Haftanın en iyi yapay zekâ ve yapay zekâ sanatı haberlerini gelen kutuna al — seçkin, kısa ve ücretsiz.
Ücretsiz. İstediğin zaman çık.
Bir arkadaşını seç ve bu haber hakkındaki görüşünü öğren
Avrupa Birliği'nin Yapay Zeka Yasası şeffaflık yükümlülükleri 2 Ağustos'ta yürürlüğe girdi; platformların yapay zeka üretimi içerikleri etiketlemesini ve kullanıcıların bir sohbet botuyla konuştuğunda bunu açıklamasını zorunlu kılıyor — bu, yapay zeka sektörünü bu ölçekte etkileyen türünün ilk bağlayıcı kuralları.
AB tarafından tasarlanan örnek yapay zeka içerik etiketleri; sentetik medya için zorunlu açıklama biçimlerini göstermektedir.
Görsel: The Verge / The Verge AI
Yapay zeka sanatı üreticileri için pratik sürtüşme, üretim katmanında değil dağıtım katmanında ortaya çıkıyor. Charmloop'un üretecisi gibi bir araçla görsel oluşturmak değişmeden devam ediyor — yükümlülükler, bu çalışmanın yayımlandığı veya paylaşıldığı platformlara düşüyor. Ancak çıktılarınızı barındıran AB'den erişilebilir her platform artık ya kendi etiketleme sistemini uygulamak ya da bu sorumluluğu yükleyicilere devretmek için yasal bir teşvike sahip.
The Verge'e göre, kurallar özellikle AB kullanıcılarına yapay zeka sistemleri sunan şirketleri hedef alıyor — bu tanım, söz konusu şirketler Avrupa dışında kurulu olsa bile yapay zeka üretimi çalışmaları dağıtan sosyal platformları, stok görsel sitelerini ve içerik pazaryerlerini kapsayacak kadar geniş. Çoğu üreticinin takip etmesi gereken ayrıntı bu toprak dışı erişimdir: Avrupalı müşterileri olan ABD merkezli bir stok site kapsam dahilindedir.
Deepfake'ler en sıkı muameleye tabi tutuluyor. Görsel, video veya ses formatında olsun, gerçek kişilerin gerçekçi sentetik benzerlikleri açıkça yapay zeka üretimi olarak işaretlenmek zorunda. Bu hüküm, yapay zeka portre ve yapay zeka influencer içeriklerinin dolaşımını en çok yeniden şekillendirecek olan düzenleme; çünkü para cezasıyla karşılaşan platformlar etiketsiz yüklemeleri engellemek ya da otomatik olarak işaretlemek için hızla harekete geçecek.
Çoğu platformun pratik yanıtı, üretici öz-açıklamasına güvenmek yerine teknik köken sinyallerine — gömülü meta veri ve filigranlara — yaslanmak olacak. Google'ın SynthID filigran sistemi ve İçerik Kökeni ve Özgünlüğü Koalisyonu'nun (C2PA) meta veri standardı, halihazırda kullanılan iki önde gelen yaklaşım. Varsayılan olarak C2PA meta verisi gömen araçlar aracılığıyla çalışma üreten üreticiler, içeriklerinin katılımcı platformlarda otomatik olarak uyumlu olduğunu görecek; meta veriyi silen araçlar veya iş akışları kullananlar ise daha zorlu bir yolla karşılaşacak.
Bu durum, iş akışı değerinde sessiz ama gerçek bir ayrışma yaratıyor. Köken verisini isteğe bağlı bir dışa aktarma ayarı olarak değil, her çıktıya varsayılan olarak gömen üreticiler, Avrupa pazarlarına dağıtım yapan herkes için anlamlı ölçüde daha kullanışlı hale geliyor. Belirli bir yapay zeka model kataloğundaki hangi modellerin C2PA çıktısını yerel olarak desteklediğini kontrol etmek faydalı olacaktır; zira bu yetenek yakında ticari açıdan önem kazanacak.
Deedfake açıklama zorunluluğunun aynı zamanda belirli bir içerik kategorisi üzerinde caydırıcı bir etkisi var: öznenin rızası olmaksızın reklamcılık, editoryal veya sosyal içerikte kullanılan yapay zeka üretimi benzerlikler. Daha önce belirsiz sentetik portrelere göz yuman platformlar artık daha katı yükleme politikaları uygulamak için hem düzenleyici bir kılıfa hem de teşvike sahip olacak. Yapay zeka karakter çalışması veya kurgusal kişilerin stilize portreleri üretenler büyük ölçüde etkilenmeyecek; ancak gerçek bireylerin fotorealistik benzerliklerini kullanan herkesin dağıtım sürecini şimdi denetlemesi gerekiyor.
Bu şeffaflık yükümlülükleri, Yapay Zeka Yasası'nın yürürlüğe giren ilk dilimi. Biyometrik sistemler ve kritik altyapıda yapay zeka gibi konuları kapsayan yüksek riskli hükümler, 2026 ve 2027'ye uzanan daha uzun bir takvimde devreye girecek. Ancak içerik etiketleme kuralları şu anda aktif ve uygulamayı denetleyen Avrupa Yapay Zeka Ofisi, bir muafiyet süresinin dolmasını beklemek yerine şikayetler üzerine harekete geçmeyi planladığını açıkça ortaya koydu.
Bu kurallarla birlikte yapay zeka tespit teknolojisinin nasıl geliştiğini merak eden üreticiler için Pangram'ın yakın zamanda başlattığı yapay zeka görsel tespit modeli, platformların uyumu otomatikleştirmek için kullanacağı — ve yapay zeka üretimi çalışmaların öne çıkarılıp çıkarılmayacağını ya da bastırılıp bastırılmayacağını giderek daha fazla belirleyecek olan — altyapı türünü tam olarak örnekliyor.
