Deepfake
Deepfake, mevcut bir görüntü veya videoda yer alan bir kişinin, yapay sinir ağları kullanarak bir başka kişinin görüntüsü ile değiştirildiği bir medya türüdür. Sıklıkla, otomatik kodlayıcılar ve üretken çekişmeli ağlar (GAN'lar) olarak bilinen makine öğrenme tekniklerini kullanarak mevcut medyanın kaynak medya üzerinde birleştirilmesi ve üst üste konması ile üretilirler.[1][2] Deepfake, "deep learning" (derin öğrenme) ve "fake" (sahte) kelimelerden türetilmiş bir birleşik kelimedir.[3]
Deepfake, ünlülerin sahte pornografik videolarında, intikam pornosunda, siyasi liderlerin konuşmalarında, sahte haberlerde, aldatmacalarda ve finansal sahtekarlıklarda kullanıldığı için yaygın ilgi görmüştür.[4][5][6][7][8] Bu tarz kullanımların tespit edilmesi ve sınırlandırılması için hem endüstri hem de hükûmetten tepkiler gelmiştir.[9][10][11] Deepfake teknolojisinin kullanılmasına olanak sağlayan yazılımlardan birisi FaceApp'tir. FaceApp, gülümseme, daha genç görünme, daha yaşlı görünme veya cinsiyet değiştirmek gibi özelliklere sahiptir. Böylece kişinin yüz görüntüsünü değiştirebilir.
Ayrıca bakınız
[değiştir | kaynağı değiştir]Kaynakça
[değiştir | kaynağı değiştir]- ^ Schwartz, Oscar (12 Kasım 2018). "You thought fake news was bad? Deep fakes are where truth goes to die". The Guardian (İngilizce). 16 Haziran 2019 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 14 Kasım 2018.
- ^ PhD, Sven Charleer (17 Mayıs 2019). "Family fun with deepfakes. Or how I got my wife onto the Tonight Show". Medium (İngilizce). 11 Şubat 2018 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 8 Kasım 2019.
- ^ Brandon, John (16 Şubat 2018). "Terrifying high-tech porn: Creepy 'deepfake' videos are on the rise". Fox News (İngilizce). 15 Haziran 2018 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 20 Şubat 2018.
- ^ "What Are Deepfakes & Why the Future of Porn is Terrifying". Highsnobiety (İngilizce). 20 Şubat 2018. 14 Temmuz 2021 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 20 Şubat 2018.
- ^ "Experts fear face swapping tech could start an international showdown". The Outline (İngilizce). 16 Ocak 2020 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 28 Şubat 2018.
- ^ Roose, Kevin (4 Mart 2018). "Here Come the Fake Videos, Too". The New York Times (İngilizce). ISSN 0362-4331. 18 Haziran 2019 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 24 Mart 2018.
- ^ "Adversarial Learning of Deepfakes in Accounting" (İngilizce). arXiv:1910.03810
.
- ^ Karakoç, Elif; Zeybek, Burcu (30 Ocak 2022). "Görmek İnanmaya Yeter Mi? Görsel Dezenformasyonun Ayırt Edici Biçimi Olarak Siyasi Deepfake İçerikler". Öneri Dergisi. 17 (57): 50-72. doi:10.14783/maruoneri.908542. ISSN 1300-0845. 5 Şubat 2022 tarihinde kaynağından arşivlendi29 Ekim 2022.
- ^ Clarke, Yvette D. (28 Haziran 2019). "H.R.3230 - 116th Congress (2019-2020): Defending Each and Every Person from False Appearances by Keeping Exploitation Subject to Accountability Act of 2019". www.congress.gov. 17 Aralık 2019 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 16 Ekim 2019.
- ^ "Join the Deepfake Detection Challenge (DFDC)". deepfakedetectionchallenge.ai. 12 Ocak 2020 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 8 Kasım 2019.
- ^ Engin Dinç. "DeepFake Teknolojisi ve Dezenformasyonda Kullanılabilecek Zararlı Yapısı Hakkında Araştırma ile Hukuki Düzenleme Gereksinimleri" (PDF). Rapor. Uluslararası Sosyal Medya Derneği. 12 Ağustos 2021 tarihinde kaynağından arşivlendi (PDF). Erişim tarihi: 12 Ağustos 2021.
Dış bağlantılar
[değiştir | kaynağı değiştir]- Sasse, Ben (19 Ekim 2018). "This New Technology Could Send American Politics into a Tailspin". The Washington Post. 1 Temmuz 2019 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 10 Temmuz 2019.
 | Bilgisayar ile ilgili bu madde taslak seviyesindedir. Madde içeriğini genişleterek Vikipedi'ye katkı sağlayabilirsiniz. |