Doğal içgüdülerimiz

İngiltere'deki Bournemouth Üniversitesi'nde görsel algı üzerine çalışan ve araştırmada yer almayan psikolog Dr. Alejandro Estudillo, BBC'ye yaptığı açıklamada, çalışmayı okuduğunda şaşırdığını söyledi.

Çünkü bu yaklaşım, diğer araştırmacıların kullandığı yöntemlerle çelişiyordu.

Yapay zekâ tarafından oluşturulan modeller halihazırda reklam kampanyalarında ve e-ticarette kullanılıyor

Ancak Estudillo'ya göre bu yeni yaklaşımın güzelliği, doğal içgüdülerimizden yararlanması.

"İnsanlar yüzleri tek tek özelliklere odaklanarak işlemez. Bunun yerine 'bütüncül işleme' adı verilen bir yöntem kullanırız" diyen Estudillo, bu süreçte bütün özellikleri biraraya getirerek yüzü etkin bir biçimde tanıdığımızı anlatıyor.

Örneğin bir yüzü ayırt edicilik ya da simetri açısından değerlendirirken belirli bir özelliğe odaklanmaz, yüzün tamamına bakarsınız.

Estudillo, "Belki de en iyi yaklaşımın, katılımcılara yüzleri günlük hayatta yaptıkları gibi doğal biçimde değerlendirmelerini söylemek olabileceğini kimse düşünmemişti" diyor.

'Kedi-fare oyunu'

Ancak araştırmanın bazı sınırlılıkları da var.

Dawel, eğitimin en gerçekçi yapay zekâ yüz üreticilerinden biri olan StyleGAN3 için son derece etkili olduğunun görüldüğünü, ancak diğer yapay zekâ modellerinde de test edilmesi gerektiğini söylüyor.

"Katılımcılarımızın tamamı genç yetişkinlerden oluşuyordu. Dolayısıyla bu eğitimin, dolandırıcılık karşısında özellikle savunmasız olduklarını bildiğimiz çocuklarda ve ileri yaştaki yetişkinlerde işe yarayıp yaramayacağına ilişkin kritik sorular bulunuyor" diye ekliyor.

Araştırmacılara göre asıl zorluk, insanların artık sürekli gelişen yapay zekâ sistemleriyle bir yarış içinde olması.

Yapay zekâyla oluşturulmuş içerikleri tespit etmek için algoritmalardan yararlanan otomatik araçlar mevcut. Ancak bunların da bazı sınırlılıkları bulunuyor.

Bu araçlar yalnızca belirli yapay zekâ ürünlerinde işe yarayabiliyor ve yeni modeller ortaya çıktığında ya da görüntüler düzenlendiğinde zorlanabiliyor.

Bu nedenle araştırmacılar, yapay zekâ deepfake'lerinin tespitinde insanları sürecin merkezinde tutmanın kritik önem taşıdığını söylüyor.

Dawel, "Bu bir kedi-fare oyunu. Sürekli değişen bilgisayar virüslerine benziyor. Onlar değişmeye devam ettikçe bizim de onlara ayak uydurmak için sürekli ilerlememiz gerekiyor" diyor.

Yine de Dawel, araştırmanın bulgularının "umutlu olmak için güçlü nedenler" sunduğuna inanıyor.

Dawel, gelecekte insanlara yalnızca durağan yüzleri değil, yapay zekâyla oluşturulmuş sesleri ve videoları da tespit etme becerisi kazandıracak benzer eğitimlerin geliştirilebileceğini söylüyor.

Böylece hepimiz bir görüşmede gerçek meslektaşlarımızla mı yoksa yapay zekâyla oluşturulmuş deepfake'lerle mi konuştuğumuzu ayırt etme konusunda daha donanımlı hale gelebiliriz.

Orijinali İngilizce olan bu makalenin çevirisinde yapay zekadan yararlandık. Yayınlanmadan önce çeviriyi bir BBC gazetecisi kontrol etti. Yapay zekayı nasıl kullandığımız hakkında daha fazla bilgi burada.