Manipüle edilmiş bir görüntü nasıl tespit edilir?

Görüntüleri manipüle etmek için kullanılan teknikler o kadar gelişkin ki, hiper-gerçekçi düzmece görüntü çağına girmiş durumdayız.

Bu cins görüntüler yanlış bilginin yayılmasına yol açabilir ve hatta seçimler gibi çok önemli olaylarda kamuoyunu etkileyebilir.

Galler Prensesi Kate Middleton ve çocuklarının bir fotoğrafının “manipüle edildiği” telaşıyla haber ajansları tarafından geri çekilmesiyle, bu mevzu daha önce hiç olmadığı kadar gündeme girdi.

Peki, düzenlenmiş ya da yapay zeka tarafından üretilmiş bir manzarayı tespit etmek için neler yapılabilir?

Yansımalar ve gölgeler

Anormal ışıklandırma ekseriyetle bir fotoğrafın değiştirildiğini ele verir. Örneğin insanların gözlerindeki ışık yansımalarını denetim edin; ışık kaynağı çoklukla gözlere yansıyacaktır.

Boyut ve renk pozisyonla eşleşmiyorsa ya da gözler arasında farklılık varsa, şüphelenmek için nedeniniz olabilir.

Bir manzaradaki yansıtıcı yüzeylerde öznelerin ve objelerin görünme biçimi de ipuçları sağlayabilir.

Görüntüdeki objelerin gölgeleri, birden fazla görselden bir araya getirilmişse hizada olmayabilir, lakin kimi fotoğrafların birden fazla ışık kaynağıyla çekilebileceğini unutmayın.

Işığın bir öznenin yüzünde nasıl göründüğünü incelemeye değer. Örneğin güneş arkalarındaysa kulakları kırmızı görünebilir.

Yapay zeka da uyumsuz ışık ve gölgeler üretebilir, lakin algoritmalar geliştikçe, yapay zeka tarafından üretilen yüzler ekseriyetle insan yüzlerinden daha gerçek sanılabiliyor.

Eller ve kulaklar

Bir öbür belirleyici prosedür de kopyalanması zor olan özellikleri aramak. Yapay zeka şimdi elleri ve kulakları oluşturma konusunda zayıf; biçimlerini, oranlarını ve hatta parmak sayılarını bile karıştırabiliyor.

Bunlar ressamların da zor bulduğu özelliklerle benzer. Lakin insanların yapay zeka tarafından üretilen manzaralarının diğer tarafları hiper-gerçek hale geldikçe, bu yanlışlıklar gözümüze doğal görünmeyen ve rahatsız eden bir his yaratır.

• Trump’ın destekçileri yapay zeka üretimi uydurma görsellerle siyah seçmenleri eski lidere oy vermeye teşvik etmeye çalışıyor

BBC

Meta verilere bakın

Dijital imajların kodlarında, geçersiz bir imajın tespit edilmesine yardımcı olabilecek bilgi kırıntıları batındır.

Bir dijital kamera bir imgeyi her çektiğinde, görüntü evrakına meta bilgiler yazılır.

Örneğin zaman damgaları, Başkan Donald Trump’ın Ekim 2020’de Covid-19’a yakalandığını açıkladıktan bir gün sonra hakikaten Beyaz Saray’da olup olmadığına dair sorulara yol açtı.

Görüntü gürültüsü

Her dijital kamera sensöründe, fotoğraflarda bir cins “parmak izi” bırakan özgün yanlışlara yol açan küçük üretim yanılgıları 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.

Doğrulama araçları

Google 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 şeyi diğer şirketlerin yapay zeka araçları tarafından üretilen görseller için de yapmayı planlıyor.

• Teknoloji şirketleri, seçmenlerin yapay zeka ile kandırılmasını engellemek için ne yapıyor?
• Trump’ın destekçileri yapay zeka üretimi uydurma görsellerle siyah seçmenleri eski lidere oy vermeye teşvik etmeye çalışıyor
• Facebook ve Instagram, kötü gayeli kullanıma karşı yapay zeka görsellerini etiketlemeye başlıyor
• Sora: Metni görüntüye dönüştüren yapay zeka teknolojisi