Bir görselin yapay zekâyla oluşturulduğu nasıl anlaşılır?

Görüntü üretim modelleri giderek gelişiyor ve gerçeğe çok benzeyen yapay zekâ (AI) görsellerinde artış görüyoruz. İkisini birbirinden ayırmak zorlaştıkça yapay zekâ mı gerçek fotoğraf mı tartışması da daha fazla önem kazanıyor. Yapay zekâ tarafından üretilen görsellerin interneti kandırdığı birçok durum yaşandı. Papa Francis'i şişme montla ve Katy Perry'yi 2024 Met Gala'da gördük. Her iki görsel de üretken yapay zekâyla oluşturulmuştu. Başka bir deyişle, gerçek değillerdi. Ancak ilk bakışta internet kullanıcıları bunların gerçek olduğuna inandı.

Bu tür karışıklıklar bazen eğlenceli olabilir, ancak çoğu zaman ciddi bir etik sorun teşkil eder. Üretken yapay zekânın nasıl çalıştığını takip etmek ne kadar önemliyse, bir şeyin yapay zekâ tarafından üretilip üretilmediğini anlamayı bilmek de o kadar önemlidir. Bu makalede, yapay zekâ tarafından oluşturulan görsellere daha yakından bakacak, yapay zekâ sanatının artılarını ve eksilerini inceleyecek, yasal sorunları ele alacak ve bu görselleri gerçek olanlardan ayırmaya yönelik temel yöntem ve araçları keşfedeceğiz.

Yapay zekâ tarafından üretilen görseller tam olarak nedir?#

Yapay zekâ görselleri, gerçekçi görüntüler oluşturmak için büyük veri kümeleriyle eğitilmiş sinir ağlarından yararlanan görüntü üretim modelleriyle oluşturulur. Bu modellerin stilleri, kavramları ve özellikleri harmanlayarak sanatsal ve konuyla ilgili görseller oluşturabilmesi etkileyicidir. Eğitim sırasında görüntü üretim modelleri, bu görsellerdeki farklı özellikleri ve ayrıntıları öğrenir. Böylece öğrendikleri görsellere stil ve içerik bakımından benzeyen yeni görseller oluşturabilirler.

Her biri kendine özgü özelliklere sahip birçok görüntü oluşturma modeli türü vardır. Örneğin, Üretici Çekişmeli Ağlar (GANs), eğitim verilerine benzeyen gerçekçi görüntüler oluşturmak için birlikte çalışan iki sinir ağı kullanır. Difüzyon modelleri, rastgele gürültüyü aşamalı olarak net görüntülere dönüştürerek görüntüler oluşturur. DALL-E gibi modellerde kullanılan Transformer'lar, metinsel açıklamalardan görüntüler oluşturmak için öz dikkat mekanizmalarından yararlanır.

Şekil 1. DALL-E 2 tarafından oluşturuldu. İstem: Avokado şeklinde bir koltuk.

Herkes OpenAI’nin ChatGPT, Midjourney, Gencraft veya Stable Diffusion gibi araçlarını kullanarak yapay zekâ görüntüleri oluşturabilir. Bu görüntüler artık internetin her yerinde karşımıza çıkıyor ve çoğu zaman yapay zekâ tarafından oluşturulduklarını belirten herhangi bir etiket taşımıyor.

Yapay zekâ sanatının artıları ve eksileri#

Fotoğrafçılık veya resim sanatı gibi, yapay zekâyla görüntü oluşturma da birçok kişi tarafından yeni bir sanat biçimi olarak görülüyor. Yapay zekâ tarafından oluşturulan resimler binlerce dolara satılıyor ve sanat yarışmalarını kazanıyor. Bu da şu soruyu gündeme getiriyor: Yapay zekâ sanatı iyi bir şey mi ve bu tür görüntü oluşturmanın artıları ve eksileri neler?

Şekil 2. Yapay zekâ tarafından oluşturulmuş bir sanat eseri.

Bu konuda farklı görüşler var. Örneğin, bütçesi kısıtlı küçük işletmeler oluşturulan sanatı avantaj olarak görebilir. Markalarına ve pazarlama ihtiyaçlarına tam olarak uyan özel görseller hazırlayabilirler. Bu araçlar, yüksek kaliteli görselleri hızla üreterek zaman kazandırabilir ve yaratıcı projelerin planlandığı gibi ilerlemesine yardımcı olabilir. Sanatçılara ilham verme açısından görüntü üretimi, çok sayıda benzersiz seçeneğe erişim sağlayabilir. Bir sanatçı, fikrini hayata geçirmeden önce kolayca görselleştirebilir.

Ancak yapay zekâ tarafından oluşturulan görseller çoğu zaman duygusal derinlikten yoksundur ve ham insan deneyimlerini yansıtmakta zorlanabilir. Görseller pikselli veya gerçek dışı görünebilir ve kalite tutarsız olabilir. Yapay zekâya aşırı bel bağlamak yaratıcılığı ve eleştirel düşünmeyi köreltebilir. Ayrıca kötüye kullanım riski de vardır. Yapay zekâ görselleri kolayca manipüle edilebilir ve yanlış bilginin yayılmasına yol açabilir. Bu araçları kullanmak için öğrenme süreci de oldukça zorlu olabilir ve araçlar eğitim verilerindeki önyargıları taşıyabilir. Yapay zekâ sanatının diğer bazı eksileri şunlardır:

• Etik Kaygılar: Yapay zekâ tarafından oluşturulan sanat eserlerinin yazarlık, sahiplik ve telif hakkı gibi fikri mülkiyet konuları karmaşık ve tartışmalı olabilir.
• İş Kaybı: Yapay zekânın sanatta yaygın biçimde kullanılması, insan sanatçılar ve tasarımcılar için fırsatları azaltabilir.
• Kültürel Duyarsızlık: Yapay zekâ sanatı, kültürel bağlamları anlamakta ve bunlara saygı göstermekte yetersiz kalabilir; bu da uygunsuz veya saldırgan eserlerin ortaya çıkmasına yol açabilir.

Yapay zekâ tarafından oluşturulan görsellerin yasal açıdan belirsiz alanları#

Yapay zekâ ilerlerken toplum olarak yasal sonuçları (telif hakkı sorunları gibi) hâlâ etkin biçimde anlamaya çalışıyoruz. Geleneksel eserlerin aksine, yapay zekâ tarafından oluşturulan görseller ABD gibi bazı ülkelerde telif hakkıyla korunamaz; çünkü telif hakkı koruması için eserin bir insan tarafından oluşturulmuş olması gerekir. Yapay zekâ eğitimi çoğu zaman internetten toplanan ve telif hakkıyla korunan materyalleri de içerebilecek çok büyük miktarda veriyi içerdiğinden konu karmaşıklaşıyor. Bu nedenle birçok kişi, telif hakkıyla korunan içeriklerin yapay zekâ modeli eğitiminde kullanılmasına karşı etkin biçimde protesto ediyor ve daha iyi düzenlemeler istiyor.

Hatta bazı şirketler dava açtı. Bir stok görsel sağlayıcısı olan Getty Images, Getty'nin görsel arşivini ticari kazanç amacıyla çoğaltıp kullandığı iddiasıyla yapay zekâ sanat üreticisi Stability AI'ye karşı dava açtı. Stability AI'nin metinden görüntüye modeliyle oluşturulan çeşitli görsellerde Getty filigranı bulunuyor. DeviantArt ve iki yapay zekâ şirketi de yapay zekâ tarafından oluşturulan eserlerinin telif hakkı yasalarını ihlal ettiğini öne süren bir toplu davada bir grup sanatçı tarafından dava ediliyor.

Bir görselin yapay zekâ tarafından oluşturulup oluşturulmadığını nasıl anlarsın?#

Yapay zekâ görsellerini tanımayı öğrenmek hayati önem taşıyor; çünkü özellikle seçim dönemlerinde insanları yanıltmak için sahte haberlerde bu görsellerin kullanımı arttı. Bir araştırmada araştırmacılar, popüler yapay zekâ görsel oluşturucularını kullanarak seçmenleri ve oy pusulalarını yanıltıcı biçimde gösteren görseller dâhil, testlerin %41'inde seçim dezenformasyonu oluşturmayı başardı.

Şekil 3. Çöp konteynerindeki oy pusulası kutularını gösteren sahte bir görsel.

Yapay zekâ görselleri tüketicileri de etkiliyor. Attest'in yakın zamanda yaptığı bir araştırma, tüketicilerin çoğunun (%76) gerçek görsellerle yapay zekâ tarafından oluşturulan görseller arasındaki farkı anlayamadığını ortaya koydu. Bir görselin yapay zekâ tarafından oluşturulup oluşturulmadığını şöyle anlayabilirsin.

Görselin başlığını, açıklamasını ve etiketlerini kontrol et#

Açık gibi görünebilir ama yapay zekâ görsellerini tespit etmenin en kolay yolu, açıklama ve etiketlerde ‘Yapay Zekâ Tarafından Oluşturuldu’ ifadesini aramaktır. Yapay zekâ görselleriyle ilgili hâlâ pek çok soru olduğundan, bu görselleri oluşturan ve/veya lisanslayan şirketler kökenleri konusunda şeffaf olmak için ellerinden geleni yapıyor. Yapay zekâ görsellerini arşivlerinde barındıran stok fotoğraf ajansları, katkıda bulunanlardan dosyaları görsel başlığında, açıklamasında ve etiketlerinde ‘yapay zekâ tarafından oluşturuldu’ şeklinde işaretlemelerini istiyor (böylece kataloglarında gezinirken yapay zekâ görsellerini aramak veya hariç tutmak kolaylaşıyor). Bu etiketleri aramak, yapay zekâ tarafından oluşturulmuş bir görseli tespit etmenin en basit yoludur.

Filigranları ara#

Yapay zekâ tarafından oluşturulan görüntüleri belirlemenin bir başka yolu da filigranları aramaktır; çünkü birçok yapay zekâ aracı filigran ekler. Bunlar küçük logolar, metinler veya üst veriler olabilir. Örneğin OpenAI'ın DALL-E 3'ü görünmez C2PA üst verisi ve sol üst köşede görünür bir İçerik Bilgileri (CR) simgesi kullanır. Ancak logo, yalnızca İçerik Bilgileri Doğrulama gibi bir içerik kimlik bilgisi doğrulama sitesinde görüntü kontrol edildiğinde görünür. Şirketler görüntülerini farklı şekillerde işaretleyebilir; bu nedenle çeşitli göstergelere aşina olman gerekebilir.

Şekil 4. ChatGPT tarafından oluşturulan görseller C2PA meta verilerini içerir (Kaynak: openai.com)

Google yakın zamanda, yapay zekâ görsellerine filigran eklemenin yenilikçi bir yolu olan SynthID'yi duyurdu. SynthID, dijital filigranın doğrudan yapay zekâ tarafından oluşturulan içeriğin piksellerine gömülmesini sağlar. Bu filigran insan gözüyle görülemez, ancak tanımlama amacıyla algılanabilir. SynthID, bu dijital filigranı tarayarak bir görselin muhtemelen bir yapay zekâ aracı tarafından oluşturulup oluşturulmadığını değerlendirebilir.

Görseldeki bozulmaları veya anormallikleri ara#

Yapay zekâ tarafından oluşturulan görseller, derin öğrenme algoritmalarının sınırlamaları nedeniyle çoğu zaman kusurlar içerir. Yaygın anormallikler şunlardır:

• Bulanık veya anormal arka planlar: Hizalanmamış merdivenler, garip şekilli mobilyalar ve bulanık ayrıntılar.
• Saçtaki tutarsızlıklar: Doğal olmayan dokular, tuhaf desenler veya bulanıklık.
• Aşırı işlenmiş görünüm: Bulanık ve pürüzsüz dokuların bir arada olduğu parlak, gerçek dışı bir görünüm.
• Aksesuarlardaki hatalar: Şekli bozulmuş takılar, eşleşmeyen küpeler ve deforme olmuş nesneler.
• Garip parmaklar: Fazladan parmaklar, eksik başparmaklar veya ellerdeki diğer anormallikler.

Şekil 5. Yapay zekâ tarafından oluşturulmuş bir görseldeki anormallikler.

Bu işaretler, yapay zekâ tarafından oluşturulan görselleri belirlemeye yardımcı olur. Ancak yapay zekâdaki gelişmeler, gelecekte bu görsellerin daha az görünür kusur içerebileceği anlamına geliyor.

Yapay zekâ görseli tanımlama araçlarını kullan#

Yapay zekâ görseli tanımlama araçlarını kullanmak, yapay zekâ görsellerini tespit etmek için başka bir seçenektir; ancak sonuçların tamamen doğru olmayabileceğini unutmamalısın. Yapay zekâ görsellerini tespit etmeye yönelik en popüler araçlardan bazılarına göz atalım:

• AI Or Not: Gerçek ve sahte içeriği hızla doğrulamak için gelişmiş algoritmalar ve makine öğrenimi kullanır. Özellikle sahte NFT görsellerinde etkilidir.
• Content at Scale: Bu ücretsiz ve kullanımı kolay araç, popüler üreticilerden alınan görseller için İnsan mı Yapay Zekâ mı Olasılık puanı sunar.
• Illuminarty: Yapay zekâ tarafından oluşturulan görselleri ve metinleri kapsamlı biçimde analiz eder; yapay zekâ modellerini ve yapay zekâ tarafından oluşturulmuş belirli alanları tespit etmeyi de içerir.
• Maybe's AI Art Detector: Sanatsal görseller için insan mı yapay mı şeklinde bir yüzde puanı sunan ViT modelini kullanan, kullanımı kolay bir araçtır.
• V7 Deepfake Detector: StyleGAN deepfake görsellerini tespit etmeye yönelik bir Chrome uzantısıdır ve sahte profilleri belirlemeye yardımcı olur.
• Fake Image Detector: Manipüle edilmiş görselleri tespit etmek için Meta Veri ve Hata Düzeyi Analizi (ELA) kullanır, ancak dosya uyumluluğu sınırlıdır ve çökmeler yaşar.

Yapay zekâ tarafından oluşturulan medya yayılıp gelişmeye devam ettikçe, bu araçlar gelecekte daha da etkili hâle gelecek.

Önemli çıkarımlar#

Üretken yapay zekâ modelleri daha akıllı hâle geldikçe, yapay zekâ tarafından oluşturulan görselleri gerçek fotoğraflardan ayırmak zorlaşıyor. Teknolojik gelişme açısından heyecan verici olsa da bu durum etik açıdan kaygı verici. Yapay zekânın görsel oluşturmak için uygun maliyetli ve yenilikçi bir yol sunduğu doğru, ancak dikkate alınması gereken yasal ve pratik engeller var. Neyse ki bu yeni ikilemde yolumuzu bulmamıza yardımcı olacak yöntem ve araçlar geliştiriliyor. Bilgimizi güncel tutarak görsel içeriğin güvenilir kalmasını sağlayabiliriz.

Yapay zekâ hakkında daha fazla bilgi edinmek için topluluğumuzla bağlantı kur! Yapay zekâyı sağlık ve tarım gibi çeşitli sektörlerde yenilikçi çözümler oluşturmak için nasıl kullandığımızı görmek üzere GitHub depomuzu keşfet. Bizimle yeni fırsatların kapısını arala!