Labmedya - Laboratuvar ve Sağlık Gazetesi

Deepfake yapay zeka nedir?

Deepfake AI, ikna edici görüntüler, ses ve video sahtekarlıkları oluşturmak için kullanılan bir tür yapay zekadır. Terim hem teknolojiyi hem de ortaya çıkan sahte içeriği tanımlıyor ve derin öğrenme ile sahtenin bir birleşimidir.

Deepfakes genellikle bir kişinin diğeriyle değiştirildiği mevcut kaynak içeriğini dönüştürür. Ayrıca birisinin yapmadığı veya söylemediği bir şeyi yaparken veya söylerken temsil edildiği tamamen orijinal içerikler de oluştururlar.

Deepfake'lerin yarattığı en büyük tehlike, güvenilir kaynaklardan geliyormuş gibi görünen yanlış bilgileri yayma yetenekleridir. Örneğin 2022'de Ukrayna Devlet Başkanı Volodymyr Zelenskyy'nin askerlerine teslim olmalarını istediği deepfake bir video yayınlandı .Seçimlere ve seçim propagandasına müdahale etme potansiyelineilişkin endişeler de dile getirildi . Deepfake'ler ciddi tehditler oluştursa da video oyunu sesi ve eğlencesi, müşteri desteği ve çağrı yönlendirme ve resepsiyonist hizmetleri gibi arayan yanıtlama uygulamaları gibi meşru kullanımları da vardır.

Deepfake'ler nasıl çalışır?

Deepfakes , sahte içerik oluşturmak ve iyileştirmek için biri jeneratör diğeri ayırıcı olmak üzere iki algoritma kullanır. Jeneratör, istenen çıktıya dayalı olarak bir eğitim veri seti oluşturarak ilk sahte dijital içeriği oluştururken, ayırıcı, içeriğin ilk versiyonunun ne kadar gerçekçi veya sahte olduğunu analiz eder. Bu süreç tekrarlanarak oluşturucunun gerçekçi içerik oluşturma konusunda gelişmesine ve ayrıştırıcının, oluşturucunun düzeltmesi için kusurları tespit etme konusunda daha becerikli hale gelmesine olanak tanır.

Üretici ve ayırıcı algoritmaların birleşimi, üretken bir rakip ağ oluşturur. GAN , gerçek görüntülerdeki kalıpları tanımak için derin öğrenmeyi kullanır ve ardından bu kalıpları sahte görüntüler oluşturmak için kullanır. Deepfake bir fotoğraf oluştururken GAN sistemi, tüm ayrıntıları ve perspektifleri yakalamak için hedefin fotoğraflarını çeşitli açılardan görüntüler. Deepfake bir video oluştururken GAN, videoyu çeşitli açılardan görüntüler ve ayrıca davranışları, hareketleri ve konuşma kalıplarını analiz eder. Bu bilgi daha sonra son görüntünün veya videonun gerçekçiliğine ince ayar yapmak için ayırıcıdan birden çok kez geçirilir.

Deepfake videoları iki yoldan biriyle oluşturulur. Kişinin hiç yapmadığı şeyleri söyleyip yaptırdığı, hedefin orijinal bir video kaynağını kullanabilirler; veya kişinin yüzünü, yüz değiştirme olarak da bilinen başka bir kişinin videosuyla değiştirebilirler.

Deepfake oluşturmaya yönelik bazı spesifik yaklaşımlar şunlardır:

•        Kaynak video deepfakes. Kaynak bir videodan çalışırken, sinir ağı tabanlı bir deepfake otomatik kodlayıcı, hedefin yüz ifadeleri ve vücut dili gibi ilgili özelliklerini anlamak için içeriği analiz eder. Daha sonra bu özellikleri orijinal videoya uygular. Bu otomatik kodlayıcı, ilgili nitelikleri kodlayan bir kodlayıcı içerir; ve bu nitelikleri hedef videoya yükleyen bir kod çözücü.
•        Ses deepfake'leri. Ses deepfake'leri için GAN, bir kişinin sesini klonlar, ses kalıplarına dayalı bir model oluşturur ve bu modeli, sesin yaratıcının istediği her şeyi söylemesini sağlamak için kullanır. Bu teknik genellikle video oyunu geliştiricileri tarafından kullanılır.
•        Dudak senkronizasyonu. Dudak senkronizasyonu, deepfake'lerde kullanılan bir başka yaygın tekniktir. Burada deepfake, bir ses kaydını videoyla eşleştirerek videodaki kişinin kayıttaki kelimeleri söylüyormuş gibi görünmesini sağlıyor. Eğer sesin kendisi deepfake ise video ekstra bir aldatma katmanı ekler. Bu teknik tekrarlayan sinir ağları tarafından desteklenmektedir .

Yazar:   ALPEREN BİÇER

 Kaynak: Chadha, A., Kumar, V., Kashyap, S. ve Gupta, M. (2021). Deepfake: genel bakış. İkinci Uluslararası Bilgi İşlem, İletişim ve Siber Güvenlik Konferansı Bildirileri: IC4S 2020 ( s. 557-566). Springer Singapur.

Westerlund, M. (2019). Deepfake teknolojisinin ortaya çıkışı: Bir inceleme. Teknoloji yenilik yönetimi incelemesi , 9 (11).