Muhtemelen farklı sosyal medya akışlarınıza serpiştirilmiş yapay zeka tarafından oluşturulan birkaç görseli fark etmişsinizdir ve muhtemelen kaydırarak geçtiğiniz ve keskin gözlerinizi kaçırmış olabilecek birkaç görsel vardır.
Üretken yapay zeka dünyasına dalmış bizler için, nelere dikkat etmeniz gerektiğine dair zihinsel bir kontrol listesi geliştirdikçe yapay zeka görüntülerini tespit etmek biraz daha kolaylaşır.
Ancak teknoloji geliştikçe bunu söylemek zorlaşacak. Bunu çözmek için OpenAI, yapay zeka tarafından oluşturulan görüntüleri izlemek ve neyin yapay olarak üretilip üretilmediğini kanıtlamak için yeni yöntemler geliştiriyor.
Bir göre Blog yazısıOpenAI’nin önerdiği yeni yöntemler, içeriği görünmez ‘çıkartmalarla’ etiketleyecek, kurcalamaya karşı dayanıklı bir ‘filigran’ ekleyecek. Dolayısıyla, OpenAI’nin DALL-E oluşturucusu ile bir görüntü oluşturulursa, görüntü çarpıtılmış veya doygun olsa bile sınıflandırıcı onu işaretleyecektir.
Blog yazısı, aracın DALL-E ile oluşturulan görüntüleri tespit ederken %98 civarında bir doğruluğa sahip olacağını iddia ediyor. Ancak Midjourney veya Adobe Firefly gibi diğer oluşturuculardan gelen resimlerin yalnızca %5-10’unu işaretleyecektir.
Yani şirket içi görüntüler için harika, ancak OpenAI dışında üretilen herhangi bir şey için o kadar da iyi değil. Bazı açılardan umduğunuz kadar etkileyici olmasa da, OpenAI’nin, ayırt edilmesi gittikçe zorlaşan yapay zeka görüntüleri seli ile mücadele etmeye başladığının olumlu bir işareti.
Tamam, bu bazıları için çok önemli bir şey gibi görünmeyebilir, çünkü AI tarafından oluşturulan görsellerin çoğu ya memler ya da oldukça zararsız yüksek konseptli sanat eserleridir. Ancak bununla birlikte, artık insanların politikacıların, ünlülerin, hayatlarındaki kişilerin ve daha fazlasının hiper-gerçekçi sahte fotoğraflarını oluşturduğu ve yanlış bilgilerin inanılmaz derecede hızlı yayılmasına yol açabilecek senaryoların da arttığı belirtiliyor.
Umarız bu tür karşı önlemler giderek daha iyi hale geldikçe doğruluk da artacaktır ve günlük yaşamımızda karşılaştığımız görüntülerin gerçekliğini iki kez kontrol etmek için çok daha erişilebilir bir yönteme sahip olabiliriz.