Yeni bir teknoloji ile çalışanların beyin verileri okunabilecek

Yeni teknoloji ile beynin verileri takip edilebiliyor. (Getty Images)
Yeni teknoloji ile beynin verileri takip edilebiliyor. (Getty Images)
TT

Yeni bir teknoloji ile çalışanların beyin verileri okunabilecek

Yeni teknoloji ile beynin verileri takip edilebiliyor. (Getty Images)
Yeni teknoloji ile beynin verileri takip edilebiliyor. (Getty Images)

Veri İzleme Gözlemevi, gelecekte şirketlerin işçileri izlemek veya işe almak için beyin izleme teknolojisini kullanabileceğini bildirdi. İngiliz Şarku’l Avsat’ın BBC’den aktardığı habere göre ak Bilgi Komisyonu Ofisi’ne (ICO) göre teknolojinin uygun şekilde geliştirilmemesi ve kullanılmaması ile ilgili bir ayrımcılık riski var.

ICO’nun beyinden ve sinir sisteminden elde edilen nörolojik veriler hakkındaki bu ilk raporu dikkat çekici olarak nitelendi. Bu gelişme, Elon Musk’un ve Neuralink gibi şirketlerin bilgisayarların insan beyniyle iletişim kurmasına izin vermesinin yeni yollarını keşfetmesiyle ortaya çıktı.

ICO’dan Stephen Almond, BBC’ye şunları söyledi:

Baktığımız tüm göstergelere dayanarak hem yatırımlarda hem de bu alanda geliştirilmekte olan patentlerde çok hızlı bir büyüme görüyoruz.

ICO, nöro teknolojinin katı düzenlemelere tabi olduğu sağlık sektöründe zaten kullanıldığını belirtti. 12 yıl önce geçirdiği bisiklet kazasından sonra felç olan Gert-Jan Oskam’ın beynindeki elektronik implantının tekrar yürümesini sağladığı hatırlatıldı.

Neuralink şirketi, beyin ve bilgisayar arasındaki implante edilmiş arayüzün insan üstünde denenmesi için izin aldı. Teknolojinin, ticari üretimden çok uzak olmasına rağmen şu an 5 milyar dolar değerinde olduğu belirtiliyor.

Bu yeni teknoloji yapay zeka da yeni olanaklar sunuyor. Zira araştırma projeleri artık beyin taraması yapılır yapılmaz cümleleri ve kelimeleri deşifre edebiliyor. Bu, bilinci açık olan fakat hareket edemeyen veya konuşamayan retansiyon sendromlu hastalara yardımcı olabilir.

Ancak rapor, gelecekte meydana gelebilecek ve sinirsel verilerin ortaya çıkardığı sorunları araştırmak için varsayımsal örnekler olarak kullandığı teknolojilere odaklanıyor. ICO, çalışan takibi genişledikçe 4 ila 5 yıl içinde işyerlerinin güvenlik, üretkenlik ve istihdam için rutin olarak nöro teknolojiyi kullanabileceğini öne sürüyor.

Kasklara veya güvenlik ekipmanlarına yerleştirilen teknoloji, çalışanın yüksek riskli ortamlardaki dikkatini ve konsantrasyonunu ölçebiliyor. Almond, yöneticilerin bunu bireylerin işyerindeki strese nasıl tepki verdiğini değerlendirmek için kullanabileceğini vurguluyor.



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