Yeni gözlüğünü tanıtan Apple'ın bir kavramı hiç kullanmaması dikkat çekti

Şirket ayrıca son trende rağmen metaverse'ü de göz ardı etti

Apple Vision Pro gözlüğü, Kaliforniya'nın Cupertino kentindeki Apple kampüsünde yer alan salonda sergileniyor (Jeff Chiu/AP)
Apple Vision Pro gözlüğü, Kaliforniya'nın Cupertino kentindeki Apple kampüsünde yer alan salonda sergileniyor (Jeff Chiu/AP)
TT

Yeni gözlüğünü tanıtan Apple'ın bir kavramı hiç kullanmaması dikkat çekti

Apple Vision Pro gözlüğü, Kaliforniya'nın Cupertino kentindeki Apple kampüsünde yer alan salonda sergileniyor (Jeff Chiu/AP)
Apple Vision Pro gözlüğü, Kaliforniya'nın Cupertino kentindeki Apple kampüsünde yer alan salonda sergileniyor (Jeff Chiu/AP)

Apple her yıl düzenlediği Dünya Geliştiriciler Konferansı'nda (Worldwide Developers Conference/WWDC) çok şey söyledi. İki saatten uzun süren etkinlikte şirket, yeni bir gözlüğün tanıtımını yaparken tüm platformlarına getirilen güncellemeleri açıkladı.

Ancak şirketin özellikle hiç bahsetmediği bir kelime, daha doğrusu iki baş harf vardı.

Şirket, yapay zeka destekli tek bir ürün bile tanıtmazken, yapay zekadan laf arasında bile bahsetmedi. Bu durum, şirketlerin geniş yelpazedeki yeni ürünleri yapay zekaya dair trendle ilişkilendirme çabalarını içeren yakın zamandaki diğer teknoloji lansmanlarıyla belirgin bir tezat oluşturdu.

The Independent'ın haberine göre, etkinlik öncesi birçok kişi, şirketlerin yapay zekayı ürünlerinde nasıl kullandığı üzerindeki odağın artması sebebiyle Apple'ın yapay zekadan bahsetmek zorunda kalabileceğini öne sürüyordu. Örneğin Google'ın son I/O etkinliğinde, anlaşılan yorumcuların ve hissedarların şirketin yapay zeka üzerine yeterince çalıştığına kamuoyunu ikna edemediği eleştirisine cevaben, bu kelime çok kullanılmıştı.

Apple bunun yerine yapay zeka denebilecek çoğu güncellemeyi, yapay zekanın çok tutulan bir pazarlama terimi haline gelmesi üzerine popülerliğini yitirmiş olan makine öğrenimi gibi daha kesin bir terim kullanarak tanımlama yolunu seçti. Hatta bu ifadeyi bile, kullanabileceği yerlerde dahi telaffuz etmekten sıklıkla kaçınmış gibi göründü.

Apple isteseydi, araçlar üzerine inşa edilmiş yeni özellikleri yapay zeka adı altında tanımlayabilirdi. Şirket, sesli notların ve mesajların otomatik deşifresinden ortamdaki sesleri tanıyıp aciliyetine göre filtreleyen AirPods özelliklerine kadar her şeyi sergiledi.

Dolayısıyla bunların farklı şekillerde betimlenmesi, son aylarda teknolojideki yeni özellikleri tanımlamada moda haline gelen şeyin kasten reddedilmesi gibi göründü.

Apple, teknoloji endüstrisinde yeni ve fazlasıyla trend haline gelen terimler yerine genelde kendi icat ettiği kelimeleri kullanma eğilimi gösteriyor. Örneğin şirket, sanal ve artırılmış gerçeklik üzerindeki yeni odakla özellikle uyuşan bir ürünü piyasaya sürmesine rağmen, lansman etkinliği boyunca "metaverse" kelimesini kullanmaktan kaçındı.

Ancak yapay zekadan bahsedilmemesi, ifadenin reddine yönelik daha aktif bir seçimin sonucuymuş gibi duruyordu. Bu şekilde, yapay zekanın bir pazarlama terimi olarak yaygın kullanımının hem kelimenin anlamını sulandırmaya hem de tanımlanırken kullanıldığı ürünün gerçek doğası hakkında kullanıcıların kafasını karıştırmaya hizmet ettiği yönünde artan bir endişeyi yansıtıyor gibiydi.

Bu kaçınma, yapay zekanın her zaman olumlu görülmediği ve pazarlamada kullanıldığı takdirde ürünlere kötü yansıyabileceği yönünde güç kazanan bir fikrin parçası da olabilir. Son aylarda hem yapay zeka ürünlerinin hem de tasvir edilenlerin rızası alınmaksızın büyük miktarda verinin analiz edilmesi gibi üretilmeleri için kullanılan tekniklerin tehlikelerine dair pek çok haber yapılıyor. Dolayısıyla Apple bu kelimeyi kullanmanın olumsuz çağrışımlara yol açabileceği kararına varmış olabilir.



Deepfake videoları tespit etmek giderek zorlaşıyor: Artık gerçekçi kalp atışları var

Kişilerin rızası ve bilgisi dışında üretilen deepfake görüntüler endişe yaratıyor (Reuters)
Kişilerin rızası ve bilgisi dışında üretilen deepfake görüntüler endişe yaratıyor (Reuters)
TT

Deepfake videoları tespit etmek giderek zorlaşıyor: Artık gerçekçi kalp atışları var

Kişilerin rızası ve bilgisi dışında üretilen deepfake görüntüler endişe yaratıyor (Reuters)
Kişilerin rızası ve bilgisi dışında üretilen deepfake görüntüler endişe yaratıyor (Reuters)

Deepfake videoların gelişmiş saptama yöntemlerini yanıltabildiği ve her geçen gün daha gerçekçi hale geldiği tespit edildi. 

Bir kişinin yüzünün ya da vücudunun dijital olarak değiştirilmesiyle oluşturulan deepfake videolar endişe yaratmaya devam ediyor. 

Bu videolar gerçek bir kişinin görüntüsünün yapay zeka kullanılarak değiştirilmesiyle yapılıyor. Aslında bu teknoloji, kullanıcıların yüzünü kediye dönüştüren veya yaşlandıran uygulamalar gibi zararsız amaçlarla da kullanılabiliyor.

Ancak insanların cinsel içerikli videolarını üretmek veya masum insanlara iftira atmak için de kullanılabilmesi ciddi bir sorun teşkil ediyor.

Bu videoların sahte olup olmadığını anlamak için kullanılan gelişmiş yöntemlerden biri kalp atışlarını izlemek. 

Uzaktan fotopletismografi (rPPP) adlı araç, deriden geçen ışıktaki küçük değişiklikleri tespit ederek nabzı ölçüyor. Nabız ölçen pulse oksimetreyle aynı prensiple çalışan bu araç, çevrimiçi doktor randevularının yanı sıra deepfake videoları tespit etmek için de kullanılıyor.

Ancak bulguları hakemli dergi Frontiers in Imaging'de bugün (30 Nisan) yayımlanan çalışmaya göre deepfake görüntülerde artık gerçekçi kalp atışları var.

Bilim insanları çalışmalarına videolardaki nabız hızını otomatik olarak saptayıp analiz eden bir deepfake dedektörü geliştirerek başladı. 

Ardından rPPP tabanlı bu aracın verilerini, EKG kayıtlarıyla karşılaştırarak hassasiyetini ölçtüler. Son derece iyi performans gösteren aracın EKG'yle arasında dakikada sadece iki-üç atımlık fark vardı. 

Ekip aracı deepfake videolar üzerinde test ettiğindeyse rPPP, videoya kalp atışı eklenmese bile son derece gerçekçi bir kalp atışı algıladı. 

Bilim insanları kalp atışlarının videoya kasten eklenebileceği gibi, kullanılan kaynak videodan kendiliğinden geçebileceğini de söylüyor.

Almanya'daki Humboldt Üniversitesi'nden çalışmanın ortak yazarı Peter Eisert "Kaynak video gerçek bir kişiye aitse, bu artık deepfake videoya aktarılabiliyor" diyerek ekliyor: 

Sanırım tüm deepfake dedektörlerinin kaderi bu; deepfake'ler gittikçe daha iyi hale geliyor ve iki yıl önce iyi çalışan bir dedektör bugün tamamen başarısız olmaya başlıyor.

Araştırmacılar yine de sahte videoları saptamanın başka yolları olduğunu düşünüyor. Örneğin sadece nabız hızını ölçmek yerine, yüzdeki kan akışını ayrıntılı olarak takip eden dedektörler geliştirilebilir.

Eisert, "Kalp atarken kan, damarlardan geçerek yüze akıyor ve daha sonra tüm yüz bölgesine dağılıyor. Bu harekette gerçek görüntülerde tespit edebileceğimiz küçük bir gecikme var" diyor.

Ancak bilim insanına göre nihai çözüm deepfake dedektörlerinden ziyade, bir görüntünün üzerinde oynanıp oynanmadığını anlamaya yarayan dijital işaretlere odaklanmaktan geçiyor:

Bir şeyin sahte olup olmadığını tespit etmek yerine bir şeyin değiştirilmediğini kanıtlayan teknolojiye daha fazla odaklanmadığımız sürece, deepfake'lerin saptanmalarını zorlaştıracak kadar iyi olacağını düşünüyorum.

Independent Türkçe, BBC Science Focus, TechXplore, Frontiers in Imaging