Uzmanlar, deepfake'lere özel bir kriz yönetimi senaryosu hazırlanmasını öneriyor

Uzmanlar deepfake terimi ve son zamanlarda şarkıcı Taylor Swift gibi ünlülerin X-Men dizisindeki sahte çıplak fotoğraflarının yayılması sorunu hakkında ne diyor?

Aşağıda RMIT Üniversitesi'nden iki uzmanın deepfake'in zararlı etkileri ve bu soruna yönelik çözüm önerileri hakkındaki görüşleri yer almaktadır:

Chuyên gia khuyến cáo cách chuẩn bị trước kịch bản xử lý khủng hoảng dành riêng cho deepfake

Dr. Jonathan Crellin (solda) ve Dr. Nguyen Van Thang Long (sağda). (Kaynak: RMIT Üniversitesi)

Siber suçlular yeni teknolojiyi öngörülemeyen yollarla kullanıyor

RMIT Üniversitesi, Fen , Mühendislik ve Teknoloji Fakültesi, Bilgi Güvenliği Bölüm Başkanı Dr. Jonathan Crellin :

Deepfake, birden fazla kaynaktan gelen görselleri veya videoları birleştirerek oldukça gerçekçi bir görüntü, video veya ses oluşturabilen makine tarafından oluşturulmuş bir görüntüdür.

Deepfake, bir kişinin yüzü gibi unsurları başka bir görüntü veya videoyla değiştirebilen ve entegre edebilen makine öğrenmesi adı verilen bir yapay zeka tekniğine dayanıyor.

Deepfake kullanımına bir örnek olarak pornografik içerikleri Taylor Swift'in fotoğraflarıyla birleştirerek sahte görseller oluşturmak verilebilir.

Bunun için, yazılımın kadın şarkıcının yüz ifadelerini öğrenebilmesi, daha sonra bunları pornografik içerikle birleştirerek müstehcen fotoğraflar oluşturabilmesi ve kadın şarkıcının imajının zedelenmesi için bir dizi görüntüye ihtiyacı vardı.

Hatta bu fotoğrafların bir Telegram grubu tarafından yayınlandığı ve Microsoft Designer aracıyla entegre yapay zeka desteği kullanılarak oluşturulduğu söyleniyor.

Herkes kurban olabilir, çünkü kötü niyetli kişilerin sadece taklit ettikleri kişinin fotoğrafına, videosuna veya ses kaydına ihtiyacı vardır.

Sahte haberlerin birçok biçimi, sahte haber yaratmak için kullanılma potansiyeline sahiptir ve yaklaşan ABD başkanlık seçimlerinin bu tür sahte haberlerle dolu olacağını söylemek yanlış olmaz.

Günümüzde dünya çapındaki yasa koyucular bu tür görsellere karşı yasalar çıkarmayı hedefliyor.

ABD'de mevzuat anlamında, hukuk davalarına başvurmak veya "bir kişinin rızası olmadan yapay zeka tarafından oluşturulan cinsel içerikli görsellerin yayılması"nı ele alan yasalar çıkarmak gibi çeşitli yaklaşımlar benimsenmeye başlanıyor.

Çin ayrıca yapay zeka ile üretilen görüntüleri yayanların yargılanmasına olanak sağlayacak yeni düzenlemeler getirdi.

İngiltere, çevrimiçi güvenlik yasası kapsamında deepfake içeriklerin paylaşılmasını yasa dışı hale getirdi.

Bunu nasıl tespit edebilir veya önleyebiliriz?

İlk adım, çevrimiçi ortamdaki fotoğraf, video veya ses kaydı sayısını azaltmaktır. Bunları yalnızca tanıdığınız kişilerle paylaştığınızdan, internette geniş çapta yayınlamadığınızdan emin olun. Bir şey internette bir kez paylaşıldıktan sonra onu kaldırmak neredeyse imkansızdır.

İkinci yol ise ailenizle görüşmeyi doğrulamak için gizli bir kelime üzerinde anlaşmanızdır. Bu sayede sahte görüşme tuzağına düşme riskini azaltırsınız.

Görüntüler, özellikle videolar, garip (sahte gibi görünen) hatalar içerebilir; bu hataları fark ederseniz, görüntünün veya sesin sahte olma olasılığı yüksektir.

Kullanılabilecek bir diğer teknik ise orijinal görselin kaynağını belirlemek için Google veya diğer arama motorlarında "ters görsel" araması yapmaktır.

Son ders ise gördüğünüze körü körüne inanmayın, kamera (ya da yapay zeka) yalan söyleyebilir!

Deepfake'ler ünlüler ve politikacılar için büyük bir tehdit oluşturuyor

Dr. Nguyen Van Thang Long, Kıdemli Öğretim Görevlisi, İletişim ve Tasarım Fakültesi, RMIT Üniversitesi :

Sahte haberlerin deepfake'lerden yayılmasıyla birlikte, ünlülerin ve politikacıların medya ekiplerinin sahte haberleri izlemek ve bunlara derhal yanıt vermek veya yanlış haberleri sürekli olarak düzeltmek için kaynaklara ihtiyacı var.

Deepfake'ler sistematik olarak "kirli PR"ın örgütlü biçimleriyle birleştirilirse, çelişkili bilgilerin yayılması nedeniyle bu görev daha da zorlaşır ve sahte haberler ve olumsuz haberler her zaman olumlu haberlerden daha fazla paylaşılır.

Genellikle sosyal ağlarda paylaşılan haberleri gören bireyler, bilgiyi resmi medya kanallarından teyit etme alışkanlığına sahip oluyor.

Sosyal medyayı deepfake içeriklerle dolduran bir ortamda, ana akım haberlerin doğruluğunu doğrulamak giderek zorlaşıyor ve zaman alıyor; bu da derinlemesine araştırma ve doğrulama teknikleri gerektiriyor.

Haberleri ve kaynakları doğrulamakta ne kadar gecikirsek, sosyal medyada paylaşım ve yorumlamanın hızlı olması nedeniyle yanlış, uydurma veya yanıltıcı bilgilerin yayılma olasılığı o kadar artar.

Bu durum, altta yatan sorunu daha da kötüleştirir ve özellikle içerik siyasi söylem, din, cinsiyet, iş stratejileri veya makroekonomik konularla ilgiliyse toplumsal huzursuzluğa yol açma potansiyeline sahiptir.

Deepfake'in yaygınlaşması bağlamında, en etkili risk yönetimi stratejisi, işletmeler, ünlüler, politikacılar ve hayranlar, basın, topluluklar ve çalışanlar gibi kilit paydaşlar arasında popüler sosyal medya platformları, web siteleri veya yüz yüze toplantılar aracılığıyla tutarlı iletişim kanalları sürdürmek olmaya devam ediyor.

Yapay zekanın artan kullanımı hem faydalar hem de beklenmedik yeni sorunlar getiriyor. İllüstrasyon fotoğrafı. (Kaynak: Freepik)

Bu iletişim kanallarının sürdürülmesiyle, deepfake'lerle ilgili bilgi alma süreci daha hızlı hale geliyor, söylentilerin zamanında ve etkili bir şekilde düzeltilmesine olanak tanınıyor ve yanlış bilgiler daha en başından ortaya çıkarılıyor.

Ancak şirketlerin, ünlülerin ve politikacıların deepfake'lere özel bir kriz yönetim planı geliştirmeleri gerekiyor. Örneğin, kimin haber yaptığı, hangi medya kanalları aracılığıyla yapıldığı, bilgilerin kanıt ve güvenilir kaynaklar aracılığıyla doğrulanması için kriterler, söylentilerle başa çıkmak için bir zaman çizelgesi oluşturulması ve itibarın yeniden kazanılması için bir stratejinin ana hatları gibi.

İyi hazırlanmış, metodik bir planla deepfake krizinin yönetilmesi daha uygulanabilir olacak ve ortaya çıkabilecek olumsuz sonuçlar en aza indirilecektir.

[reklam_2]
Kaynak