Yapay zeka ile üretilen sahte fotoğraf, video ve sesler (deepfake) insanları yanıltabiliyor ve kamu güvenini zedeleyebiliyor. ETH Zurich araştırmacıları, kaydedildiği anda veriyi kriptografik olarak imzalayan bir sensör çipi geliştirdi.
Bu imza, verinin hangi cihazdan ve ne zaman geldiğini gösteriyor ve sonradan yapılan değişiklikleri ortaya çıkarıyor. İmzalar değiştirilemez bir defterde, örneğin blok zincirinde saklanabiliyor. Sensör herhangi bir kameraya veya kayıt cihazına entegre edilebilir ve sosyal medya platformları yükleme sırasında otomatik doğrulama yapabilir.
Zor kelimeler
- sahte fotoğraf — gerçekte olmayan, yanıltıcı görüntü veya fotoğraf
- kriptografik — veriyi matematiksel yöntemlerle korumaya ilişkin
- imza — verinin kaynağını ve doğruluğunu gösteren işaret
- sensör çipi — veri toplayan küçük elektronik donanım parçası
- blok zinciri — değişikliklerin kaydının güvenli tutulduğu dijital sistemblok zincirinde
- doğrulama — bilginin gerçek ve doğru olup olmadığını kontrol etme
İpucu: Türkçe metni okurken veya ses kaydını dinlerken, vurgulanan kelimelerin üzerine gel, odaklan ya da dokun; anında kısa tanımlar görünür.
Tartışma soruları
- Sence sahte fotoğraf ve videolar neden tehlikeli olabilir?
- Bu sensör çipi hangi durumlarda en çok işe yarar? Kısa yazın.
- Sosyal medyada fotoğraf yüklerken otomatik doğrulama olmasını ister misiniz? Neden?
İlgili makaleler
Uganda: Bilim ve teknoloji sistemlerini değiştirme çağrısı
21 Haziran’da yayımlanan bir ulusal rapor, Uganda’nın orta gelir düzeyine hızlı geçişi için bilim, teknoloji ve yenilik sistemlerinde reform gerektiğini söylüyor. Rapor cinsiyet farklarına, fonlama sorunlarına ve özel sektör işbirliğine dikkat çekiyor.
Büyük dil modelleri neden dört basamaklı çarpımı zor yapıyor?
Chicago Üniversitesi liderliğindeki bir ekip, standart ince ayar ve Implicit Chain of Thought (ICoT) eğitimi arasındaki farkı inceledi. Çalışma, ara değerleri saklama yetisinin uzun hesaplamalar için gerekli olduğunu gösteriyor.
Manyetik Rezonansta (MRI) Yeni Fiziksel Model
Rice Üniversitesi ve Oak Ridge Ulusal Laboratuvarı araştırmacıları, moleküler hareketleri MRI sinyalleriyle ilişkilendiren fizik tabanlı bir model geliştirdi. Çalışma The Journal of Chemical Physics dergisinde yayımlandı ve kod açık kaynak verildi.