Yüzleri analiz etmekte iyi olduğunuzu düşünseniz bile, Araştırma gösteriyor ki birçok kişi, gerçek yüzlerin fotoğrafları ile bilgisayar tarafından oluşturulmuş görüntüler arasında güvenilir bir ayrım yapamaz. Bilgisayar sistemleri var olmayan insanların gerçekçi görünen fotoğraflarını oluşturabildiğinden, bu özellikle sorunludur.

Son zamanlarda, bilgisayar tarafından oluşturulmuş bir profil resmine sahip sahte bir LinkedIn profili haber oldu çünkü ABD yetkilileri ve diğer etkili kişilerle başarılı bir şekilde bağlantı kurdu örneğin ağ platformunda. Karşı istihbarat uzmanları, casusların rutin olarak bu tür resimlerle hayalet profiller oluşturduğunu bile söylüyor. Sosyal medya üzerinden yabancı hedeflere yönelin.

Bu derin sahteler günlük kültürde yaygınlaşıyor, bu da insanların pazarlama, reklamcılık ve sosyal medyada nasıl kullanıldıklarının daha fazla farkında olmaları gerektiği anlamına geliyor. Görüntüler ayrıca siyasi propaganda, casusluk ve bilgi savaşı gibi kötü amaçlar için kullanılıyor.

Bunları yapmak, beynin öğrenme şeklini taklit eden bir bilgisayar sistemi olan derin sinir ağı denen bir şeyi içerir. Bu, gerçek yüzlerin giderek artan büyük veri kümelerine maruz bırakılarak "eğitilir".

Aslında, en gerçekçi görüntüleri üretmek için yarışan iki derin sinir ağı karşı karşıyadır. Sonuç olarak, son ürünlere GAN görüntüleri adı verilir; burada GAN, Üretici Düşman Ağları anlamına gelir. İşlem, eğitim görüntülerinden istatistiksel olarak ayırt edilemeyen yeni görüntüler üretir.

iScience'da yayınlanan çalışmamızda, bu yapay yüzleri gerçek yüzlerden ayırt edememenin çevrimiçi davranışımız üzerinde etkileri olduğunu gösterdik. Araştırmamız, sahte görüntülerin başkalarına olan güvenimizi aşındırabileceğini ve çevrimiçi iletişim kurma şeklimizi derinden değiştirebileceğini gösteriyor.

Meslektaşlarım ve ben, insanların GAN yüzlerini, gerçek insan yüzlerinin orijinal fotoğraflarından çok daha gerçekçi olarak algıladıklarını gördük. Bunun neden olduğu henüz net olmasa da, bu bulgu teknolojideki son gelişmeleri vurgulamak Yapay görüntüler oluşturmak için kullanılır.

Ayrıca çekicilikle ilgili ilginç bir bağlantı da bulduk: Daha az çekici olarak değerlendirilen yüzler aynı zamanda daha gerçekçi olarak değerlendirildi. Daha az çekici yüzler daha tipik kabul edilebilir ve tipik yüz referans olarak kullanılabilir tüm yüzlerin değerlendirildiği. Bu nedenle, bu GAN yüzleri, insanların günlük yaşamdan oluşturdukları zihinsel şablonlara daha çok benzedikleri için daha gerçek görünür.

Ancak bu yapay yüzleri gerçek olarak görmenin, "sosyal güven" olarak bilinen bir kavram olan, yabancı insanlardan oluşan bir çevreye yaydığımız genel güven düzeyleri üzerinde de sonuçları olabilir.

Sık sık gördüğümüz yüzleri çok fazla okuruz ve oluşturduğumuz ilk izlenimler sosyal etkileşimlerimizi yönlendirir. Son çalışmamızın bir parçasını oluşturan ikinci bir deneyde, insanların daha önce gerçek olduğuna karar verdikleri yüzler tarafından aktarılan bilgilere, yapay olarak üretilmiş olsalar bile, güvenme olasılıklarının daha yüksek olduğunu gördük.

İnsanların gerçek olduğuna inandıkları yüzlere daha fazla güvenmeleri şaşırtıcı değil. Ancak, insanlara çevrimiçi etkileşimlerde yapay yüzlerin potansiyel varlığı hakkında bilgi verildiğinde güvenin aşındığını gördük. Daha sonra, yüzlerin gerçek olup olmadığından bağımsız olarak, genel olarak daha düşük düzeyde güven gösterdiler.

Bu sonuç, sahte kullanıcıların faaliyet gösterebileceği bir ortamda insanları daha fazla şüpheci hale getirdiği için bazı yönlerden yararlı olarak kabul edilebilir. Bununla birlikte, başka bir bakış açısıyla, iletişim kurma şeklimizin doğasını yavaş yavaş aşındırabilir.

Genel olarak, üzerinde işlem yapma eğilimindeyiz diğer insanların temelde doğru ve güvenilir olduğuna dair varsayılan bir varsayım. Sahte profiller ve diğer yapay çevrimiçi içeriklerdeki artış, varlıklarının ve onlar hakkındaki bilgimizin bu "gerçek varsayılan" durumu ne kadar değiştirebileceği ve sonunda sosyal güveni aşındırabileceği sorusunu gündeme getiriyor.

Varsayılanlarımızı değiştirme

Gerçek olanın olmayandan ayırt edilemediği bir dünyaya geçiş, aynı zamanda kültürel manzarayı öncelikle doğru olmaktan çıkarıp yapay ve aldatıcı olmaya kaydırabilir.

Çevrimiçi olarak deneyimlediklerimizin gerçekliğini düzenli olarak sorguluyorsak, bu, zihinsel çabamızı mesajların işlenmesinden habercinin kimliğinin işlenmesine yeniden yönlendirmemizi gerektirebilir. Başka bir deyişle, son derece gerçekçi ancak yapay çevrimiçi içeriğin yaygın kullanımı, beklemediğimiz şekillerde farklı düşünmemizi gerektirebilir.

Psikolojide, bir şeyin dış dünyadan mı yoksa beynimizin içinden mi geldiğini doğru bir şekilde nasıl tanımladığımız için "gerçeklik izleme" adı verilen bir terim kullanırız. Sahte ama son derece gerçekçi yüzler, resimler ve görüntülü aramalar üretebilen teknolojilerin ilerlemesi, gerçeklik izlemenin kendi yargılarımız dışındaki bilgilere dayanması gerektiği anlamına geliyor. Aynı zamanda, insanlığın hâlâ gerçeğe uymayı göze alıp alamayacağına dair daha geniş bir tartışmayı gerektirir.

İnsanların dijital yüzleri değerlendirirken daha eleştirel olmaları çok önemlidir. Bu, fotoğrafların gerçek olup olmadığını kontrol etmek için tersine görsel aramayı kullanmayı, çok az kişisel bilgi veya çok sayıda takipçi içeren sosyal medya profillerine karşı dikkatli olmayı ve derin sahte teknolojinin hain amaçlar için kullanılma potansiyelinin farkında olmayı içerebilir.

Bu alan için bir sonraki sınır, sahte dijital yüzleri tespit etmek için geliştirilmiş algoritmalar olmalıdır. Bunlar daha sonra yeni bağlantıların yüzleri söz konusu olduğunda gerçeği sahteden ayırmamıza yardımcı olmak için sosyal medya platformlarına yerleştirilebilir.

Yazar hakkında

Manos Tsakiris, Psikoloji Profesörü, Duygu Politikaları Merkezi Direktörü, Londra Royal Holloway University

Bu makale şu adresten yeniden yayınlandı: Konuşma Creative Commons lisansı altında. Okumak Orijinal makale.