Bugün kullandığımız tüm uygulamalarda geliştirici şirkete neler verdiğimizi, hangi bilgilerimizi emanet ettiğimizi, gelecekte aleyhimize kullanılabilecek veya şirket için haksız avantaj elde edebileceği herhangi bir verimizi paylaşıp paylaşmadığımızı düşünmek zorunda kalıyoruz. Yapay zekânın dünyasında yüzümüz, vücudumuz ve davranışlarımız ciddi bir önem arz ederken bazı şirketler bunun için yasal yolları tercih ediyor, bazıları ise arka kapılardan dolanmayı tercih edebiliyor.
Fotoğrafınız üzerinde yaş, saç-sakal, gülümseme gibi düzenlemeleri kolayca yapmanızı sağlayan yapay zekâ uygulaması FaceApp için kişisel verilerin korunması konusunda bazı söylentiler ortaya çıkmış, geliştirici şirketin Rusya merkezli olmasından dolayı evhamlı haberler yapılmıştı. MIT Technology Review’dan Karen Hao, FaceApp’ın fotoğrafımızı birçok amaç için kullanabileceğini ancak sanıldığının aksine yüz tanıma sistemleri için olmadığını yazdı.
Kurulduğu günden bu yana 150 milyon insanın fotoğrafının elinden geçtiği düşünülen FaceApp daha önce, fotoğrafları en fazla 48 saat içerisinde sunucularından sildiklerini açıklamış olsa da özellikle Amerika senatosundaki demokratlar hâlâ bu konudaki endişelerini koruyup, FBI’ın bu konuya odaklanması gerektiğini söylüyor.
Oysa gerçek biraz daha farklı:
FaceApp’ın, kullanıcıların fotoğraflarını kendi çıkarları için farklı bir amaçla kullanmaya karar verdiğini düşünsek bile kullanıcıların birçoğunun uygulamada ismini veya başka kişisel bilgisini vermiyor olması bu ihtimali biraz azaltıyor. Diğer yandan, tek bir fotoğraftan çıkarım yapabilecek bir yapay zekâ inşâ edildiğini düşündüğümüzde ise bu yapay zekânın doğruluk oranının çok az olacağını varsayabiliriz. Ancak tabii ki FaceApp, kullanıcıların verilerini birkaç farklı şekilde kullanıyor.
Yüz düzenlemesi: Uygulamanın yüz değiştirebilme becerisi, içerisinde milyonlarca insan yüzünü barındıran neural network’ünden geliyor. Bu da, FaceApp’in, her yeni kullanıcının yüzünü de bu ağa dahil ederek algoritmayı daha da güçlendirebileceği, böylece verdiği hizmetin kalitesini artırabileceği anlamına geliyor. Bu tarz bir kullanım oldukça mantıklı görülüyor.
Yüz analizi: Yüz tanıma sistemleri kimliğe odaklanırken yüz analiz sistemleri fotoğraftaki kişinin yaşı, cinsiyeti gibi özelliklere odaklanır. Pek çok ticari yüz analiz sistemi FaceApp’inki gibi açık kaynaklı veri tabanlarını kullanıyor.
Yüz belirleme (face detection): Face Recognition kişinin kimliği ile ilgilenirken face detection, fotoğrafta bir insan yüzünün bulunup bulunmadığını, fotoğraftaki yerini tespit etmeye odaklanıyor. Bu tarz bir işlem için milyonlarca kişinin birer fotoğrafı oldukça değerli. (Haberin başlarında iddia edildiği şekilde, kullanıcıların fotoğraflarının FaceApp’in başka amaçları için işe yaraması için her kullanıcının kendisinin birçok farklı fotoğrafını yüklemesi gerekiyor diye örneklendirebiliriz)
Sahte görüntü (deepfake) üretme: Belki de aralarındaki en kötüsü bu. Gerçekte var olmayan insan yüzleri üretmeye yarayan ve kötü amaçlar için de sıkça kullanılan deepfake uygulamaları yakın gelecekte birçok soruna yol açabilecek potansiyele sahip.
Eğer kişisel gizliliğimiz konusunda endişe duyacaksak, internetteki herkese açık sosyal medya hesapları bile tek başına bir tehlike olarak algılanmalı. Zira internetteki botlar, kötü niyetli ciddi oluşumlar ve sosyal medya yönetimleri istemediğimiz birçok detay için bizi veya verilerimizi kullanabilme yeteneğine sahipler. FaceApp ve Zao gibi uygulamalar ise bu endişelerimizi suyun üzerine çıkaran, bizi tetikte tutan ve buz dağının sadece görünen kısmı.
