Yapay zeka, “deepfake” olarak adlandırılan – son derece gerçekçi ancak uydurma medya içerikleri oluşturma gücünü açığa çıkardı. Birinin yüzünü kusursuzca değiştiren videolardan, gerçek kişiden ayırt edilemeyen klonlanmış seslere kadar deepfake’ler, görmek (veya duymak) her zaman inanmak anlamına gelmeyen yeni bir dönemi temsil ediyor. Bu teknoloji, sektörlerde yenilik yapmak için heyecan verici fırsatlar sunarken, aynı zamanda ciddi riskler de taşımaktadır.

Bu makalede, Yapay Zeka deepfake’lerinin ne olduğunu, nasıl çalıştığını ve günümüz dünyasında getirdiği temel fırsatları ve tehlikeleri inceleyeceğiz.

Deepfake Nedir?

Deepfake, yapay zeka tarafından gerçek içeriği ikna edici şekilde taklit etmek için oluşturulan veya değiştirilen sentetik medya (video, ses, görüntü veya hatta metin) parçasıdır. Terim, “derin öğrenme” (gelişmiş yapay zeka algoritmaları) ve “sahte” kelimelerinden türemiş olup, 2017 civarında Reddit forumlarında kullanıcıların yüz değiştirilmiş ünlü videolarını paylaşmasıyla popüler hale gelmiştir.

Modern deepfake’ler genellikle generatif karşıt ağlar (GAN’ler) gibi tekniklerden yararlanır – birbirine karşı eğitim veren iki sinir ağı, giderek daha gerçekçi sahte içerikler üretir. Son on yılda yapay zekadaki gelişmeler, deepfake oluşturmayı daha kolay ve ucuz hale getirdi: artık internet bağlantısı olan herkes sentetik medya üreticilerinin anahtarlarına sahip.

İlk deepfake’ler, kötü niyetli kullanımları (örneğin, ünlülerin yüzlerini sahte videolara yerleştirmek) nedeniyle kötü bir üne sahip oldu. Ancak, tüm yapay zeka tarafından oluşturulan sentetik içerikler kötü amaçlı değildir. Birçok teknoloji gibi, deepfake’ler bir araçtır – etkileri (iyi ya da kötü) nasıl kullanıldığına bağlıdır.

Dünya Ekonomik Forumu’nun belirttiği gibi, olumsuz örnekler çok olsa da, “böyle sentetik içerikler aynı zamanda faydalar da sağlayabilir.” Aşağıdaki bölümlerde, deepfake yapay zekasının öne çıkan olumlu uygulamalarını ve ardından bu teknolojiyle ilişkili ciddi riskler ve kötüye kullanımları ele alacağız.

Deepfake Yapay Zekasının Fırsatları ve Olumlu Uygulamaları

Tartışmalı itibarlarına rağmen, deepfake’ler (daha nötr bir ifadeyle “sentetik medya” olarak da anılır) yaratıcı, eğitimsel ve insani alanlarda birçok olumlu uygulama sunmaktadır:

• Eğlence ve Medya: Film yapımcıları, etkileyici görsel efektler yaratmak ve oyuncuları ekranda “gençleştirmek” için deepfake tekniklerini kullanıyor. Örneğin, son Indiana Jones filminde, Harrison Ford’un genç hali, geçmiş on yıllara ait görüntüleriyle eğitilen bir yapay zeka tarafından dijital olarak yeniden yaratıldı. Bu teknoloji, tarihi figürleri veya vefat etmiş oyuncuları yeni performanslar için canlandırabilir ve dudak hareketlerini doğru eşleştirerek dublajı geliştirebilir.
  Genel olarak, deepfake’ler film, televizyon ve oyunlarda daha sürükleyici ve gerçekçi içerikler üretebilir.

• Eğitim ve Eğitim: Deepfake teknolojisi, öğrenme deneyimlerini daha ilgi çekici ve etkileşimli hale getirebilir. Eğitmenler, ünlü kişilerin gerçekçi figürlerini içeren eğitim simülasyonları veya tarihsel canlandırmalar oluşturabilir, böylece tarih veya fen derslerini hayata geçirebilir.
  Yapay zeka tarafından oluşturulan gerçekçi rol yapma senaryoları (örneğin, tıbbi acil durum veya uçuş kokpit senaryosu simülasyonu) sağlık, havacılık, askeriye gibi alanlarda profesyonellerin eğitimine yardımcı olabilir. Bu yapay zeka destekli simülasyonlar, öğrenenleri gerçek dünya durumlarına güvenli ve kontrollü bir şekilde hazırlar.

• Erişilebilirlik ve İletişim: Yapay zeka tarafından oluşturulan medya, dil ve iletişim engellerini aşmaktadır. Deepfake çevirmenler, bir videoyu konuşmacının sesi ve davranışlarını koruyarak birden fazla dile dublaj yapabilir – örneğin, sanatçı FKA Twigs, bilmediği dillerde konuşan kendi deepfake versiyonunu oluşturdu. Bu, hayat kurtarıcı bir potansiyele sahiptir: acil servisler, 911 çağrılarını daha hızlı yorumlamak için yapay zeka ses çevirisi kullanarak kritik durumlarda çeviri süresini %70’e kadar kısalttı.
  Benzer şekilde, deepfake destekli işaret dili avatarları, işitme engelli izleyiciler için konuşmayı işaret diline çevirmek üzere geliştiriliyor; bu avatarlar, erken çalışmalarda algoritmaların gerçek insan işaretçileriyle ayırt edemediği kadar gerçekçi videolar üretiyor. Bir diğer etkili kullanım ise konuşma yetisini kaybedenler için kişisel ses klonlamadır – örneğin, nörodejeneratif hastalığı olan bir ABD Kongre üyesi, artık konuşamadığında kendi sesinin yapay zeka tarafından oluşturulmuş klonunu kullanarak yasama üyelerine hitap etti ve “kendi ses tonuyla konuşma” imkanı buldu.
  Bu tür uygulamalar, deepfake’lerin erişilebilirliği artırdığını ve insanların seslerini ve iletişimlerini koruduğunu gösteriyor.

• Sağlık ve Terapi: Tıpta, sentetik medya hem araştırmaya hem de hasta refahına katkı sağlar. Yapay zeka tarafından oluşturulan tıbbi görüntüler, tanı algoritmaları için eğitim verilerini artırabilir – bir çalışma, tümör tespiti için GAN tarafından oluşturulan MRI görüntüleriyle eğitilen bir yapay zeka sisteminin, gerçek taramalarla eğitilen bir sistem kadar iyi performans gösterdiğini ortaya koydu. Bu, deepfake’lerin hasta gizliliğini riske atmadan bol miktarda eğitim verisi yaratabileceği anlamına gelir.
  Terapi amaçlı olarak, kontrollü deepfake’ler hastalara rahatlık da sağlayabilir. Örneğin, bakıcılar, Alzheimer hastalarının en iyi hatırladığı dönemden sevdiklerinin genç hallerinin göründüğü videolar oluşturarak hastaların kafa karışıklığını ve kaygısını azaltmayı denedi. Kamu sağlığı kampanyalarında ise deepfake teknikleri güçlü mesajlar iletmek için kullanıldı: bir sıtma karşıtı kampanyada, futbol yıldızı David Beckham’ın video mesajı yapay zeka ile dokuz farklı dilde “konuşacak” şekilde değiştirildi ve böylece kampanya dünyada yarım milyar kişiye ulaştı. Bu, sentetik medyanın önemli mesajları çeşitli kitlelere ulaştırmadaki gücünü gösteriyor.

• Gizlilik ve Anonimlik: Paradoksal olarak, sahte haber yaratabilen aynı yüz değiştirme yeteneği gizliliği korumak için de kullanılabilir. Aktivistler, muhbirler veya savunmasız bireyler, yüzleri gerçekçi yapay zeka tarafından oluşturulmuş bir yüzle değiştirilerek kimlikleri gizlenebilir; bu, belirgin bulanıklığa başvurmadan yapılır.
  Önemli bir örnek, 2020 yapımı “Welcome to Chechnya” belgeselidir; burada, zulümden kaçan LGBT aktivistlerinin kimliklerini gizlemek için yapay zeka ile oluşturulmuş yüz kaplamaları kullanıldı ve böylece yüz ifadeleri ve duyguları korunarak izleyicilerin insanlıkla bağ kurması sağlandı.
  Araştırmacılar, bu fikri günlük gizlilik için araçlara dönüştürmeye çalışıyor – örneğin, deneysel “anonimleştirme sistemleri”, sosyal medyada paylaşılan fotoğraflarda kişinin izni olmadan yüzünü otomatik olarak sentetik bir benzerle değiştirebiliyor. Benzer şekilde, “ses derisi” teknolojisi, çevrimiçi oyunlar veya sanal toplantılarda konuşmacının sesini gerçek zamanlı olarak değiştirerek önyargı veya tacizi önlerken orijinal duygu ve niyeti iletebiliyor.
  Bu uygulamalar, deepfake’lerin bireylerin dijital kimlik ve güvenliklerini kontrol etmelerine yardımcı olabileceğini gösteriyor.

Deepfake yüz değiştirme, bireyleri anonimleştirmek için kullanılabilir. Örneğin, Welcome to Chechnya filmi, risk altındaki aktivistlerin yüzlerini gönüllü oyuncuların yüzleriyle yapay zeka aracılığıyla kaplayarak kimliklerini gizlerken doğal ifadeleri korudu. Bu, sentetik medyanın hassas durumlarda gizliliği nasıl koruyabileceğini gösterir.

Özetle, deepfake’ler çift taraflı bir kılıçtır. Bir yanda, “sentetik içerik ne doğası gereği olumlu ne de olumsuzdur – etkisi aktöre ve niyetine bağlıdır”. Yukarıdaki örnekler, deepfake teknolojisini yaratıcılık, iletişim ve toplumsal fayda için kullanma fırsatını vurgulamaktadır.

Ancak, bu güçlü aracın diğer yüzü, kötü niyetle kullanıldığında yol açtığı büyük zarar potansiyelidir. Son yıllar, deepfake kaynaklı aldatma ve kötüye kullanımla ilgili birçok uyarıcı örnek sundu; bunları şimdi inceleyeceğiz.

Deepfake’lerin Riskleri ve Kötüye Kullanımları

Kolayca üretilebilen deepfake’lerin yaygınlaşması ciddi endişeler ve tehditler doğurmuştur. Aslında, 2023 yılında yapılan bir ankette Amerikalıların %60’ı deepfake’lerden “çok endişeli” olduğunu belirtmiş ve bu, onların yapay zekayla ilgili en büyük korkusu olarak sıralanmıştır. Deepfake teknolojisiyle ilişkili başlıca riskler şunlardır:

• Yanlış Bilgi ve Politik Manipülasyon: Deepfake’ler, dezenformasyon yaymak için silah haline getirilebilir. Kamuoyundaki figürlerin sahte video veya ses kayıtları, onların hiç yapmadığı şeyleri yapıyormuş gibi göstererek halkı kandırabilir. Bu tür yalanlar kurumlara olan güveni zedeleyebilir, kamuoyunu etkileyebilir veya hatta kargaşaya yol açabilir.

  Örneğin, Rusya’nın Ukrayna savaşında, Başkan Volodymyr Zelensky’nin teslim oluyormuş gibi göründüğü bir deepfake video dolaşıma girdi; başı orantısız büyük ve sesi garip olduğu için hızla çürütüldü ancak bu, düşmanların propaganda için yapay zeka sahtekarlıklarını kullanma potansiyelini gösterdi.
  Benzer şekilde, 2023’te Pentagon yakınlarında bir “patlama”nın sahte görüntüsü viral oldu ve yetkililer bunun yapay zeka tarafından oluşturulduğunu açıklayana kadar borsada kısa süreli bir düşüş yaşandı.

  Deepfake’ler geliştikçe, çok inandırıcı sahte haberler yaratma riski artıyor ve bu da halkın gerçek ile uydurmayı ayırt etme yeteneğini zayıflatıyor. Bu sadece yalan yaymakla kalmaz, aynı zamanda “yalancıların avantajı” etkisi yaratır – insanlar gerçek videolara veya kanıtlara bile güvenmemeye başlayabilir, onları deepfake olmakla suçlayabilir. Sonuç olarak, gerçeklik erozyona uğrar ve medya ile demokratik tartışmaya olan güven daha da azalır.

• Rızasız Pornografi ve Taciz: Deepfake’lerin en erken ve en yaygın kötüye kullanımlarından biri, sahte müstehcen içerik üretimidir. Birkaç fotoğraf kullanarak, saldırganlar (çoğunlukla anonim forumlar veya uygulamalar aracılığıyla) bireylerin – genellikle kadınların – gerçekçi pornografik videolarını rızaları olmadan oluşturabilir. Bu, ciddi bir gizlilik ihlali ve cinsel taciz biçimidir.

  Çalışmalar, çevrimiçi deepfake videolarının büyük çoğunluğunun (%90-95 civarı) rızasız pornografi olduğunu ve neredeyse tamamının kadın mağdurları içerdiğini ortaya koymuştur. Bu tür sahte videolar kişisel düzeyde yıkıcı olabilir; utanç, travma, itibar kaybı ve hatta şantaj tehditlerine yol açabilir. Ünlü oyuncular, gazeteciler ve sıradan bireyler yüzlerinin yetişkin içeriklere yapıştırıldığını gördü.

  Emniyet güçleri ve politika yapıcılar bu eğilimden giderek daha fazla endişe duyuyor; örneğin ABD’de bazı eyaletler ve federal hükümet, deepfake pornografiyi suç sayan yasalar önerdi veya kabul etti ve mağdurlara yasal haklar tanıdı. Deepfake pornografinin zararı, bu teknolojinin gizliliği ihlal etmek, bireyleri hedef almak (çoğunlukla kadınlara karşı önyargıyla) ve zararlı sahte görüntüler yaymak için nasıl kötüye kullanılabileceğini gösteriyor.

• Dolandırıcılık ve Taklit Dolandırıcılıkları: Deepfake’ler, siber suçlular için tehlikeli yeni bir silah haline geldi. Yapay zeka tarafından oluşturulan ses klonları ve hatta canlı video deepfake’leri, güvenilen kişilerin taklit edilmesi için kullanılıyor. FBI, suçluların ailenin üyeleri, iş arkadaşları veya yöneticiler gibi davranmak için yapay zeka ses/video klonlama tekniklerini kullandığını ve mağdurları para göndermeye veya hassas bilgileri ifşa etmeye ikna ettiğini uyarıyor.

  Bu dolandırıcılıklar, “taklit” dolandırıcılığının yüksek teknolojili bir versiyonu olup, önemli kayıplara yol açtı. Gerçek bir olayda, hırsızlar bir CEO’nun sesini yapay zeka ile taklit ederek bir çalışanı 220.000 € (yaklaşık 240.000 $) göndermeye ikna etti. Başka bir olayda, suçlular bir şirketin CFO’sunun Zoom görüşmesindeki video varlığını deepfake ile taklit ederek 25 milyon dolarlık bir transferi sahte hesaplara onaylattı.

  Bu tür deepfake destekli sosyal mühendislik saldırıları artışta – raporlar, son birkaç yılda dünya çapında deepfake dolandırıcılığında büyük bir artış olduğunu gösteriyor. Çok inandırıcı sahte ses/video ve dijital iletişimin hızı, mağdurları hazırlıksız yakalayabilir. İşletmeler, özellikle “CEO dolandırıcılığı” veya sahte yöneticilerin talimat vermesi gibi durumlarda risk altındadır.

  Çalışanlar görsel-işitsel medyaya şüpheyle yaklaşacak şekilde eğitilmezse, meşru görünen bir deepfake talimatını uygulayabilirler. Sonuç, para hırsızlığı, veri ihlalleri veya diğer maliyetli zararlar olabilir. Bu tehdit, güvenlik uzmanlarının kimlik doğrulama uygulamalarını güçlendirmesi (örneğin, talepleri doğrulamak için güvenli arka kanallar kullanmak) ve hassas işlemlerde ses ve videoyu doğrulamak için teknik tespit araçları geliştirmesi çağrısına yol açtı.

• Güvenin Aşınması ve Hukuki Zorluklar: Deepfake’lerin ortaya çıkışı, gerçeklik ile kurmaca arasındaki çizgiyi bulanıklaştırarak geniş toplumsal ve etik kaygılar doğuruyor. Sahte içerikler daha inandırıcı hale geldikçe, insanlar gerçek kanıtlara şüpheyle yaklaşabilir – bu, adalet ve kamu güveni için tehlikeli bir durumdur.

  Örneğin, gerçek bir yanlış davranış videosu, suçu işleyen kişi tarafından “deepfake” olarak reddedilebilir ve bu durum gazetecilik ve hukuki süreçleri zorlaştırır. Dijital medyaya olan güvenin aşınması ölçülmesi zor ancak zamanla çok zararlıdır.

  Deepfake’ler ayrıca karmaşık hukuki sorunlar da yaratır: Bir kişinin yapay zeka tarafından oluşturulmuş benzerliğinin hakları kime aittir? Birinin itibarını zedeleyen sahte bir video için iftira veya karalama yasaları nasıl uygulanır? Ayrıca rıza ve etik soruları vardır – birinin yüzü veya sesi izinsiz deepfake’te kullanıldığında genellikle hak ihlali sayılır, ancak yasalar henüz bu duruma tam uyum sağlamamıştır.

  Bazı yargı bölgeleri, özellikle siyasi reklamlar veya seçimlerde kullanılan değiştirilmiş medyanın açıkça etiketlenmesini zorunlu kılmaya başladı. Ayrıca, sosyal ağlar gibi platformlar, zararlı deepfake’leri tespit edip kaldırmak için baskı altında (diğer dezenformasyon veya manipüle edilmiş medya türlerinde olduğu gibi).

  Teknolojik olarak, deepfake tespiti bir “silahlanma yarışı”dır. Araştırmacılar, sahtecilik izlerini (örneğin, yüz kan akışı veya göz kırpma anomalileri) tespit eden yapay zeka sistemleri geliştiriyor. Ancak tespit geliştikçe, deepfake yöntemleri de bunu aşmak için gelişiyor – bu da sürekli bir kedi-fare oyunu yaratıyor.

  Tüm bu zorluklar, toplumun medyayı gerçekçi şekilde doğrulama yöntemlerini yapay zeka çağında nasıl geliştireceği ve deepfake üreticilerini kötüye kullanımlardan nasıl sorumlu tutacağı konusunda ciddi şekilde düşünmesi gerektiğini gösteriyor.

Deepfake Çağında Yol Almak: Dengeli Bir Yaklaşım

Yapay zeka deepfake’leri, teknolojik ilerlemenin klasik bir ikilemini sunar: büyük vaatler ve beraberinde tehlikeler. Bir yanda, sesleri korumak, dilleri çevirmek, yeni hikaye anlatımı biçimleri hayal etmek ve gizliliği korumak gibi benzeri görülmemiş yaratıcı ve faydalı kullanımlar var.

Öte yandan, deepfake’lerin kötüye kullanımları gizlilik, güvenlik ve kamu güvenini tehdit ediyor. İleriye dönük olarak, faydaları maksimize ederken zararları minimize etmek kritik önemdedir.

Birçok cephede çalışmalar sürüyor. Teknoloji şirketleri ve araştırmacılar, gerçek ile sahte medyayı ayırt etmeye yardımcı olacak tespit araçları ve özgünlük çerçevelerine (örneğin dijital filigranlar veya içerik doğrulama standartları) yatırım yapıyor. Dünyanın dört bir yanındaki politika yapıcılar da en kötü deepfake uygulamalarını engellemek için yasalar üzerinde çalışıyor – örneğin sahte pornoyu yasaklamak, seçim dezenformasyonunu önlemek veya yapay zeka ile değiştirilmiş medyanın açıklanmasını zorunlu kılmak gibi.

Ancak, teknoloji hızla geliştiği ve sınırları kolayca aştığı için sadece düzenlemeler yeterli değil. Eğitim ve farkındalık da aynı derecede önemli: dijital okuryazarlık programları, halkın medyayı eleştirel değerlendirmeyi ve deepfake belirtilerine dikkat etmeyi öğrenmesini sağlayabilir; tıpkı insanların e-posta dolandırıcılıklarını veya oltalama girişimlerini tanımayı öğrendiği gibi.

Kullanıcılar, “mükemmel” veya sansasyonel görüntülerin uydurma olabileceğini bilirlerse, tepki vermeden veya paylaşmadan önce bunu göz önünde bulundurabilirler.

>>> Daha fazla bilgi için tıklayın:

Dijital çağda Yapay Zekanın Rolü

Yapay Zeka ve veri güvenliği sorunları

Sonuç olarak, deepfake olgusu kalıcıdır – “cini şişeden çıkardık ve geri koyamıyoruz”. Panik yapmak veya tamamen yasaklamak yerine, uzmanlar dengeli bir yaklaşımı savunuyor: sentetik medyada sorumlu yeniliği teşvik ederken kötüye kullanımlara karşı güçlü koruyucu önlemler geliştirmek.

Bu, etik kurallar çerçevesinde eğlence, eğitim, erişilebilirlik gibi alanlarda olumlu uygulamaları desteklemek ve aynı zamanda kötü niyetli kullanımları cezalandırmak için güvenlik önlemleri, yasal düzenlemeler ve normlara yatırım yapmak anlamına gelir. Birlikte çalışarak – teknoloji uzmanları, düzenleyiciler, şirketler ve vatandaşlar – deepfake yapay zekasının “yaygın, tanıdık ve güvenilir” olduğu bir gelecek inşa edebiliriz. Böyle bir gelecekte, deepfake’lerin sunduğu yaratıcılık ve kolaylıklardan faydalanırken, yeni aldatma biçimlerine karşı dikkatli ve dirençli oluruz.

Fırsatlar heyecan verici, riskler ise gerçek – her ikisini de kabul etmek, toplum yararına yapay zeka destekli bir medya ortamı şekillendirmenin ilk adımıdır.