İngiltere merkezli araştırmacılar, yapay zeka tarafından üretilen portrelerin insan algısı üzerindeki etkilerini ölçmek amacıyla geniş çaplı bir çalışma yürüttü. Deney kapsamında, yüzleri tanıma ve karşılaştırma konusunda üstün becerilere sahip "süper tanıyıcılar" ile standart yüz tanıma yeteneklerine sahip kişilerden oluşan toplam 664 gönüllü test edildi. Çalışma sonuçları, her iki grubun da yapay zeka yüzlerini gerçeklerinden ayırmakta başlangıçta güçlük çektiğini, ancak belirli bir eğitim sürecinin ardından başarı oranlarının değiştiğini gösterdi.
Kısa süreli eğitim ile belirgin bir fark gözlendi
Araştırmada yer alan süper tanıyıcılar, beklendiği üzere her aşamada tipik yeteneklere sahip bireylerden daha yüksek performans sergiledi. Test öncesinde katılımcılara verilen beş dakikalık kısa eğitim seansı, özellikle süper tanıyıcıların gerçek yüzleri yapay zekadan ayırt etme kabiliyetini belirgin şekilde artırdı. Leeds Üniversitesi'nden psikoloji araştırmacısı Eilidh Noyes, konuya ilişkin değerlendirmesinde,
“AI görüntüleri giderek daha kolay üretilebilir ve tespit edilmesi zor hale geliyor. Bu görüntüler kötü amaçlarla kullanılabilir, bu nedenle güvenlik açısından yapay görüntüleri tespit etmek için yöntemler test etmek çok önemlidir” ifadelerini kullandı.
İlk aşamada süper tanıyıcılar bile yüzde 50’nin altında kaldı
Bilimsel çalışma, eğitimli ve eğitimsiz katılımcılar için iki farklı görev üzerine kurgulandı. İlk aşamada gönüllülere tek bir portre gösterilerek bunun yapay zeka ürünü olup olmadığı soruldu. İkinci aşamada ise biri gerçek diğeri sahte iki yüz arasından yapay olanın seçilmesi istendi. Her deney aşamasında farklı gruplar yer aldı. Eğitim almamış grupta süper tanıyıcıların doğruluk payı yüzde 41'de kalırken, standart yetenekli kişilerde bu oran yüzde 31 olarak kaydedildi. Görüntülerin yarısının yapay olduğu bir düzende, yüzde 50 olan şans faktörünün altında kalınması, yapay zeka portrelerinin insan gözüne gerçeklerden daha inandırıcı gelebildiğini kanıtladı.
Eğitim sonrası başarı oranı yüzde 64’e kadar yükseldi
Eğitim alan gruplarda ise sonuçlar yukarı yönlü ivme kazandı. Tipik tanıma yeteneğine sahip bireyler yüzde 51 doğrulukla şans faktörü seviyesine ulaşırken, süper tanıyıcıların başarı oranı yüzde 64'e yükselerek sahte yüzlerin yarıdan fazlasını tespit etmelerini sağladı. Eğitim sürecinde katılımcılara; eksik diş yapıları, saç telleri ve cilt kenarlarındaki sıra dışı bulanıklıklar gibi yapay zeka üretimlerinde sıkça rastlanan teknik hataları nasıl bulacakları öğretildi. Eilidh Noyes, bu durumu
“Çalışmamız, çok yüksek yüz tanıma yeteneğine sahip süper tanıyıcıların eğitiminle birlikte kullanılmasının AI yüzlerinin tespitinde yardımcı olabileceğini gösteriyor” sözleriyle açıkladı.
Algoritmik üretim ve güvenlik riskleri
Yapay zeka yüzleri genellikle "üretken rakip ağ" (GAN) adı verilen bir yöntemle hayat buluyor. Bu sistemde bir algoritma seti görüntüyü oluştururken, diğeri bu görüntüyü gerçek insan fotoğraflarıyla kıyaslayarak gerçekçiliğini sınıyor. Bu döngü, sonucun son derece ikna edici olmasını sağlıyor. Hızla üretilen bu sahte portreler; sahte arkadaşlık profillerinden kimlik hırsızlığına kadar pek çok dolandırıcılık faaliyetinde kullanılıyor. Reading Üniversitesi'nden psikoloji araştırmacısı Katie Gray, geliştirdikleri yöntemin önemine değinerek,
“Eğitim prosedürümüz kısa ve uygulaması kolaydır. Sonuçlar, bu eğitimi süper tanıyıcıların doğal yetenekleriyle birleştirmenin, çevrimiçi kimlik doğrulama gibi gerçek dünyadaki sorunların çözümüne yardımcı olabileceğini gösteriyor” dedi.
