Yapay zekâ tarafından üretilen sahte videolar giderek gerçeğe yaklaşırken, bilim insanları bu videoları tespit etmek için alışılmışın dışında bir yöntem geliştirdi. UCLA araştırmacıları, yapay zekâ hesaplamalarının bir bölümünü ışığın fiziksel hareketinden yararlanarak gerçekleştiren optik-neural bir sistem geliştirdi.
İnternette gördüğümüz her video artık göründüğü kadar gerçek olmayabilir. Yüz değiştirme, yapay ses ve tamamen yapay olarak oluşturulan görüntüler sayesinde deepfake teknolojisi her geçen gün daha gelişmiş hale geliyor.
Bu gelişmeye karşı önemli araştırmalardan biri ABD'deki UCLA (University of California, Los Angeles) araştırmacılarından geldi.
Araştırmacıların geliştirdiği hibrit optik-yapay zekâ sistemi, videoları geleneksel dijital yöntemlerden farklı olarak ışığın kırınımından yararlanarak analiz ediyor. Sistem, yapılan deneylerde 15 video akışını tek bir optik işlem sırasında eş zamanlı olarak inceleyebildi.
Deepfake tespitinde yüzde 97,79 doğruluk
Araştırmada sistem, Celeb-DF veri setindeki deneylerde 15 videoyu aynı optik geçiş sırasında analiz etti.
Deney sonucunda ortalama %97,79 doğruluk elde edildi. Sistem ayrıca %99,86 duyarlılık ve %95,72 özgüllük değerlerine ulaştı.
Araştırmacılar sistemi daha yüksek sayıda video için de test etti. Aynı optik mimari 18 videoya çıkarıldığında ortalama doğruluk %96,13 olarak ölçüldü.
Burada önemli bir ayrıntı var: Bu oranlar gerçek dünyadaki tüm internet videoları için garanti edilen bir başarı oranı değil. Sonuçlar araştırma kapsamında kullanılan veri setleri ve deney koşullarında elde edildi.
Yapay zekâ tarafından oluşturulan yeni videolar da test edildi
Araştırmanın dikkat çekici bölümlerinden biri de sistemin yalnızca klasik yüz değiştirme deepfake'leriyle sınırlandırılmaması.
Araştırmacılar sistemi Google'ın Veo-3 modeliyle oluşturulan videolarda da test etti. Yapılan deneylerde, sınırlı bir ince ayarın ardından sistem daha önce karşılaşmadığı bu videolarda %94,80 doğruluk ve %97,61 duyarlılık elde etti.
Bu sonuç, üretken yapay zekâ modelleri geliştikçe deepfake tespit sistemlerinin de yeni video üretim yöntemlerine uyum sağlayabilmesinin önemli olabileceğini gösteriyor.
Burada ışığın rolü ne?
Sistemin en ilginç tarafı aslında burada.
Geleneksel yapay zekâ sistemlerinde hesaplamaların büyük bölümü elektronik donanım üzerinde gerçekleştirilirken UCLA'nın yaklaşımında işlemin önemli bir kısmı ışığın fiziksel yayılımı ve kırınımı üzerinden gerçekleştiriliyor.
Sistemde dijital bir ön işlem aşaması videolardan gerekli bilgileri çıkarıyor. Daha sonra bu bilgiler optik sisteme aktarılıyor ve ışık, pasif optik katmanlardan geçerken hesaplamanın bir bölümünü fiziksel olarak gerçekleştiriyor.
Bu sayede çok sayıda video aynı anda işlenebiliyor. Araştırmacılar bu yaklaşımın yüksek hacimli video doğrulama işlemlerinde enerji ve işlem süresi açısından avantaj sağlayabileceğini belirtiyor.
Deepfake savaşında yeni bir savunma katmanı
Araştırmacıların önerdiği kullanım senaryosu oldukça ilginç.
Bu sistemin doğrudan bütün deepfake analizlerinin yerini alması yerine, büyük miktardaki videoları hızlı şekilde tarayan ilk savunma katmanı olarak kullanılması hedefleniyor.
Örneğin sosyal medya platformuna milyonlarca video yüklendiğini düşünelim.
İlk aşamada optik sistem videoları hızlı biçimde tarayabilir. Şüpheli görünen içerikler daha güçlü ve ayrıntılı dijital yapay zekâ modellerine gönderilebilir.
Böylece:
Işık tabanlı sistem → hızlı ön tarama → şüpheli içerik → ayrıntılı dijital analiz
şeklinde çalışan hibrit bir yapı ortaya çıkabilir.
İnternetin geleceğinde “Gerçek mi?” sorusu daha önemli olacak
Yapay zekâ görüntü üretim teknolojileri geliştikçe, yalnızca içerik üretmek değil, içeriğin gerçekliğini doğrulamak da kritik hale geliyor.
Bugün bir fotoğrafın veya videonun gerçek olup olmadığını gözlerimizle anlamaya çalışıyoruz.
Gelecekte ise bunun yerini otomatik doğrulama sistemleri alabilir.
Bir videoyu izlerken cihazımız belki de bize şöyle bir bilgi gösterecek:
“Bu içerik doğrulandı.”
veya
“Bu görüntünün yapay zekâ tarafından değiştirilmiş olma ihtimali yüksek.”
UCLA'nın geliştirdiği optik yapay zekâ sistemi henüz böyle bir son kullanıcı ürünü değil. Ancak araştırma, yapay zekâ çağında yapay zekâ tarafından üretilen içerikleri yine yapay zekâ ile denetleme yaklaşımının nasıl gelişebileceğine dair dikkat çekici bir örnek sunuyor.
Tiwiti10'un yorumu
Yapay zekâ artık yalnızca görüntü, video ve ses üretmiyor. Aynı zamanda üretilen içeriklerin gerçek olup olmadığını anlamaya çalışan yeni teknolojilerin de temelini oluşturuyor.
Belki de önümüzdeki yılların en önemli teknolojilerinden biri daha iyi görüntü üreten yapay zekâ değil, gerçeği sahteden ayırabilen yapay zekâ olacak.
Kaynak: UCLA Ozcan Research Group ve eLight dergisinde yayımlanan “Scalable, energy-efficient optical-neural architecture for multiplexed deepfake video detection” çalışması. Araştırma 22 Eylül 2026'da yayımlandı.
UCLA araştırmacıları, ışık tabanlı yapay zekâ sistemiyle deepfake videoları tespit etmeyi başardı. Sistem deneylerde yüzde 97,79 doğruluğa ulaştı.
Yapay Zekâ, AI, Deepfake, Teknoloji, Siber Güvenlik, Dijital Güvenlik, UCLA, Yapay Zekâ Haberleri, Deepfake Tespiti, Tiwiti10
Kayıtlar
0 Yorumlar