Araştırmacılar mevcut AI üzerine korkutucu açıklamalarda bulundu

Yapay zeka bağlamında filigranlama, bir bilgisayarın yapay zekadan metin mi yoksa fotoğraf mi oluşturulduğunu tespit etmesine imkan tanıyabilir. Çıplak gözle görülmemesine karşın filigranlar, yapay zeka tarafından oluşturulan içeriğin berbata kullanılmasıyla uğraş edebilir ve hatta Google üzere teknoloji devleri tarafından geliştirilen makine tahsili programlarına entegre edilebilir. OpenAI’den Meta’ya ve Amazon’a kadar alandaki öbür büyük oyuncular, yanlış bilgilerle çaba etmek için filigran teknolojisi geliştirme kelamı verdiler.

Bu nedenle Maryland Üniversitesi’ndeki (UMD) bilgisayar bilimi araştırmacıları, berbat aktörlerin filigran ekleme yahut kaldırma sürecinin ne kadar kolay olduğunu inceleme ve manaya misyonunu üstlendiler. UMD’de profesör olan Soheil Feizi, Wired’a grubunun bulgularının, bu noktada rastgele bir muteber filigran uygulamasının bulunmadığı istikametindeki kuşkularını doğruladığını söyledi.

Araştırmacılar mevcut AI üzerine korkutucu açıklamalarda bulundu

Araştırmacılar, test sırasında mevcut filigran işaretleme formüllerinden çarçabuk kaçmayı başardılar ve yapay zeka tarafından oluşturulmamış imajlara uydurma amblemler eklemenin daha da kolay olduğunu gördüler. Fakat filigranlardan kaçınmanın ne kadar kolay olduğunu test etmenin ötesinde, bir UMD takımı, fikri mülkiyetten büsbütün ödün vermeden içerikten kaldırılması neredeyse imkansız olan bir filigran geliştirdi.

Bu uygulama, eserlerin çalındığını tespit etmeyi mümkün kılıyor. Makale, bu hücumlar yoluyla filigranları ortadan kaldırmanın iki farklı sisteminin olduğunu fark ediyor: yıkıcı ve yapan. Yıkıcı taarruzlar kelam konusu olduğunda, makûs aktörler filigranlara imajın bir parçasıymış üzere davranabiliyor. Parlaklık, kontrast üzere ince ayarlar yapmak yahut JPEG sıkıştırmasını kullanmak, hatta bir imgeyi döndürmek bile filigranı kaldırabiliyor.

Ancak buradaki sorun şu ki, bu formüller filigranı ortadan kaldırırken birebir vakitte imaj kalitesini de bozarak onu fark edilir derecede daha makus hale getiriyor. Yapan bir taarruzda ise filigran kaldırma süreci biraz daha hassas ve eski hoş Gauss bulanıklığı üzere teknikler kullanıyor.