Fotoğrafların yalnızca birkaç tıklamayla dijital olarak değiştirilebildiği ve hatta yapay zeka ile sıfırdan üretilebildiği bir dünyada, gözlerimizin gördüğüne inanmak da giderek zorlaşıyor.
Görüntüleri manipüle etmek için kullanılan teknikler o kadar gelişkin ki, hiper-gerçekçi uydurma imaj çağına girmiş durumdayız.
Bu tıp imajlar yanlış bilginin yayılmasına yol açabilir ve hatta seçimler üzere değerli olaylarda kamuoyunu etkileyebilir.
Galler Prensesi Kate Middleton ve çocuklarının bir fotoğrafının “manipüle edildiği” telaşıyla haber ajansları tarafından geri çekilmesiyle, bu bahis daha evvel hiç olmadığı kadar gündeme girdi.
Peki, düzenlenmiş yahut yapay zeka tarafından üretilmiş bir manzarayı tespit etmek için neler yapılabilir?
Anormal ışıklandırma çoklukla bir fotoğrafın değiştirildiğini ele verir. Örneğin insanların gözlerindeki ışık yansımalarını denetim edin; ışık kaynağı çoklukla gözlere yansıyacaktır.
Boyut ve renk pozisyonla eşleşmiyorsa yahut gözler ortasında farklılık varsa, şüphelenmek için nedeniniz olabilir.
Bir manzaradaki yansıtıcı yüzeylerde öznelerin ve objelerin görünme şekli de ipuçları sağlayabilir.
Görüntüdeki objelerin gölgeleri, birden fazla görselden bir ortaya getirilmişse tıpkı hizada olmayabilir, lakin birtakım fotoğrafların birden fazla ışık kaynağıyla çekilebileceğini unutmayın.
Işığın bir öznenin yüzünde nasıl göründüğünü incelemeye kıymet. Örneğin güneş arkalarındaysa kulakları kırmızı görünebilir.
Yapay zeka da uyumsuz ışık ve gölgeler üretebilir, ancak algoritmalar geliştikçe, yapay zeka tarafından üretilen yüzler ekseriyetle insan yüzlerinden daha gerçek sanılabiliyor.
Bir diğer belirleyici sistem de kopyalanması güç olan özellikleri aramak. Yapay zeka şu anda elleri ve kulakları oluşturma konusunda zayıf; hallerini, oranlarını ve hatta parmak sayılarını bile karıştırabiliyor.
Bunlar ressamların da sıkıntı bulduğu özelliklerle tıpkı. Lakin insanların yapay zeka tarafından üretilen manzaralarının öbür istikametleri hiper-gerçek hale geldikçe, bu yanlışlıklar gözümüze doğal görünmeyen ve rahatsız eden bir his yaratır.
Dijital imgelerin kodlarında, geçersiz bir imajın tespit edilmesine yardımcı olabilecek bilgi kırıntıları saklıdır.
Bir dijital kamera bir manzarayı her çektiğinde, manzara belgesine meta datalar yazılır.
Örneğin vakit damgaları, Lider Donald Trump’ın Ekim 2020’de Covid-19’a yakalandığını açıkladıktan bir gün sonra hakikaten Beyaz Saray’da olup olmadığına dair sorulara yol açtı.
Her dijital kamera sensöründe, fotoğraflarda bir çeşit “parmak izi” bırakan özgün yanlışlara yol açan küçük üretim kusurları olabilir.
Bu daha sonra makul bir kamera ile ilişkilendirilir ve bir fotoğrafın manipüle edilmiş alanlarının belirlenmesine yardımcı olabilir.
Yapay zeka tarafından üretilen bir imgenin greni de tuhaf görünebilir.
Google üzere internet şirketleri, insanların yapay zeka tarafından üretilen görselleri tespit etmelerine yardımcı olabilecek görsel doğrulama araçlarını kullanıma sundu.
Facebook ve Instagram, Meta’nın kendi sistemlerinden gelen yapay zeka tarafından üretilen görüntüleri etiketlemeye başladı ve birebir şeyi öbür şirketlerin yapay zeka araçları tarafından üretilen görseller için de yapmayı planlıyor.
