Content Credentials; fotoğraf, video ve ses dosyalarının kaynağını, düzenleme geçmişini ve yapay zekâ kullanımını görünür kılmayı hedefliyor. Adobe, Meta, YouTube ve bazı kamera üreticileri sistemi benimsemeye başlasa da testler, güvenilir ve kesintisiz bir doğrulama altyapısı için hâlâ uzun bir yol olduğunu gösteriyor.
Adobe’nun Creative Cloud uygulamalarında Content Credentials sistemini test etmeye başlamasının üzerinden birkaç yıl, şirketin Firefly yapay zekâsıyla oluşturulan görüntüleri işaretlemek için bu sistemi kullanacağını açıklamasının üzerinden ise bir yıl geçti. Content Credentials yalnızca yapay zekâyla ilgili değil; sistem aynı zamanda yanlış bilginin yayılmasını yavaşlatmak amacıyla görüntülerin nasıl oluşturulduğunu ve düzenlendiğini güvenli biçimde takip etmenin bir yolu olarak sunuluyor. Adobe, sistemi dijital içerikler için bir “besin etiketi” olarak tanımlıyor.
Web’de Content Credentials
Adobe, bu yılın başlarında Adobe Camera Raw, Lightroom ve Photoshop’ta fotoğraflara Content Credentials ekleme desteğini kullanıma sunmaya başladı. Bu özellikler hâlâ Early Access veya Beta aşamasında. Ayrıca herkesin görüntü, video ve ses dosyalarını inceleyerek bunlara Content Credentials eklenip eklenmediğini ya da Content Credentials bağlantısı taşıyan bir filigran bulunup bulunmadığını kontrol edebileceği bir Content Credentials doğrulama sitesi de bulunuyor.
Ancak şirket, teknolojiyi kendi ürünlerini kullanmayan kişilerin de erişimine açmak istiyor. Bu ay, Content Authenticity web uygulaması için özel beta programını duyurdu. Bekleme listesi üzerinden programa katılan kullanıcılar JPEG veya PNG yükleyebiliyor; adlarını ve sosyal medya hesaplarını, bu hesaplara giriş yaparak sahipliklerini doğruladıktan sonra görüntüye ekleyebiliyor. Kullanıcı, görüntünün kendisine ait olduğunu veya bu kimlik bilgilerini ekleme iznine sahip olduğunu beyan ettikten sonra — şu anda bunun gerçekten doğru olduğunu doğrulayan bir sistem bulunmuyor — görüntüyü Content Credentials eklenmiş biçimde indirebiliyor. Araç ayrıca şirketlerden görüntünüzü yapay zekâ eğitimi için kullanmamalarını isteyen bir metadata bilgisi eklemeye de izin veriyor.
Adobe, dünyadaki tüm Content Credentials verilerini kendi sunucularında saklamayı hedeflemiyor
Parsons, “Daha bu aracın ilk kod satırını yazmadan önce Adobe ekosistemi içindeki ve dışındaki içerik üreticilerine burada ne görmek istediklerini sorduk,” diyor. “Çok fazla geri bildirim aldık ama işimiz henüz bitmedi. Bu nedenle özel betanın birkaç ay sürmesini ve bu süreçte daha fazla geri bildirim toplamayı planlıyoruz.”
Sistem ayrıca görüntüye, Adobe sunucularında saklanan kimlik bilgilerine bağlantı veren görünmez bir filigran ekliyor. Birisi bu bilgileri görüntüden kaldırmaya çalışsa veya görüntünün ekran görüntüsünü alsa bile verilerin yeniden bulunabilmesi amaçlanıyor. Görüntü değiştirilirse kimlik bilgilerinin teorik olarak ortadan kalkması ve görüntünün artık doğrulanmış özgün içerik olarak kabul edilmemesi gerekiyor.
Parsons, “Photoshop kullanıcıları görüntünün görünümünü değiştiren veya ona gürültü ekleyen bir filigran istemiyor. Bu nedenle sistemin görüntüde gürültü oluşturmaması, çok farklı çözünürlüklerdeki ve farklı renk içeriklerine sahip görsellerde çalışması için ciddi çalışma yaptık,” diyor.
Bu site, Content Credentials sisteminin nasıl çalışabileceğine dair bir örnek ancak teknoloji yaygınlaşırsa muhtemelen benzer çok sayıda platform ortaya çıkacak. Parsons, “Adobe, dünyadaki tüm Content Credentials verilerini kendi sunucularında saklamayı hedeflemiyor,” diyor. “Birlikte çalışabilir bir standardın bu kadar kritik olmasının nedeni de bu. Getty Images kendi Content Credentials deposunu barındırabilir. Adobe’nun kendi sistemi var. Başka biri bunu blockchain üzerinde yapabilir; bu tamamen ilgili platforma kalmış.”
Content Credentials verilerini saklamak sanıldığı kadar büyük bir depolama alanı da gerektirmiyor. “Görüntünüzü saklamıyoruz; herkesin içeriğini içeren devasa bir kayıt sistemi oluşturmuyoruz. Yalnızca yaklaşık 1 KB büyüklüğündeki kriptografik olarak imzalanmış metadata bilgisini saklıyoruz. Bunu herkes yapabilir.”
Bazı web siteleri de görüntü ve videolara ek bağlam sağlamak için Content Credentials kullanmaya başladı. Parsons’a göre Meta, Instagram, Facebook ve Threads’te kullandığı “AI Info” etiketini uygularken Content Credentials verilerini sinyallerden biri olarak değerlendiriyor.
YouTube da platforma yüklenen videoları etiketlemek için Content Credentials kullanmaya başladı. Bir kişi videoya Content Credentials ekleyen bir kamera veya uygulama kullanır ve video üzerinde herhangi bir düzenleme yapmazsa, görüntünün kameranın kaydettiği halinin değiştirilmemiş bir versiyonu olduğunu belirtmek amacıyla videoya “Captured with a camera” etiketi ekleniyor.
Adobe ayrıca yakın zamanda Chrome tarayıcısı için Adobe Content Authenticity uzantısını yayınladı. Uzantı, Content Credentials eklenmiş görüntüler algıladığında bu bilgileri herhangi bir web sitesinde gösterebiliyor. Parsons, “Bunu bir tür şifre çözücü yüzük gibi düşünüyorum,” diyor. “Şifre çözücüyü kurduğunuzda web’deki görünmez şeylerin tamamını görebiliyorsunuz.”
Parsons, gelecekte bu uzantıya ihtiyaç kalmayacağını ve sağladığı bilgilerin çok daha yaygın biçimde erişilebilir hale geleceğini düşünüyor. “Aslında bu özellik doğrudan web tarayıcılarında ve işletim sistemlerinde bulunmalı,” diyor. “Önümüzdeki 12 ay içinde Microsoft, Google ve diğer şirketlerden tarayıcı desteği konusunda ciddi çalışmalar geleceğini düşünüyorum. Bir sonraki büyük adım gerçekten bu.”
Henüz kusursuz bir deneyim değil
Ancak bu araçları test ederken bazı garip davranışlarla karşılaştık. Sorunlar, verilerin kendisinden çok web üzerinde nasıl gösterildiği — ya da gösterilmediği — ile ilgiliydi. Photoshop kullanarak iki görüntüye yapay zekâyla oluşturulmuş öğeler ekledik, ardından bunları dışa aktarıp Instagram’a yükledik.
Content Credentials inceleme sitesi, görüntülerin düzenlendiğini doğru biçimde belirledi ve yaptığımız değişiklikleri gösterdi. Ancak Instagram, her ikisi de aynı süreçten geçmiş olmasına rağmen yalnızca bir görüntüye “AI Info” seçeneği ekledi. Aynı görüntüler Threads’e yüklendiğinde ise etiket hiçbirinde görünmedi. Instagram’daki görüntüleri açtığımızda Adobe’nun Chrome uzantısı da sayfada Content Credentials bulunan herhangi bir görsel olmadığını söyledi; ancak aracın hâlâ beta aşamasında olduğunu belirtmek gerekiyor.
Adobe’nun doğrulama sitesi, “Search for Possible Matches” düğmesine bastığımızda kimlik bilgilerini başarıyla geri getirdi. Ancak web sitelerinin Content Credentials sistemini bir görüntünün kaynağı hakkında güvenilir bilgi sağlamak veya yapay zekâ ile oluşturulan ya da değiştirilen görüntüleri belirlemek için sorunsuz biçimde kullanabilmesi için hâlâ uzun bir yol var. Bu durum, sosyal medyaya yükledikleri görüntüleri kendilerine ait olduğunu gösterecek biçimde işaretlemek isteyen fotoğrafçı ve sanatçılar açısından biraz hayal kırıklığı yaratıyor; çünkü şimdilik sisteme tamamen güvenemiyorlar.
Testimizin esasen en iyi olası senaryo olduğunu da unutmamak gerekiyor; yapay zekâ kullanıldığını gizlemeye ya da Content Credentials verilerini kaldırmaya yönelik hiçbir girişimde bulunmadık. Bu durum ekosistemdeki eksikleri gösterse de, Content Credentials taşıması gereken bir görüntüde verilerin görünmemesi; taşımaması gereken bir görüntüde yanlışlıkla görünmesinden çok daha iyi bir sonuç.
Content Credentials Destekleyen Yeni Kameralar
Adobe MAX sırasında Nikon, Z6III modeline Content Credentials desteği getireceğini açıkladı. Adobe MAX’te yapılan bir demoda Z6III ile çekilen görüntülerde çekim tarihi ve saatinin yanı sıra kullanılan ISO, enstantane ve diyafram bilgilerini doğrulayan kimlik bilgileri bulunuyordu.
Şimdilik bu özelliğin foto muhabirleri gibi profesyonel kullanıcılarla sınırlı kalacağı görülüyor.
Daha Neler Yapılması Gerekiyor?
Ekosistemdeki gelişmelere rağmen Content Credentials konusunda hâlâ yapılması gereken çok şey var. Lightroom veya ACR’de bir görüntü üzerinde düzenleme yaptıktan sonra dosyayı Photoshop’ta açıp Content Credentials ile kaydederseniz, ACR veya Lightroom’da yaptığınız işlemler hakkında herhangi bir bilgi görünmüyor. Bunun etrafından dolaşmak için dosyayı Lightroom veya ACR’den PNG ya da JPEG olarak kaydedip ardından Photoshop’ta açabilirsiniz ancak bunun ideal bir iş akışı olmadığı açık.
Filigranın kalıcılığına ilişkin bu güvence önemli
Content Credentials verilerini videoya dahil etmeye yönelik araçlar ise daha da az gelişmiş durumda. Parsons, streaming video oynatıcılar gibi bazı üçüncü taraf araçların metadata desteği sunmaya başladığını ve Adobe’nun görünmez filigranları videolara da uygulamak için çalıştığını söylüyor. “Bizim için bu filigranın dayanıklılığına ilişkin güvence önemli. Videoda da bunu sağlayacağız — tarih veremiyorum ama yoğun biçimde üzerinde çalıştığımız konulardan biri bu. Ses için de aynı şey geçerli.”
Bir diğer sorun ise kameralar. Sony’nin bazı amiral gemisi modelleri veya Nikon Z6III gibi teorik olarak Content Credentials destekleyen bir kameranız olsa bile büyük olasılıkla özelliği kullanamıyorsunuz. Her iki şirket de şu anda bunu yalnızca işletmeler, kamu kurumları ve gazetecilere yönelik bir özellik olarak sunuyor; etkinleştirmek için özel firmware ve lisans gerekiyor.
Adil olmak gerekirse Content Credentials verilerinin en önemli olduğu görüntüleri de genellikle bu kurumlar üretiyor. Çoğu fotoğrafçının çalışması, kolluk kuvvetleri tarafından yayımlanan görüntüler veya foto muhabirliği haber ajanslarının fotoğrafları kadar yüksek düzeyde şeffaflık ve inceleme gerektirmiyor. Ancak haberlerin giderek daha fazla sıradan insanların cep telefonlarıyla kaydettiği görüntüler üzerinden belgelendiği bir dönemde, sistemin yaygınlaşma şansı olması için özelliğin bir noktada sıradan kullanıcıların da erişimine açılması gerekecek.
Kedimin fotoğrafının ne kadar güvenli olduğunu kimsenin umursadığını sanmıyorum.
Content Credentials’ı kutudan çıktığı haliyle kullanıcıların erişimine açan kamera üreticilerinden biri Leica. Şirketin uygulaması, yalnızca yazılıma dayanmak yerine biyometrik ve diğer hassas verileri saklamak için kullanılan Apple Secure Enclave veya Google Titan çiplerine benzer özel donanımlar kullanıyor. Nikon Z6III de Content Credentials için donanım desteğine sahipken Z8 ve Z9’da bu özellik bulunmuyor. Parsons, Apple’ın çipinde saklanan bilgilere atıfta bulunarak, “ABD hükümetindeki üç harfli kurumların buna erişimi yok; bu durumda Apple’ın da yok. Kameralar için hedeflediğimiz yaklaşım bu,” diyor. Ona göre, “En yüksek düzeyde güvenlik ve belirli bir görüntünün gerçekten o kamera tarafından üretildiğine dair güçlü bir kanıt istiyorsanız, bunun donanım tabanlı uygulanmasını tercih ederiz.”
Parsons bununla birlikte bu düzeyde güvenliğin her zaman gerekli olmadığını da vurguluyor. “NSA iseniz ya da bir devlet kurumuysanız veya hassas bir alanda çalışıyorsanız… Belki kimliğinizin açığa çıkabileceği ya da bir foto muhabiri olarak tehlikeye girebileceğiniz bir yerdeyseniz, muhtemelen bu güvenlik düzeyini istersiniz. Bazı cihazların bunu sağlaması gerekir. Bir vücut kamerası görüntüsüyle kedimin fotoğrafını karşılaştırın. İlk durumda görüntü muhtemelen bir mahkemede inceleneceği için güvenlik son derece önemli olabilir; ama kedimin fotoğrafının ne kadar güvenli olduğunu kimsenin umursadığını sanmıyorum.”
Content Credentials ve diğer özgünlük doğrulama sistemleri, üretken yapay zekâ ve yaygın yanlış bilgi kampanyaları çağında güven oluşturmanın yalnızca bir parçası. Parsons, “Bu sihirli bir çözüm değil,” diyor. “Sorunun tamamını çözmüyor. Dünyanın farklı bölgelerinde birçok kuruluş tarafından yapılan çalışmalardan insanların sosyal medyada kendi dünya görüşleriyle örtüşen şeyleri paylaşma eğiliminde olduklarını biliyoruz. Çoğu durumda bunun sahte olduğunu bilseler bile. Eğer sizin bakış açınıza uyuyorsa ve o görüşü yaymak istiyorsanız, bunun doğru olup olmaması neredeyse önemini yitiriyor.”
“Bu sihirli bir çözüm değil”
Parsons bunun yerine Content Credentials’ı, insanların belirli kaynaklara veya içeriklere güvenip güvenmeyeceklerine karar verirken kullanabilecekleri araçlardan biri olarak görüyor. “Birisi kasıtlı olarak yanlış bilgi veya dezenformasyon içeren bir görüntüyü paylaştığında, onu alan kişi bu besin etiketine dokunup içeriğin ne olduğunu kendi başına öğrenebiliyorsa, bunun hepimizin sahip olduğu temel bir hakkı karşıladığına inanıyoruz.”