçirmeden önce bir fikri kolayca görselleştirebilir.
Ancak, yapay zeka tarafından oluşturulan görüntüler genellikle duygusal derinlikten yoksundur ve ham insan deneyimlerini yakalamakta zorlanabilir. Bazen, kalite tutarsız olabilir ve görüntüler pikselli veya gerçekçi görünmeyebilir. Yapay zekaya çok fazla güvenmek, yaratıcılığı ve eleştirel düşünmeyi engelleyebilir. Ayrıca, kötüye kullanım riski de vardır. Yapay zeka görüntüleri kolayca manipüle edilebilir ve yanlış bilgilendirmeye yol açabilir. Ayrıca, bu araçları kullanmak dik bir öğrenme eğrisi içerebilir ve eğitim verilerinden kaynaklanan önyargılar taşıyabilirler. İşte yapay zeka sanatının diğer bazı eksileri:
Yapay zeka ilerledikçe, bir toplum olarak yasal sonuçları (telif hakkı sorunları gibi) aktif olarak çözmeye çalışıyoruz. Geleneksel yaratımların aksine, yapay zeka tarafından oluşturulan görüntüler, ABD gibi bazı ülkelerde telif hakkıyla korunamaz, çünkü bunlar esasen mevcut eserlerin remiksleridir ve bunların çoğu zaten telif hakkıyla korunmaktadır. Yapay zeka eğitimi genellikle internetten toplanan ve telif hakkıyla korunan materyalleri içerebilen büyük miktarda veriyi içerdiğinden, durum karmaşıklaşıyor. Bu doğrultuda, birçok kişi yapay zeka model eğitimi için telif hakkıyla korunan içeriğin kullanılmasına karşı aktif olarak protesto ediyor ve daha iyi düzenlemeler istiyor.
Hatta bazı şirketler dava açtı. Bir stok görsel sağlayıcısı olan Getty Images, Getty'nin görsel kütüphanesini ticari kazanç için kopyaladığı ve kullandığı iddiasıyla bir yapay zeka sanat üreteci olan Stability AI'a karşı bir dava açtı. Stability AI'ın metinden görüntüye modelinin ürettiği bazı görsellerde Getty'nin filigranı bulunuyor. DeviantArt ve diğer iki yapay zeka şirketi de, yapay zeka tarafından oluşturulan sanat eserlerinin telif hakkı yasalarını ihlal ettiğini iddia eden bir toplu davada bir sanatçı tarafından dava ediliyor.
Yapay zeka görüntülerinin nasıl tespit edileceğini öğrenmek çok önemlidir, çünkü bunların özellikle seçimler sırasında insanları yanıltmak için sahte haberlerdeki kullanımı artmıştır. BBC'ye göre, araştırmacıların %60'ı yapay zekayı kullanarak oy pusulaları ve yerleri hakkında yanıltıcı görüntüler oluşturmayı başardı.
Yapay zeka görüntüleri tüketicileri de etkiliyor. Attest tarafından yapılan yakın tarihli bir araştırmaya göre, çoğu tüketici (%76'sı) otantik ve yapay zeka tarafından oluşturulmuş görüntüler arasındaki farkı anlayamıyor. İşte bir görüntünün yapay zeka tarafından oluşturulup oluşturulmadığını nasıl anlayabileceğiniz.
Açık gibi görünebilir, ancak yapay zeka görüntülerini tespit etmenin en kolay yolu, açıklama ve etiketlerde '‘Yapay Zeka Tarafından Oluşturulmuş’ ifadesini aramaktır. Yapay zeka görüntüleriyle ilgili hala pek çok şey sorgulanmakta olduğundan, bunları oluşturan ve/veya lisanslayan şirketler, kökenleri hakkında şeffaf olmak için ellerinden gelen her şeyi yapıyorlar. Kütüphanelerinde yapay zeka görüntülerine izin veren stok fotoğraf ajansları, katkıda bulunanların dosyaları görüntü başlığında, açıklamasında ve görüntü etiketlerinde '‘Yapay Zeka Tarafından Oluşturulmuş’ olarak etiketlemelerini talep ediyor (bu da kataloglarında gezinirken yapay zeka görüntülerini aramayı veya hariç tutmayı kolaylaştırıyor). Bu etiketleri aramak, yapay zeka tarafından oluşturulmuş bir görüntüyü tespit etmenin en basit yoludur.
Yapay zeka görüntülerini tanımlamanın bir başka yolu da, birçok yapay zeka aracının eklediği filigranları aramaktır. Bunlar küçük logolar, metinler veya meta veriler içerebilir. Örneğin, OpenAI’ın DALL-E 3'ü görünmez C2PA meta verilerini ve sol üst köşede görünür bir İçerik Kimlik Bilgileri (CR) sembolünü kullanır. Ancak, logo yalnızca İçerik Kimlik Bilgilerini Doğrula gibi bir içerik kimlik bilgisi doğrulama sitesinde görüntü kontrol edilirken görünür. Şirketler, görsellerini farklı şekilde işaretleyebilir, bu nedenle çeşitli göstergeler hakkında bilgi sahibi olmanız gerekebilir.
Google yakın zamanda yapay zeka görüntülerini filigranlamanın yenilikçi bir yolu olan SynthID'yi duyurdu. SynthID, dijital bir filigranı doğrudan yapay zeka tarafından oluşturulan içeriğin piksellerine gömmeyi mümkün kılar. İnsan gözüyle görünmezdir, ancak tanımlama için tespit edilebilir. SynthID, bu dijital filigranı tarayarak bir görüntünün büyük olasılıkla bir yapay zeka aracı tarafından oluşturulup oluşturulmadığını değerlendirebilir.
Yapay zeka tarafından oluşturulan görüntüler, derin öğrenme algoritmalarının sınırlamaları nedeniyle genellikle kusurlara sahiptir. Yaygın anormallikler şunlardır:
Bu işaretler, yapay zeka tarafından oluşturulmuş görüntüleri tanımlamaya yardımcı olur. Ancak, yapay zekadaki gelişmeler, gelecekteki yapay zeka görüntülerinin daha az görünür kusura sahip olabileceği anlamına gelir.
Yapay zeka görüntü tanımlama araçlarını kullanmak, yapay zeka görüntülerini tespit etmek için başka bir seçenektir, ancak tamamen doğru olmayabileceğini unutmamalısınız. Yapay zeka görüntülerini tespit etmek için en popüler araçlardan bazılarına bir göz atalım:
Yapay zeka tarafından oluşturulan medya yayılmaya ve gelişmeye devam ettikçe, bu araçlar gelecekte daha da etkili hale gelecektir.
Üretken yapay zeka modelleri daha akıllı hale geldikçe, yapay zeka tarafından oluşturulan görüntüleri gerçek fotoğraflardan ayırt etmek zorlaşıyor. Teknolojik ilerleme açısından heyecan verici olsa da, etik açıdan da endişe vericidir. Yapay zekanın görsel oluşturmak için uygun maliyetli ve yenilikçi bir yol sunduğu doğrudur, ancak dikkate alınması gereken yasal ve pratik engeller vardır. Neyse ki, bu yeni ikilemde bize yardımcı olmak için geliştirilen yöntemler ve araçlar var. Bilgi sahibi olarak, görsel içeriğin güvenilir kalmasını sağlayabiliriz.
Yapay zeka hakkında daha fazla bilgi edinmek için topluluğumuzla bağlantı kurun! Yapay zekayı sağlık ve tarım gibi çeşitli sektörlerde yenilikçi çözümler oluşturmak için nasıl kullandığımızı görmek için GitHub depomuzu keşfedin. Bizimle yeni fırsatların kilidini açın!
