Manipüle edilmiş bir görüntü nasıl tespit edilir?

Fotoğrafların sadece 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 sahte görüntü çağına girmiş durumdayız.

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

Galler Prensesi Kate Middleton ve çocuklarının bir fotoğrafının "manipüle edildiği" endişesiyle haber ajansları tarafından geri çekilmesiyle, bu konu daha önce hiç olmadığı kadar gündeme girdi.

Peki, düzenlenmiş veya yapay zeka tarafından üretilmiş bir görüntüyü tespit etmek için neler yapılabilir?

Yansımalar ve gölgeler

Anormal ışıklandırma genellikle bir fotoğrafın değiştirildiğini ele verir. Örneğin insanların gözlerindeki ışık yansımalarını kontrol edin; ışık kaynağı genellikle gözlere yansıyacaktır.

Boyut ve renk konumla eşleşmiyorsa veya gözler arasında farklılık varsa, şüphelenmek için nedeniniz olabilir.

Bir görüntüdeki yansıtıcı yüzeylerde öznelerin ve nesnelerin görünme şekli de ipuçları sağlayabilir.

Görüntüdeki nesnelerin gölgeleri, birden fazla görselden bir araya getirilmişse aynı hizada olmayabilir, ancak bazı 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, ancak algoritmalar geliştikçe, yapay zeka tarafından üretilen yüzler genellikle insan yüzlerinden daha gerçek sanılabiliyor.

Eller ve kulaklar

Bir başka belirleyici yöntem de kopyalanması zor olan özellikleri aramak. Yapay zeka şu anda elleri ve kulakları oluşturma konusunda zayıf; şekillerini, oranlarını ve hatta parmak sayılarını bile karıştırabiliyor.

Bunlar ressamların da zor bulduğu özelliklerle aynı. Ancak insanların yapay zeka tarafından üretilen görüntülerinin diğer yönleri hiper-gerçek hale geldikçe, bu yanlışlıklar gözümüze doğal görünmeyen ve rahatsız eden bir his yaratır.

• Trump'ın destekçileri yapay zeka üretimi sahte görsellerle siyah seçmenleri eski başkana oy vermeye teşvik etmeye çalışıyor

Meta verilere bakın

Dijital görüntülerin kodlarında, sahte bir görüntünün tespit edilmesine yardımcı olabilecek bilgi kırıntıları gizlidir.

Bir dijital kamera bir görüntüyü her çektiğinde, görüntü dosyasına meta veriler yazılır.

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

Görüntü gürültüsü

Her dijital kamera sensöründe, fotoğraflarda bir tür "parmak izi" bırakan özgün hatalara yol açan küçük üretim hataları olabilir.

Bu daha sonra belirli bir kamera ile ilişkilendirilir ve bir fotoğrafın manipüle edilmiş alanlarının belirlenmesine yardımcı olabilir.

Yapay zeka tarafından üretilen bir görüntünün greni de tuhaf görünebilir.

Doğrulama araçları

Google gibi 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 aynı 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 sahte görsellerle siyah seçmenleri eski başkana oy vermeye teşvik etmeye çalışıyor
• Facebook ve Instagram, kötü amaçlı kullanıma karşı yapay zeka görsellerini etiketlemeye başlıyor
• Sora: Metni videoya dönüştüren yapay zeka teknolojisi