Deepfake, Kullanım Alanları ve Kişisel Veriler

Giriş

Deepfake teknolojisi ve sağladığı yenilikler kişisel verilerin korunması alanında yeni risklerin ortaya çıkmasına neden olmuştur. Deepfake teknolojisi en basit anlatımla yapay zekanın mültimedya ürünlerini kullanarak gerçekle bağdaşmayan kurgu videolar oluşturmasıdır. Yeterli veri girişi yapıldığı durumda teknolojinin adeta birer sınırının olmaması ve tespitinin görece zor olması bu teknolojinin tehlikelerinden korunmayı da oldukça zor bir hale getirmektedir. Bu çalışma kapsamında Deepfake teknolojisinin temel yapısına değinildikten sonra kullanım alanları ve en sonunda teknolojinin kullanımının kişisel veriler alanında doğurduğu riskleri ele alacağız.

Deepfake Teknolojisiyle İlgili Temel Kavramlar

Deepfake kavramı, “deep”, yani “derin” kelimesi ve “fake”, yani “sahte” kelimesinden türetilmiştir. Türkçe olarak derin sahte veya derin kurgu olarak çevirmek mümkündür. Bu teknoloji, üç teknoloji üzerine kuruludur: Deep Learning[1], Autoencoders[2] ve GAN[3][4]. Deepfake teknolojisi, Photoshop ve benzeri programlardan yapı itibariyle tamamen farklıdır. Deepfake teknolojisi tamamen yapay zekaya dayalı bir program olup bir komut üzerine yapay sinir ağırları video veya ilgili içeriği ortaya koymaktadır.

Kullanım Alanları

Bu teknolojinin kapsamı incelendiğinde en yaygın kullanım alanı olarak herkesin aklına ilk olarak cinsel içerikli videoların üretilmesi gelecektir. Gerçekten bakıldığında günümüzde en yaygın kullanım alanı, ünlü insanların yüzlerini cinsel içerikli videolara koyarak sahte videoların üretilmesidir. Bu işlem intikam pornosundan terörist propagandaya kadar çeşitli amaçlarla yapılabilmektedir[5]. Dünyada deepfake teknolojisi kullanılarak cinsel içerikli videolar üretilmesi ayrı bir suç olarak cezalandırıldığı tek yer ABD’nin Virginia eyaletidir[6].

Diğer kullanım alanı ise siyasi amaçlarla yapılan sahte videolarının üretilmesidir. Bu bakımdan Malezya ilginç bir örnektir. Eşcinselliğin ağır bir şekilde cezalandırıldığı Malezya’da Ekonomik İlişkiler Bakanının eşcinsel ilişkiye girdiği bir video çıkması üzerine yetkililer bu videonun Deepfake teknolojisiyle yapıldığını ve sahte olduğunu iddia ettiler[7]. Bir diğer kullanım örneği de Rusya-Ukrayna savaşında Ruslar tarafından hazırlanan Ukrayna Cumhurbaşkanı Volodymyr Zelenskyy’nin askerlere silahları bırakmasını ve evlerine dönmesini söylediği sahte Deepfake videosudur[8].

Çeşitli örneklerle başlığın zenginleştirilmesi mümkün olsa da ana konumuz olan kişisel verilerle olan ilişkisine değinmek daha maksada uygun olacaktır.

Deepfake ve Kişisel Verilerle Olan İlişkisi

Kişisel verilerin korunması hukuku her ne kadar yeni bir alan olsa da günümüzde hukuku en çok meşgul eden alanlardan biri olmaktadır. Hukuk aleminde yapay zekanın kişilik tartışmalarını bitirilmeden yapay zekanın kişisel verileri işlemesi hususu, hukuken içinden çıkılmaz bir duruma neden olmaktadır. Yapay zekaya doğrudan dava açılması günümüz hukuk sistemlerinde mümkün olmamakla beraber bu teknolojiyi yönlendiren kişiyi veri sorumlusu olarak sorumlu tutmamız mümkündür. Kişisel Verilerin Korunması Kanunu 11. maddeye bakıldığında veri sorumlusunun kişisel verilerin hukuka aykırı işlenmesi durumunda başvurulması mümkündür. Deepfake teknolojisinden doğan zararlardan dolayı veri sorumlusuna haksız fiil ve tazminat davaları açmamız mümkündür[9]. Ancak Deepfake teknolojisinin yapısı sıradan bir yapay zekadan farklı olduğunu da belirtmek gerekir ki, elbette bir komut olmadan resen bir video yapamayacağı açıktır, ancak videonun yapılış şekli de teknolojiyi başka bir konuma getirmektedir.

Deepfake teknolojisinin tespiti için kullanılan yöntemler mevcuttur. Bunlardan en yaygını Deepfake Detection Apps diye tabir ettiğimiz Deepfake tespit uygulamalarıdır. Bu uygulamalar yine yapay zeka tekniği kullanarak gerçek ve sahte video arasındaki farkı yüksek ihtimalle (%96,6’a varan) bulacaklardır[10].

Sosyal medya platformları da kişisel verilerin işlenmesi nedeniyle bazı önlemler almıştır. Twitter, Deepfake ürünlerini aldatıcı içerik politikası nedeniyle tamamen yasaklamıştır[11]. Ayrıca Facebook Deepfake ürünlerinin platformdan kaldırılarak yüklenmesinin yasaklanacağını yönünde 2020’de karar almıştır[12]. Bu bakımdan ana akım sosyal medya açısından Deepfake ürünleri yasaklı olsa da Deepfake teknolojisi hukuka aykırı şekilde kullanmak isteyenler için elbette alternatif yollar mevcuttur.

Sonuç

Sonuç olarak Deepfake teknolojisi oldukça yeni bir teknolojidir. Bünyesinde birçok yapay zeka tekniğini bulunduran bu teknolojinin yarattığı hukuki sorunlar oldukça fazladır.

Birçok kullanım alanı olan bu teknolojinin en yaygın kullanım alanı cinsel içerikli videoların üretilmesidir. Rıza dışı üretilen bu videoların üretilmesi yoluyla intikam pornosu, şantaj, itibar suikastı veya diğer ilgili suçlar işlenebilmektedir. Siyasilerin itibarlarını zedeleyerek siyasi kariyerlerini bitirmeye varan sonuçlar doğurmak için de bu teknoloji kullanılmaktadır. Gelecekte bu alanda çok daha fazla vakıaya şahit olacağız.

Deepfake teknolojisinin kişisel verilerle ilişkisi elbette kişisel verileri girdi olarak kullanmasıyla ilgilidir. Deepfake teknolojisi insanların kişisel verilerini işleyerek gerçek olmayan ancak gerçekle ayırt edilmesi oldukça zor içerikler üretmektedir. Bu nedenle doğrudan yapay zekayı dava edemesek de Deepfake ürünlerinin üretilmesinde karar mercini veri sorumlusu olarak değerlendirerek Deepfake ürünlerinin yarattığı hukuki sonuçlardan sorumlu tutabiliriz.

Bu yazı Verini Koru gönüllüsü Kenan İbrahimli tarafından hazırlanarak, 18.09.2022 tarihinde sitemizde yayınlanmıştır.

KAYNAKÇA:

1. [1] Deep Learning, yapay sinir ağlarının (insan beyni gibi çalışacak şekilde modellenen algoritmalar) büyük miktarda veriden öğrendiği bir tekniktir.
2. [2] Autoencoders, girdi verilerin yapay zekanın anlayabileceği veriye çeviren ve çevrilmiş verilerin işlenmesinden sonra tekrar bizim anlayabileceğimiz çıktı verisine dönüştüren iki yapay zekadan oluşan bir yapay zeka tekniğidir.
3. [3] GAN, basit anlatımla en gerçekçi çıktığı elde etmek için rekabet içinde olan üretici ve ayırıcı olmak üzere iki yapay zekanın birlikte çalıştığı bir yapay zeka tekniğidir.
4. [4] Rahul Katarya, Anushka Lal, “A Study on Combating Emerging Threat of Deepfake Weaponization”, Proceedings of the Fourth International Conference on I-SMAC, s, 479.
5. [5] Mika Westerlund, “The Emergence of Deepfake Technology: A Review”, The Emergence of Deepfake Technology: A Review, Cilt 9, Sayı 11, s, 39.
6. [6] Echo Grid v.d., “Forged Authenticity Governing Deepfake Risks”, EPFL International Risk Governance Center, 2019, s, 10 https://infoscience.epfl.ch/record/273296/files/IRGC%20Forged%20Authenticity%20Governing%20 Deepfake%20Risks.pdf, (Çevrimiçi) E.T. 05.09.2022.
7. [7] Veronica Cordoba, “Malaysians Gets First Hand Experience Of Deepfake Tech İn Scandal Rich Country”, The İndependent, https://theindependent.sg/malaysians-gets-first-hand-experience-of-deepfake-tech-in-scandal-rich-country/, E.T. 05.09.2022.
8. [8] Jackson Cote, “Deepfakes And Fake News Pose A Growing Threat To Democracy”, NewsNorteastern, https://news.northeastern.edu/2022/04/01/deepfakes-fake-news-threat-democracy/, E.T. 05.09.2022.
9. [9] Gökçe Filiz Çavuşoğlu, Kişisel Verilerin Yapay Zekayla İşlemesinden Doğan Özel Hukuk Sorunları, Ankara, Yetkin Yayınları, 2021, s, 137,138.
10. [10] Trisha Mittal, Utturan Bhattacharya ve diğerleri, “Emotions Don’t Lie: An Audio-Visual Deepfake Detection Method using Affective Cues”, Poster Session D2: Emerging Multimedia Applications & Emotional and Social Signals in Multimedia, 2020, s, 2823.
11. [11] Adi Robertson, “Twitter will ban ‘deceptive’ faked media that could cause ‘serious harm’”, The Verge, https://www.theverge.com/2020/2/4/21122661/twitter-deepfake-manipulated-media-policy-rollout-date, E.T. 05.09.2022.
12. [12] Sam Shead, “Facebook to ban ‘deepfakes’”, BBC News, https://www.bbc.com/news/technology-51018758, E.T. 05.09.2022.