Gündem

Kimsenin Çekmediği Fotoğraflar: Etiketsiz Yapay Zekâ Görselleri İnternete Ne Yapıyor?

Fotoğrafçılığın tarihinin büyük bölümünde fotoğraf bir tür kanıttı. Biri oradaydı, kamerayı çevirdi ve deklanşöre bastı. Fotoğraflar kurgulanabilir ya da düzenlenebilirdi, ama inandırıcı bir sahte yapmak hem beceri hem zaman isterdi.

Bu değişti. Bugün herkes bir yerin, bir insanın ya da bir olayın gerçekçi görselini saniyeler içinde yapabiliyor. Pek çok kişi bunu sanat, tasarım ya da eğlence için kullanıyor ve bunu açıkça söylüyor. Bu yazı onlar hakkında değil. Bu yazı yapay zekâyla yapılıp sanki biri çekmiş gibi paylaşılan görseller hakkında. Biz onlara kimsenin çekmediği fotoğraflar diyoruz.

Fotoğraf eskiden kanıttı

İnsanlar yapay zekâ görsellerini gözle ayırt etmekte iyi değil. PNAS dergisinde 2022'de yayımlanan bir çalışmada Sophie Nightingale ve Hany Farid, 315 kişiden yüzleri gerçek ve yapay zekâ üretimi diye ayırmasını istedi. Doğruluk oranı %48 çıktı, yani tahmin etmekle aşağı yukarı aynı. Aynı çalışmada katılımcılar yapay zekâ yüzlerini gerçek yüzlerden biraz daha güvenilir buldu.

Görsel üreten araçlar o günden beri çok gelişti. "Ellere bak" gibi eski tavsiyeler her yıl biraz daha az işe yarıyor. Gözümüze güvenemediğimizde her fotoğraftan şüphe etmeye başlıyoruz. Asıl bedel bu şüphe.

Bu durum haberleri de etkiliyor. Reuters Institute'un Digital News Report 2025 raporuna göre incelenen ülkelerde haberlere genel güven %40'ta kaldı, önceki iki yılla aynı. Haber fotoğrafına benzeyen ama hiç çekilmemiş görseller bu güveni toparlamayı zorlaştırıyor.

Bir olay patladığında

Sahte görseller en hızlı, insanlar korktuğunda ve yardım etmek istediğinde yayılıyor. 2024'te ABD'yi vuran Helene kasırgasından sonra sular altında kalmış kasabaların ve kurtarılan çocukların yapay zekâ görselleri viral oldu. Doğruluk kontrolü yapan Lead Stories, teknede köpek yavrusu tutan bir kız çocuğunun çok paylaşılan görselini inceledi ve bunun için hiçbir haber kaynağı bulamadı. Aynı sahnenin başka bir versiyonunda tişört farklıydı, tekne farklıydı ve bir parmak fazlaydı.

Virginia Tech'teki uzmanlar o dönemde bu tür görsellerin kriz anında gerçek haberlere güveni aşındırabileceği ve insanları dolandırıcılıklara çekmek için kullanılabileceği uyarısında bulundu. Bir afetin sahte görseli, dikkati ve bağışları gerçekten ihtiyacı olan insanlardan uzaklaştırabilir.

Bu görselleri paylaşanların çoğu iyi niyetliydi. Mesele de tam bu. İyi niyet, sahte bir görseli kötü niyet kadar hızlı yayar.

Dolandırıcılık, ürünler ve yorumlar

Üretilmiş görseller ticarette gerçek görünmeyi de ucuzlatıyor. Var olmayan bir ürünün kusursuz fotoğrafları olabiliyor. Bir satıcı, hiçbir müşterinin çekmediği "müşteri fotoğrafları" gösterebiliyor. Sahte bir profil, kimseye ait olmayan güler yüzlü bir yüze sahip olabiliyor.

Düzenleyiciler harekete geçmeye başladı. ABD Federal Ticaret Komisyonu (FTC) Ağustos 2024'te sahte yorum ve tavsiyelere karşı bir kuralı kesinleştirdi ve kuralın yapay zekâyla yazılmış yorumları da kapsadığını söyledi. Kural Ekim 2024'te yürürlüğe girdi. Sahte yorumları bitirmiyor, ama "onu bir yapay zekâ yazdı" demenin bir mazeret olmadığını açıkça ortaya koyuyor.

Alışveriş yapanlar için ders basit. Bir ilandaki ya da yorumdaki fotoğraflar bir iddiadır, kanıt değil. Sıradan ve kusurlu fotoğraflı yorumlara bak, satıcının geçmişini kontrol et ve her fotoğraf reklam gibi göründüğünde dikkatli ol.

Yalancının kârı

Daha sessiz ikinci bir zarar da var. Hukuk profesörleri Bobby Chesney ve Danielle Citron 2018'de buna "yalancının kârı" (liar's dividend) adını verdi. Sahte üretmenin kolay olduğunu herkes bildiğinde, gerçek bir fotoğraf ya da videoda yakalanan biri "o sahte" diyebilir ve bazı insanlar buna inanır.

Bu mahkemelere de ulaştı. NPR 2023'te, delil olarak sunulan gerçek videoların deepfake olduğunu iddia eden kişiler görülmeye başladığını ve hâkimlerin bu savunmayı şimdilik kanıt olmadan kabul etmediğini bildirdi. Yine de sahte ne kadar çoğalırsa, gerçek olanı geçiştirmek o kadar kolaylaşıyor.

Yani etiketsiz yapay zekâ görselleri dünyaya yalnız sahte resimler eklemiyor. Gerçek resimleri inkâr etmeyi de kolaylaştırıyor.

Etiketler neyi yapabilir, neyi yapamaz

En yaygın cevap etiketlemek. Bazı yapay zekâ araçları ve bazı kameralar artık Content Credentials ekliyor: C2PA adlı açık bir standarda göre bir dosyanın nasıl yapıldığını ve düzenlendiğini kaydedebilen bilgiler. Bazı platformlar, bir görselin yapay zekâyla yapıldığını tespit ettiklerinde etiket eklediklerini söylüyor.

Yasalar da değişiyor. AB'de Yapay Zekâ Yasası, 2 Ağustos 2026'dan itibaren deepfake'lerin açıkça etiketlenmesini istiyor. Bu, gerçek insanlara, yerlere ya da olaylara çok benzeyen ve gerçek sanılabilecek yapay zekâ görsellerini ve videolarını kapsıyor. Açıkça sanatsal, hiciv amaçlı ya da kurgusal işlerin yükümlülüğü daha hafif, yani etiket eseri bozmak zorunda değil. Bunun uygulamada nasıl işleyeceği hâlâ netleşiyor.

Etiketlerin sınırları var. Content Credentials kolay kayboluyor: bir ekran görüntüsü, kırpma ya da yeniden yükleme çoğu zaman onları siliyor. Platformlardaki tespit sistemleri bazı görselleri kaçırıyor, bazı gerçek görselleri de işaretliyor. Etiketin olmaması da hiçbir şey kanıtlamıyor; gerçek fotoğrafların çoğunda da etiket yok.

Yani etiketler, oradayken işe yarıyor. Tek savunma olamazlar.

Ne yapabilirsin

• Paylaşmadan önce dur. Sahteler tam da duyguların yoğun olduğu anlarda yayılır.
• Nereden geldiğini sor. Kim çekti, ilk nerede paylaşıldı? Kaynağı olmayan bir fotoğraf bir söylentidir.
• Ara. Tersine görsel arama çoğu zaman aslını ya da bir doğruluk kontrolünü bulur.
• Kendi yapay zekâ görsellerini etiketle. Yapay zekâ sanatı yapıyorsan bunu söyle. Hiçbir şeye mal olmaz ve çizgiyi net tutar.
• Sebep yokken gerçek bir fotoğrafa sahte deme. Bir şeye yanlışlıkla sahte demek de ayrı bir zarardır.

Adım adım bir yöntem için bir fotoğrafın yapay zekâyla yapıldığı nasıl anlaşılır yazımıza bak.

Rawly'de ne yaptık

Rawly bir fotoğraf ve video challenge uygulaması. Daha iyi bir yapay zekâ dedektörü yapmaya çalışmadık. Kendi uygulamamızın içinde bu soruyu cevaplamayı kolaylaştırmaya çalıştık.

• Yalnız uygulama kamerası. Her fotoğraf ve video uygulamanın içindeki kamerayla çekiliyor. Galeriden yükleme yok, bu yüzden üretilmiş bir görselin yüklenebileceği bir dosya yolu da yok.
• Kontrol edilebilen bir kod. Rawly'den paylaşılan her karede kısa bir kod var. Herkes bu kodu rawly.app/verify adresine yazıp Rawly'deki kopyayı ve karenin çekildiği dakikayı görebilir.

Sınırları da açıkça söylüyoruz. Kontrol, bir karenin Rawly'de ne zaman çekildiğini kanıtlar, kimin çektiğini değil. Biri kamerayı bir ekrana tutabilir; bunun için bildirimlere güveniyoruz. Ve kontrol, başka uygulamalardaki fotoğraflar hakkında hiçbir şey söylemez. Herkesin aynı anda çektiği günlük kareyi merak ediyorsan anın fotoğrafı yazımıza bak.

Sık sorulan sorular

Rawly OÜ, Tallinn, Estonya. Çalışmalar, raporlar ve kurallar Ekim 2026 itibarıyla kamuya açık kaynaklardan aktarılmıştır ve değişebilir. Bu yazı hukuki tavsiye değildir.