Yapay Zekanın Göremediği Şeyler: Makinelerden Saklanmak Mümkün Mü?

Yapay zeka destekli yüz tanıma ve tespit sistemlerinin kamusal alanda giderek yaygınlaşması; müzisyenler, yazarlar ve görsel tasarımcıların isyanına neden olan telif tartışmaları; şirketlerin olası etik dışı faaliyetlerine yönelik endişelerle birleşince kritik bir soruyu gündeme getiriyor: Yapay zekadan kaçmak veya saklanmak mümkün mü?

Bu sorunun peşine düşen bazı araştırmacılar, kameraları şaşırtan gözlükler geliştirdi; bazıları yapay zekanın algılamakta zorlandığı kamuflaj kıyafetler tasarladı; bazıları da makinelerin okuyamadığı yazı fontları hazırlıyor.

Ortaya çıkan teknolojiler, klasik anlamda bir 'görünmezlik pelerini' değil. Ancak insanlarla makineler dünyayı aynı şekilde görmüyor. Bu nedenle dünyanın dört bir yanından araştırmacı, sadece makineler üzerinde etkili olabilecek bir görünmezlik fikrinin peşinde.

Yapay zekanın göremediği Hawaii gömlek

Berlin merkezli sanatçı Simon Weckert'in 2025'te başlattığı Digital Camouflage projesi, son günlerde yapay zekadan kaçışın mümkün olup olmadığı sorusunu yeniden gündeme taşıdı. Weckert'in tasarladığı bir gömlek, ilk bakışta parlak renkli, soyut desenlere sahip sıradan bir Hawaii gömlek gibi görünüyor. Ancak bu desenler, bilgisayarlı gözetim sistemlerinin bir insanı tespit ederken kullandığı görsel özellikleri bozacak şekilde hazırlanmış.

Buradaki temel fikir 'adversarial attack', yani 'çekişmeli/saldırgan örnek' diye bilinen bir yönteme dayanıyor. Bir nesne tespit modeli, insanların aksine, "Karşımda gövdesi, kolları ve başı olan bir insan var" diye düşünerek çalışmaz. Eğitim sırasında insanlarla ilişkilendirmeyi öğrendiği kenarlar, renk geçişleri, dokular, vücut parçalarının oranları ve insan siluetinin devamlılığı gibi istatistiksel özellikleri arar.

Weckert'in gömleğindeki doygun renk geçişleri ve üst üste binen biçimler bu sinyallere müdahale ediyor. Weckert bunu, desenin normalde modele sessizce 'insan' diyen istatistiksel sinyali 'bağırarak' gürültüyle bozması şeklinde tarif ediyor.

Weckert projeyi özellikle Berlin'deki kamusal alanlarda yapay zeka destekli kamera sistemlerinin kullanılması tartışmasıyla ilişkilendiriyor. Tasarımcının asıl sorguladığı şey ise vatandaşların nasıl çalıştığını bilmediği ve bağımsız olarak test edemediği algoritmaların insan davranışlarını otomatik biçimde değerlendirmesi.

Bu nedenle o, gömleği gerçek hayatta polis kameralarından kaçmayı sağlayan bir ürün olarak sunmuyor. Hatta sitesinde bunu özellikle belirtiyor: "Gösterim genel amaçlı açık kaynak YOLO sistemiyle yapıldı ve herhangi bir devlet kurumunun kullandığı özel sistem üzerinde çalışacağı iddia edilmiyor. Farklı model, kamera açısı, ışık, mesafe veya kumaşın katlanması sonucu değiştirebilir."

Diğer yandan Weckert'in tasarımı bu alanda bir ilk değil. Onun kullandığı mekanizmalardan farklı yöntemlerle mahremiyet yolları arayan başka araştırmacılar da var.

Adam Harvey'nin termal kamera giysisi

Yine Berlin'de yaşayan teknolojist Adam Harvey, termal kameraların gördüğü ısıyı fiziksel olarak engelleyen bir giysi tasarlamıştı. Harvey'nin 2012-2013'te geliştirdiği giysiler gümüş kaplı kumaş kullanarak vücuttan yayılan termal radyasyonu yansıtıyordu. Teknolojist böylece termal kamera veya drone gözetiminden saklanmayı hedeflemişti.

Bu tasarımın temel farkı ise algoritmanın zaafını değil, sensörün fiziksel sınırını kullanmasıydı. Harvey projeyi drone savaşları ve giderek yaygınlaşan gözetim teknolojileri karşısında kişinin mahremiyeti üzerinde yeniden kontrol sahibi olması fikriyle açıklamıştı.

Fotoğraf: Anti-Drone Hoodie. © Adam Harvey

Yapay zekanın yüz kavramını bozmak

Yine Harvey'nin geliştirdiği bir diğer proje olan 'CV Dazzle'da ise yöntem, saç ve makyaj müdahalesine dayanıyor. Burada yapay zekanın normalde tespit edeceği insan yüzünü kapatmak yerine, yüz tespit algoritmalarının aradığı göz çevresi, burun köprüsü, simetri gibi işaretler saç ve makyajla bozuluyor.

Dolayısıyla insanlar sizi rahatça görürken, sistemler görüntüde 'yüz' bulmakta zorlanıyor. Harvey böylece, insan ve makinenin görsel algısı arasındaki farkı kullanmış oluyor.

Chicago Üniversitesi deneyi: Yapay zekanın 'hafızasından' kaçmak

Chicago Üniversitesi araştırmacılarının geliştirdiği 'Fawkes' sistemi ise yapay zekanın sizin yüzünüzü ezberlemesini önlemeye dayalı.

Burada araştırmacılar, fotoğrafınıza insanın fark etmesinin çok zor olduğu piksel değişiklikleri ekliyor. Ancak amaç o fotoğrafı yüz tanıma sisteminden saklamak değil. Sistem fotoğrafınızı internetten alıp sizi tanımayı öğrenmek için kullanırsa, yüzünüz hakkında yanlış bir temsil öğrenmesi.

Böylece sistem, daha sonra, sokakta çekilmiş normal bir fotoğrafınızla karşılaştığında sizi tanımakta zorlanıyor. Araştırmacılar bunu özellikle Clearview AI gibi internetten izinsiz fotoğraf toplayarak yüz tanıma veri tabanı oluşturulabilmesi problemine karşı geliştirdi.

Ressamları ve eserleri yapay zekadan korumak

Yine Chicago Üniversitesi'nin geliştirdiği, "Glaze" adlı bir diğer sistemin amacı ise ressamları ve illüstratörleri, yapay zekalı telif ihlallerinden korumak.

Glaze esere küçük değişiklikler ekliyor. İnsan hâlâ aynı resmi görüyor fakat üretken yapay zekanın dünyasında eser başka bir stile doğru kaydırılıyor. Böylece modelin sanatçının eserlerini kazıyıp onun tarzını öğrenmesi ve taklit etmesi zorlaştırılıyor. Araştırmacılar bunu kalıcı bir çözüm olarak değil, sanatçılara yapay zeka şirketleri karşısında teknik bir savunma aracı sağlama girişimi olarak tanımlıyor.

Size ait bir görseli izinsiz kullanan yapay zekayı 'zehirleyebilirsiniz'

"Nightshade" sisteminde ise eğitim verisi olarak izinsiz kullanılan görsellerin içine yapay zeka modelini yanıltacak bilgiler yerleştiriliyor. Yine Chicago Üniversitesi'nin geliştirdiği bu sistem, yapay zekanın yanlış öğrenmesine yol açarak izinsiz veri toplamanın maliyetini artırıyor.

Ekibin açıkça belirttiği amaç, sanatçıların eserlerinin yapay zeka eğitiminde kullanılması konusunda kontrolü yeniden eserin sahibine vermek.

'Hayalet' yazı fontları: Metinlerinizi yapay zekadan korumanız mümkün mü?

Yapay zekanın görsel tespiti hususunda pek çok çalışma var. Ancak bu teknolojinin sosyal medya platformlarından flört uygulamalarına kadar pek çok dijital hizmete entegre olmasıyla birlikte, özel mesajlara kimlerin veya hangi sistemlerin erişebildiğine yönelik endişeler de artıyor.

Bu soruna dikkat çekmek isteyen geliştiriciler, yapay zeka modellerinin okumakta zorlandığı yazı sistemleri tasarlıyor.

Bunlardan biri Eric Lu'nun geliştirdiği Ghost Font (Hayalet Font). Bu deneysel sistem, mesajları sabit harfler yerine hareketli noktalar kullanarak oluşturuyor. Böylece harfler insan gözü için görünür hale geliyor. Video durdurulduğunda ise noktalar tek bir görüntüde birbirine karışıyor ve gizlenen mesaj seçilemiyor. Bu nedenle ekran görüntüsü almak, mesajın ortaya çıkmasını sağlamıyor.

Araştırmacı, geliştirdiği sistemi önde gelen yapay zeka modelleri üzerinde test ettiğini ve en yeni modellerin bile hareketli mesajları çözmekte zorlandığını belirtiyor.

Bu arada, hayalet fontun atası, tasarımcı Sang Mun'un 2013'te geliştirdiği ZXX adlı yazı tipi. ZXX, insanlar tarafından okunabilen ancak o dönemin optik karakter tanıma (OCR) yazılımlarını yanıltmayı amaçlayan dört farklı yazı tipinden oluşuyordu. O yıllarda "gözetlemeye dayanıklı" olarak tanıtılan sistemin, günümüzde gelişmiş yapay zeka modelleri tarafından kolaylıkla okunabildiğini belirten Lu, bu nedenle yeni yaklaşımında hareketi kullandığını dile getiriyor.

Kullanıcılar Lu'nun internet sitesine girerek kendi mesajlarını Ghost Font ile oluşturabiliyor.

'Yem' karakterler: Yapay zeka yanlış mesajı alıyor

 Bir diğer sistem de Mixfont tarafından geliştirilen Decoy Font (Tuzak Font). Burada da botlar, basit ama etkili bir görsel hileyle kör ediliyor.

Decoy Font, 2000'lerin ortalarında üzerinde çalışılan "hibrit görüntü" tekniğini tipografiye uyguluyor. Bu teknik, meşhur Albert Einstein ve Marilyn Monroe illüzyonuyla aynı prensibe sahip: Yakından bakıldığında Einstein görülürken, uzaklaştığınızda veya gözlerinizi kıstığınızda görüntüde Monroe beliriyor.

Decoy Font, her bir glifin içine iki farklı katman yerleştiriyor. Üst katmanda, yapay zekanın radarına takılması için tasarlanmış ince ve keskin hatlı "yem" (decoy) karakterler yer alıyor. Alt katmanda ise insanların okuması amaçlanan, düşük frekanslı ve bulanık bir kütleden oluşan gerçek mesaj gizli.

İllüstrasyon: DrAfter123/gettyimages Düzenleme: WIRED Türkiye Ekibi

Öte yandan, yapay zeka araçlarının zaman içinde daha da gelişerek tüm bu mevcut sistemleri tanıması da mümkün. Ancak geliştiricilerin mesajı, yapay zeka karşısında mahremiyet arayışının da daima yeni yollar bularak gelişeceği yönünde.

Bunun yanı sıra, söz konusu yöntemlerin kötü niyetli kişilerin elinde suç amaçlı kullanılması da mümkün. Fakat geliştiriciler, bu sistemleri mahremiyet ve etik dışı yapay zeka uygulamalarına dikkat çekmek için tasarladıklarını vurguluyor.