Sanat eseri, yaratıcısının ruhunu ve kişiliğini yansıttığı için özel bir anlam ifade ediyor. Bu nedenle çoğumuz sanatın insani bir şey olduğunu iddia ediyoruz. Ancak makinelerde “ruh” veya “kişilik” bulunmamasına rağmen bir sanat eserinin insan veya makine tarafından yaratılıp yaratılmadığını bir bakışta söyleyemiyoruz.
Son zamanlarda Instagram hesabımızdan “Hangisi Gerçek” başlığı altında biri gerçek diğeri yapay zekânın yarattığı sahte yüzlerden ve sahte tablolardan hangisinin gerçek olduğunu takipçilerimize soruyoruz. Buna benzer gerçeğinden ayırt edilemeyen insan yüzleri, sesler, ve tablolar gibi birçok örnek paylaşıyoruz. Bu çalışmaların çoğu Generative Adversarial Networks — GAN (Çekişmeli Üretici Ağlar) adı verilen bir yapay sinir ağları (artificial neural network) modeli ile yapılıyor.
Generative Adversarial Networks — GAN Nedir?
GAN fikri 2014 yılında Ian Goodfellow’un katıldığı bir partide arkadaşlarıyla yaptığı sohbet sırasında ortaya çıkmış ve hemen ardından makale olarak yayınlanmış. Yayınlanmasından sonra hızla popülerleşen bu makale 5 yılda 15.000’den fazla atıf almış.
GAN’lerde birbiriyle çekişme halinde olan iki farklı yapay sinir ağı bulunuyor. Bunlar Üretici (Generator) ve Ayırt Edici (Discriminator) ağ olarak adlandırılıyor.
- Üretici ağ, gerçeğe benzeyen yeni veriler (görsel, ses, yazı vb.) üretirken Ayırt Edici ağ da sahte ve gerçek verileri birbirinden ayırt etmeye çalışıyor. Bu iki sinir ağı birbiriyle çekişirken Ayırt Edici ağ zamanla gerçek ve sahte resimleri daha iyi ayırt etmeye başlıyor.
- Üretici ağ ise daha gerçekçi sahte resimler üretiyor. Bu düzeni kalpazan ve polis ikilisine benzetebiliriz. Polis zamanla kalpazanları bulabilmek için sahte paraları yakalamada daha başarılı olur. Kalpazan ise polisi yenebilmek için daha gerçekçi sahte paralar üretmeye başlar.
GAN modeline üretmek istediğiniz veriden yeterli sayıda örnek verirseniz yine aynı veri tipinde yeni örnekler ürettirebilirsiniz. Sisteme binlerce kuş fotoğrafı verirseniz sistem, bir kuşun nasıl görünmesi gerektiğini öğreniyor ve yeni kuş fotoğrafları üretiyor.
GAN ile Neler Yapılabilir?
Elinizde yeterli sayıda örnek olduğu sürece aklınıza gelen herhangi bir veriyi bu şekilde ürettirebilirsiniz. En çok görülen örnekler insan resmi üretmek üzerine karşımıza çıkıyor. Sadece yeni veri üretmek için değil, olan bir veriyi başka bir konsepte dönüştürmek için de bu algoritma kullanılabilir. Örneğin en popüler çalışmalardan biri olan pix2pix şu gibi dönüşümleri yapabiliyor:
- Siyah beyazdan renkli resme çevirme,
- Çizimleri gerçekçi boyama,
- Gündüz resimlerini geceye veya gece resimlerini gündüze çevirme,
- Uydu fotoğrafından haritaya dönüştürme,
- Bölümlendirilmiş planlardan bina veya sokak tasarımına dönüştürme gibi birçok çalışmaya ilham oluyor.
Sanatçı Ai, Neden Bizi Korkutuyor?
Sanatı hissiyat bakımından canlı bir şey olarak görüyoruz. Bizi duygulara sürekleyen, düşündüren, duyularımızı harekete geçiren bir matematik olarak hissediyoruz. Ancak aynı matematik ile algoritmalar oluşturduğunuzda ayırt bile edemeyeceğimiz eserler ortaya çıkıyor.
Yukarıda gördüğünüz yapay zekâ tarafından üretilen resim Paris merkezli kolektif Obvious tarafından yaratılan kurgusal Belamy ailesinin grup portresinden biri. Tablonun sağ alt köşesinde GAN imzası bulunuyor. Açık artırmada 10.000 dolar civarına satılması beklenirken 432.500 dolara satıldı. Bu resim yapay zeka tarafından üretilip satılan ilk resim olmasından dolayı bu kadar yüksek fiyata satıldı. Resmi üreten firma internetten bulduğu GAN kodunu, ünlü ressamların resimleriyle eğitmiş ve çıkan sonucu açık artırmaya koymuş. Peki burada telif hakkı kime ait? GAN kodunu yazan kişiye mi, eğitim için kullanılan tabloları yapan kişilere mi yoksa bu tabloları bir araya getiren kişiye mi yoksa Ian Goodfellow’a mı ait?
Ortaya çıkan bir diğer sorun, gerçeğinden ayırt edilemeyen sahte veriler kullanılarak yapılabilecek yasa dışı suçların artma ihtimali ve kişisel verilerin tehdit edilmesi. Örneğin artık hızlıca sahte bir yüz resmi üretip, otomatik metin üreticilerle milyonlarca mail atabilir veya sosyal medya hesabı açabilirsiniz. DeepFake gibi sistemleri kullanarak bir kişinin hiç söylemediği şeylerin veya hiç bulunmadığı yerlerin videolarını üretebilirsiniz. Bir kişinin bütün tweetlerini veya sosyal medya yazılarını kullanarak onun gibi davranan sahte sosyal medya hesapları yaratabilirsiniz. Geçtiğimiz günlerde Twitter’daki bir açıktan yararlanarak tüm teknoloji devlerinin hesabından tweet atan 17 yaşındaki çocuğun ortalığı nasıl karıştırdığını hatırlayalım. Bunların hepsi çözülmesi gereken etik ve hukuki sorunlar olarak ciddiyetini koruyor.
Korkmalı mıyız?
Belki biraz. Bir veriyi dilediğiniz bir konsepte dönüştürmek istediğinizde kullanacağınız bir algoritma sizi istediğiniz sonuca ulaştıracak. Sistemi eğittikten sonra birkaç saniye içerisinde istediğiniz kadar yeni veri (resim, model, vb.) üretebileceksiniz. Böylece genel zevklere uyum sağlamak zorunda kalmadan kişisel sanat zevkinizin tadını çıkarabileceksiniz. Öte yandan, insan sanatçılar AI ile rekabet edemeyecek.
Sanatçıların fikir üretmedeki kuluçka süreci, ilham yolculuları ve tecrübeleri her zaman merak konusuyken sanatçı yapay zekâ ile bu kavramlar zamanla önemini kaybedecek veya tahmin edemeyeceğimiz kavramlara evrilecek. Bununla birlikte sanatçıların bağlı bulundukları ajans, galeri ya da topluluklar uzun süreli anlaşmalar yapmak zorunda kalmayacak.
Elbette insan sanatçılar sanat eseri yaratmaya devam edecek ancak bu yapay zekâların özgür üretimine kısıtlama getirilmeyeceği anlamına gelmiyor.
Henüz hiçbir AI araştırmacısı yapay zekâ tarafından yaratılan eserin sanat olduğunu iddia etmiyor. Elbette buna karar vermenin yolu bir tür görsel Turing testi yapmak; algoritmaların çıktılarını insan değerlendiricilere göstermek ve farkı anlayıp anlayamayacaklarını sormak olacak.
AI, şimdiye kadarki en iyi duygusal deneyimi yaratabilir ancak sanatta -çok büyük önemi olan- verdiği mesaj ne olacak? Elbette AI da bir mesaj verebilir ancak hitap ettiği kişi gerçek insan olduğu için içselleştirilebilir mi? İletilen mesaj kişisel deneyimler ve gözlemlerle güçlü bir hâle gelir; bunu yapmak en azından şimdilik yapay zekâ için zor olabilir.
Yapay zekâyı, geleceğin sanat piyasası üzerinde etkisi olacak birkaç teknolojiden yalnızca biri olarak düşünmeliyiz. Kim bilir belki de gerçek insanların sanat eserlerini makinelerin beğenisine sunduğumuz, makinelerin ise bu insan sanatını kripto para ile satın alacağı bir gelecek bizi bekliyordur. Bu devrimin nasıl işlediğini görmek heyecan verici olacak.
