Meta, gerçek içeriği yapay zeka tarafından oluşturulan medyadan ayırmak amacıyla Facebook, Instagram ve Threads’te yapay zeka kullanılarak oluşturulan resimleri etiketliyor. Şirket, mayıs ayından bu yana filigranlamayı aktif olarak sürdürüyor ve orijinal veya gerçek fotoğrafları yapay zeka olarak yanlış etiketlediği için fotoğrafçılardan sürekli eleştiriler alıyor. Yakın zamanda yayınlanan bir raporda, hatanın nedeninin, farkı anlamayı imkansız kılan son derece gelişmiş düzenleme araçları olabileceği belirtiliyor.
Birçok fotoğrafçı, kendi çektikleri fotoğraflarda Meta’nın yanlış AI etiketlemesini paylaşıyor
tarafından hazırlanan bir rapora göre TechCrunchMeta’nın yapay zeka tarafından oluşturulan resimlerden gerçekleri belirleme çabası, birçok kullanıcının, özellikle de fotoğrafçıların, orijinal içeriklerinin şirket tarafından yanlış etiketlendiğine dikkat çekmesiyle onu zor durumda bıraktı. Fotoğrafçılar fotoğraf işaretleme hikayelerini paylaştılar ve Beyaz Saray fotoğrafçılarından biri Peter Souza, bir basketbol maçında çektiği fotoğrafın yapay zeka filigranı olduğunu söyledi.
Oldukça ses getiren bir diğer yanlış etiket ise Hindistan Premier Ligi Kriket Turnuvası’nın yapay zeka işaretli resmiydi. Etiketlerin içerik telefonda görüntülendiğinde göründüğü ve web’de görünmediği söyleniyor. Kullanıcılar etiketi düzenlemeye veya değiştirmeye çalıştığında bunu yapma seçeneği yoktur, bu da orijinal içerik yaratıcıları için yaratıcı süreçlerinde bir engel oluşturur.
Beyaz Saray fotoğrafçısı, fotoğrafları yayınlamadan önce Adobe’nin fotoğraf düzenleme aracıyla düzenlediğini, bunun da Meta’nın onları yanlış algılamasına yol açmış olabileceğini belirtti. Pek çok içerik oluşturucu, görsellerdeki küçük ayarlamalardan duydukları endişeyi dile getirerek görsellerin yapay zeka filigranı ile işaretlenmesine yol açtı.
Bir fotoğrafçı, rötuşlanmış resimler adil olmayan bir şekilde etiketlenecekse şirketin etiketleme yönteminin hiçbir değerinin olmadığını söyleyerek hayal kırıklığını Threads’de dile getirdi. TechCrunch ayrıca, resimlerden istenmeyen nesneleri kaldırabilen Üretken AI Doldurma gibi araçların, AI dedektörlerinin bunları doğru şekilde ayırmasını nasıl son derece zorlaştırabileceğinin altını çizdi.
Meta sözcüsü Kate McLaughlin söyledi Sınır Meta’nın devam eden sorunun farkında olduğu ve medyayı oluştururken kullanılan yapay zeka miktarını belirterek etiketlemeyi daha da hassaslaştırmaya çalıştığı belirtildi. Ayrıca şunları söyledi:
Etiketleme yaklaşımımızın niyetimizle eşleşmesini sağlamak amacıyla süreci iyileştirmek için bu şirketlerle aktif olarak çalışıyoruz.
Yapay zeka çılgınlığı yakın zamanda durmayacak olsa da, şirketlerin gerçekleri sıfırdan oluşturması giderek daha hantal hale geliyor. Görüntülerdeki değişiklik miktarını gösteren meta veri işaretlemesi, kafa karışıklığının giderilmesine yardımcı olabilir.
