LinkedIn bir fotoğrafa neden yapay zekâ etiketi koyuyor? Gerçek fotoğraflarda AI bilgisinin neden çıkabildiğini ve Content Credentials sisteminin nasıl çalıştığını gelin birlikte inceleyelim.
LinkedIn’e kendi çektiğiniz bir fotoğrafı yüklediniz. Görseli biraz düzenlediniz ve paylaşımı yaptınız. Sonra fotoğrafın üzerinde yapay zeka kullanımına işaret eden bir bilgiyle karşılaştınız. Peki LinkedIn buna nasıl karar veriyor? Cevap çoğu zaman fotoğrafın nasıl göründüğünden çok, dosyanın beraberinde taşıdığı dijital geçmişte saklı.
Son dönemde LinkedIn’de fotoğraf ve videoların üzerinde daha fazla içerik bilgisi görmeye başladık.
Bazen küçük bir CR simgesi çıkıyor.
Simgeyi açtığınızda Content Credentials bilgileri karşınıza geliyor.
Bazı görsellerde ise üretken yapay zekanın içeriğin oluşturulması veya düzenlenmesi sırasında kullanıldığı bilgisi yer alıyor.
İnsan ister istemez düşünüyor.
Ben bu fotoğrafı kendim çektim. LinkedIn neden yapay zeka kullanıldığını söylüyor?
İşin ilginç tarafı burada başlıyor.
LinkedIn her fotoğrafa bakıp yüzlerin fazla düzgün, ışığın fazla iyi veya arka planın fazla kusursuz olduğuna karar vererek yapay zeka etiketi eklemiyor.
Platform giderek daha fazla içeriğin dijital geçmişine bakıyor.
Ve bazen fotoğraf gerçek olsa bile o geçmişin içinde yapay zeka bulunabiliyor.
LinkedIn yapay zekâ kullanımını nasıl anlıyor?
LinkedIn, C2PA adı verilen açık standardı destekliyor.
Bu standart kullanılarak oluşturulan Content Credentials, bir fotoğraf veya videonun nereden geldiği ve hangi işlemlerden geçtiği konusunda doğrulanabilir bilgiler taşıyabiliyor.
LinkedIn’e yüklediğiniz görselde bu bilgiler varsa platform bunları okuyabiliyor.
Kullanılan kamera.
Görseli oluşturan veya düzenleyen uygulama.
İçeriği imzalayan sistem.
Kayıt tarihi.
Üretken yapay zekânın görselin tamamında veya bir bölümünde kullanılıp kullanılmadığı.
LinkedIn’in yardım sayfasına göre yapay zeka kullanımına ilişkin bilgi, Content Credentials kaydını oluşturan ve imzalayan taraf tarafından sağlanıyor. LinkedIn de bu bilgiyi kullanıcıya görünür hale getiriyor.
Bu ayrım önemli.
Çünkü ekranda gördüğümüz “AI kullanıldı” bilgisi her zaman LinkedIn’in fotoğrafı analiz ederek ulaştığı bir sonuç anlamına gelmiyor.
Bazen LinkedIn yalnızca dosyanın kendisiyle birlikte gelen doğrulanabilir kaydı okuyor.
Gerçek bir fotoğraf neden yapay zekâ etiketi alabilir?
Bence kullanıcıların en fazla kafa karışıklığı yaşayacağı konu tam olarak burada.
Bir fotoğrafın kamerayla çekilmiş olması, üretim sürecinin tamamının yapay zekadan bağımsız ilerlediği anlamına gelmeyebilir.
Fotoğrafı telefonunuzla çektiniz.
Sonra düzenleme uygulamasında arka plandaki bir kişiyi kaldırdınız.
Gökyüzünü değiştirdiniz.
Kadrajın dışında kalan alanı üretken yapay zekâyla tamamladınız.
Bir objeyi sildiniz.
Fotoğrafın küçük bir bölümünü yeniden oluşturdunuz.
Bu işlemleri yapan uygulama Content Credentials desteğine sahipse üretken yapay zeka kullanımını dosyanın geçmişine kaydedebilir.
LinkedIn de görsel yüklendiğinde bu kaydı okuyabilir. Platformun açıklamasına göre Content Credentials içindeki “media assertion” alanı, yapay zekânın içeriğin herhangi bir bölümünü oluşturmak veya düzenlemek için kullanılıp kullanılmadığını gösterebiliyor.
Sonuçta fotoğrafın yüzde 95’i kameradan gelmiş olabilir.
Ancak kalan yüzde 5 üzerinde üretken yapay zekâ işlemi yapıldıysa içerik geçmişinde AI kullanımına ilişkin bilgi bulunabilir.
Kullanıcı açısından kafa karıştırıcı görünen taraf da bu.
Ekrandaki kısa ifade, yapılan işlemin büyüklüğünü her zaman anlatmıyor.
Yapay zeka ile düzenlemek ile yapay zekâ ile üretmek aynı şey mi?
Görsel üretim dünyasında artık bu ayrımı daha fazla yapmamız gerekecek.
Birinci senaryoda sıfırdan oluşturulan bir görsel var.
Bir metin yazıyorsunuz ve üretken yapay zekâ size fotoğraf benzeri yeni bir görüntü üretiyor.
İkinci senaryoda gerçek fotoğraf var.
Siz yalnızca arka plandaki çöp kutusunu kaldırıyorsunuz.
Üçüncü senaryoda gerçek fotoğrafın kadrajını genişletmek için eksik alanlar yapay zekâ tarafından oluşturuluyor.
Dördüncü senaryoda birkaç farklı kaynaktan oluşan kompozit bir görsel hazırlanıyor ve bu kaynaklardan biri yapay zekâ ile üretiliyor.
İnsan gözü açısından bunlar birbirinden oldukça farklı süreçler.
Content Credentials ise işlemlerin geçmişini kaydetmeye çalışıyor. C2PA standardı, bir içeriğin oluşturulmasından sonraki değişikliklere kadar uzanan kaynak geçmişini kriptografik olarak kaydetmek üzere tasarlanmış durumda.
Bu nedenle önümüzdeki dönemde “AI görseli” ifadesinin tek başına yetersiz kaldığını daha sık görebiliriz.
Asıl soru giderek şöyle şekilleniyor.
Yapay zeka bu içeriğin hangi aşamasında ve ne ölçüde kullanıldı?
LinkedIn fotoğrafın yapay zeka ile hazırlandığını kendi başına mı tahmin ediyor?
LinkedIn’in Content Credentials açıklamasında önemli bir ayrıntı bulunuyor.
Yapay zekâ kullanımına ilişkin beyan, içerik kimlik bilgisini oluşturan ve imzalayan taraftan geliyor.
Yani Content Credentials üzerinden gösterilen bilgiye baktığımızda süreç şu şekilde ilerleyebiliyor.
Bir araç görseli oluşturuyor veya düzenliyor.
Araç, yapılan işlemi Content Credentials içine kaydediyor.
Kayıt kriptografik olarak imzalanıyor.
Görsel LinkedIn’e yükleniyor.
LinkedIn dosyadaki bilgiyi görüyor.
Kullanıcıya bu bilgiyi gösteriyor.
Bu sistemin önemli tarafı da tam burada.
Platform yalnızca “Bu fotoğraf bana yapay göründü” mantığıyla hareket etmek yerine içeriğin üretim zincirinden gelen veriyi kullanabiliyor.
C2PA sistemi de içerik kaynağını bir tahmin mekanizmasından çok doğrulanabilir kayıt mantığı üzerine kuruyor.
CR simgesi ile yapay zekâ etiketi aynı şey mi?
Burada önceki yazıda da üzerinde durduğum önemli bir ayrım var.
CR simgesi gördüğünüz her görsel yapay zeka ile hazırlanmış olmuyor.
CR, Content Credentials bulunduğunu gösteriyor.
Bu kayıt bir kameradan gelebilir.
Bir haber kuruluşundan gelebilir.
Bir içerik üretim uygulaması tarafından oluşturulabilir.
Yapay zekâ kullanımı da kaydın içinde bulunan bilgilerden biri olabilir.
LinkedIn, C2PA bilgisinin kamera ile çekilmiş fotoğraflarda ve haber kuruluşlarının içeriklerinde de bulunabileceğini açıkça belirtiyor.
Dolayısıyla küçük CR simgesini gördüğünüzde “Bu görsel AI ile yapılmış” sonucuna hemen ulaşmamak gerekiyor.
Simgeye dokunmak veya tıklamak gerekiyor.
Asıl cevap açılan kayıt içinde.
Peki bir görselde CR yoksa yapay zekâ kullanılmamış mı?
Burada sistemin diğer sınırına geliyoruz.
LinkedIn, bugün için yapay zeka ile üretilen veya değiştirilen tüm içerikleri tanımlayıp etiketlemenin mümkün olmadığını kendi yardım sayfasında açıkça söylüyor. Özellik de hâlâ kademeli olarak kullanıma sunuluyor.
Bu nedenle CR simgesi bulunmayan bir görselin tamamen insan üretimi olduğunu varsayamayız.
Kullanılan araç Content Credentials eklememiş olabilir.
Dosyanın üretildiği sistem C2PA’yı desteklemiyor olabilir.
İçerik üretken yapay zekayla hazırlanmış fakat dosyada bunu açıklayan bir kayıt bulunmuyor olabilir.
Meta veriler dosyanın geçtiği başka bir işlem sırasında kaybolmuş olabilir.
C2PA da Content Credentials verilerinin dosyadan ayrılabileceğini veya kaldırılabileceğini kabul ediyor. Bu nedenle “durable credentials” adı verilen filigran ve içerik parmak izi gibi daha dayanıklı yöntemler üzerinde de çalışılıyor.
Kısacası etiketin bulunması bilgi sağlıyor.
Etiketin bulunmaması ise kesin hüküm vermemize yetmiyor.
Fotoğrafı kırpmak veya yeniden kaydetmek etiketi kaldırır mı?
Bu soru da doğal olarak gündeme geliyor.
Burada tek bir cevap vermek zor.
Çünkü Content Credentials farklı biçimlerde taşınabiliyor ve içerik farklı uygulamalardan geçerken nasıl işlendiği kullanılan yazılıma göre değişebiliyor.
Bazı işlemler dosyadaki meta verileri koruyabilir.
Bazıları kaldırabilir.
Yeni nesil C2PA uygulamalarında içerik parmak izi veya görünmez filigran gibi yöntemlerle kaydın yeniden bulunması da mümkün hale geliyor.
Ancak burada bence daha önemli bir soru var.
Etiketi nasıl kaldıracağımızdan önce, etiketin bize tam olarak ne söylediğini anlamak gerekiyor.
Görsel gerçekten üretken yapay zekâyla hazırlanmışsa şeffaflık kullanıcı açısından sorun olmak zorunda değil.
Sorun, gerçek bir fotoğrafta çok küçük bir AI düzenlemesi yapılmasına rağmen kullanıcının bunu “fotoğrafın tamamı yapay” şeklinde algılamasıyla başlayabilir.
Platformların önündeki tasarım problemi de burada büyüyor.
Küçük bir AI düzenlemesi büyük bir algı yaratabilir
Bir fotoğrafta arka plandaki elektrik kablosunu kaldırdığınızı düşünün.
Fotoğrafın konusu gerçek.
İnsan gerçek.
Mekân gerçek.
Işık gerçek.
An yalnızca bir kez yaşandı.
Ancak kablo üretken yapay zeka ile silindi.
Teknik açıdan bakıldığında görsel üzerinde AI işlemi yapıldı.
Kullanıcı ise LinkedIn’de yapay zeka bilgisini gördüğünde bambaşka bir şey düşünebilir.
“Bu fotoğraf oluşturulmuş.”
İşte Content Credentials sisteminin yaygınlaşmasıyla platformların çözmesi gereken yeni problemlerden biri bu olacak.
Teknik olarak doğru bilgi ile kullanıcının o bilgiyi nasıl yorumladığı her zaman aynı sonuca ulaşmıyor.
Önümüzdeki dönemde yalnızca “AI kullanıldı” bilgisinin yeterli kalmayacağını düşünüyorum.
Nerede kullanıldı?
Ne için kullanıldı?
Görselin ne kadarı değişti?
Bu sorular da önem kazanacak.
İçerik üreticileri için yeni bir kontrol listesi oluşuyor
Bugüne kadar sosyal medyada paylaşacağımız fotoğrafı hazırlarken genellikle birkaç şeye bakıyorduk.
Ölçüsü doğru mu?
Renkler iyi mi?
Yazılar okunuyor mu?
Dosya boyutu uygun mu?
Şimdi listeye bir madde daha ekleniyor.
Dosya hangi üretim geçmişini taşıyor?
Özellikle profesyonel içerik hazırlayanların görseli son kez yalnızca estetik açıdan kontrol etmesi yetmeyebilir.
Kullandığınız aracın Content Credentials ekleyip eklemediğini bilmek faydalı olabilir.
Üretken yapay zeka özelliği kullandıysanız bunun nasıl kaydedildiğini kontrol edebilirsiniz.
LinkedIn’de paylaşım yaptıktan sonra CR simgesinin içindeki bilgileri okuyabilirsiniz.
Bir ajans veya tasarımcıdan görsel aldıysanız üretim sürecini sorabilirsiniz.
Markalar açısından konu daha da önemli.
Çünkü kullanıcı görsel üzerindeki etiketi gördüğünde üretim yöntemine ilişkin bir çıkarım yapıyor.
Bu da artık marka iletişiminin bir parçası.
Markalar AI etiketinden korkmalı mı?
Bence asıl mesele yapay zeka kullanılması değil.
Markanın bunu nasıl kullandığı.
Bir ürün konseptini göstermek için yapay zeka ile görsel hazırlanmış olabilir.
Bir kampanya tamamen sentetik bir dünyada geçebilir.
Bir fotoğrafın arka planı düzenlenebilir.
Ürün çekimindeki küçük bir hata üretken yapay zekâ ile düzeltilebilir.
Bütün bunlar yaratıcı üretimin parçası haline geliyor.
LinkedIn de yapay zekâ destekli içerik üretimini kendi ürünlerinde kullanıyor. Campaign Manager içinde metin ve görsel dahil olmak üzere AI destekli reklam taslakları oluşturulabiliyor.
Dolayısıyla platformun yaklaşımı “AI kullanılan içerik kötü içeriktir” şeklinde okunmamalı.
LinkedIn’in Content Credentials uygulamasındaki hedef güven, kaynak bilgisi ve şeffaflık.
Markalar açısından da en sağlıklı yaklaşım burada olabilir.
Yapay zeka kullanımını gizlenecek bir kusur gibi görmek yerine içeriğin üretim biçimini doğru anlatmak.
Yapay zeka çağında “gerçek fotoğraf” tanımı da değişiyor
Bir başka ilginç konu da burada başlıyor.
Telefonlarımız zaten yıllardır görüntüleri yazılımla işliyor.
HDR kullanılıyor.
Gürültü azaltılıyor.
Portre modu arka planı ayırıyor.
Keskinlik artırılıyor.
Gece modu birden fazla kareyi bir araya getiriyor.
Üretken yapay zekâ ise bu sürece yeni bir katman ekledi.
Artık yazılım yalnızca kameranın gördüğü veriyi iyileştirmiyor.
Fotoğrafta hiç bulunmayan pikseller de oluşturabiliyor.
Bu yüzden “fotoğraf gerçek mi?” sorusu giderek daha yetersiz hale geliyor.
Belki daha doğru soru şu olacak.
Fotoğraftaki hangi öğeler kameradan geldi, hangileri sonradan üretildi?
Content Credentials gibi sistemlerin uzun vadeli önemi de burada olabilir.
Bize tek kelimelik bir “gerçek / yapay” cevabı vermek yerine üretim sürecini göstermeleri.
LinkedIn’in etiketi kesin doğru mu?
Content Credentials güçlü bir doğrulama altyapısı sunuyor.
C2PA kayıtları kriptografik imza ve hash teknolojileri kullanıyor. İçerikte veya kayıtta sonradan yapılan değişiklikler doğrulama bağlantısını bozabiliyor.
Ancak sistemin söylediği bilginin kapsamını doğru okumak gerekiyor.
LinkedIn de AI kullanımına ilişkin beyanın, Content Credentials kaydını oluşturan ve imzalayan taraftan geldiğini özellikle belirtiyor.
Dolayısıyla etiketin anlamı çoğu zaman şuna yakın.
“Bu dosyanın doğrulanabilir üretim kaydında yapay zeka kullanımına ilişkin bir bilgi bulunuyor.”
Bu ifade ile
“LinkedIn bu görseli inceleyip tamamen yapay zekâ ürünü olduğuna karar verdi”
cümlesi arasında önemli fark var.
Bence kullanıcıların bilmesi gereken en önemli ayrım da bu.
Küçük etiket büyük bir dönüşümün habercisi
LinkedIn’de gördüğümüz AI bilgileri bugün zaman zaman kafa karıştırıyor.
Bir fotoğrafın tamamı yapay zekâ ile oluşturulmuş olabilir.
Başka bir fotoğraf yalnızca küçük bir düzeltme sırasında üretken yapay zekadan geçmiş olabilir.
Üçüncü görsel gerçek kameradan çıkmış ve yalnızca kaynak geçmişini doğrulayan Content Credentials taşıyor olabilir.
Ekranda ise bunların hepsi birkaç küçük simge ve kısa açıklamayla anlatılmaya çalışılıyor.
Sistemlerin zamanla daha anlaşılır hale geleceğini düşünüyorum.
Ama yön çok net.
İnternette içerik paylaşırken artık yalnızca fotoğrafı paylaşmıyoruz.
Fotoğrafın nasıl üretildiğine ilişkin geçmiş de bizimle birlikte gelmeye başlıyor.
Bu durum fotoğrafçılar, tasarımcılar, ajanslar, markalar ve sosyal medya yöneticileri için yeni bir alışkanlık yaratacak.
Bir görseli hazırladıktan sonra son kontrol sorumuz yalnızca “Nasıl görünüyor?” olmayacak.
Bir soru daha ekleyeceğiz.
“Bu dosya kendisi hakkında ne söylüyor?”
