YZ tespit araçlarının sınırları

n okuyoruz| Bültenden Herkese Merhaba!

Üretken YZ araçları yaygınlaştıkça bunların ürettiği içerikleri tespit etme konusunda da ciddi bir panik havası oluşmaya başladı. Ancak bu hiç kolay bir şey değil, özellikle de metin tespiti yapmaya çalışıyorsanız. Bu yüzden odak konusu olarak YZ üretimi metinleri tespit etmeye çalışmak yerine insanların bunlara neden ihtiyaç duyduğuna odaklanmamız gerektiğini anlattım.

“Ne Okuduk” bölümünde ise Financial Times‘ın başarısındaki kritik dönüm noktaları, Poynter’ın medyaya dair iyimser raporu ve daha fazlası var.

Görüş, yorum ve önerilerinizi her zaman bekliyorum.

Haftaya görüşmek üzere!

—Ahmet Alphan Sabancı

Bu hafta ne okuduk?

FT’nin Dönüşümündeki Üç Kilit An

Financial Times, günümüz medya dünyası içerisinde başarılı bir iş yürütme konusunda örnek gösterilen isimlerin başında geliyor. Diğer birçok yayına kıyasla çok katı bir ödeme duvarına sahip olmalarına rağmen böyle bir başarı elde etmeleri onları ayıran en temel özelliklerden birisi.

News in Digital Age 2024 etkinliğinde konuşan FT’nin baş yöneticisi John Ridding, 2006’da zararda olan gazetenin bugün bu noktaya gelmesinde aldıkları üç büyük kararın etkisinin büyük olduğunu söylüyor. Ridding’e göre bunlar: Ödeme duvarı koymaları, okurların haberlere ulaşma sürecindeki aracıları en aza indirmeleri ve gerektiği noktada gazetenin fiyatını artırmaktan çekinmemeleri.

Tenet Media Neden Bir Anda Kapandı?

ABD Adalet Bakanlığı tarafından açıklanan yeni bir iddianame, bir anda ABD’deki sağ dijital medyaya bomba gibi düştü. İddianamede Rusya’nın devlet medya kurumu Russia Today‘in iki çalışanı, ABD içerisinde bir medya kurumunu Rusya çıkarlarına uygun yayınlar yapması için gizlice finanse etmekle suçlanıyor.

İddianame doğrudan yayının adını vermese de 10 milyon dolarlık bu paranın dijital video yayını Tenet Media’yı desteklemek için kullanıldığı medya tarafından kısa sürede keşfedildi. Sahte bir kurucu profiliyle ABD aşırı sağının ilgiyle takip ettiği Tim Pool ve Dave Rubin gibi isimlere yüklü paralar ödeyen Tenet Media, iddianamenin ortaya çıkmasıyla birlikte operasyonlarını durdurdu. Kanalın para ödediği isimler ise bundan haberleri olmadığını ve kendilerinin de bu suçun kurbanı olduklarını söylüyor.

YouTube, iddianamenin ardından kanalı tamamen sildi ama Tenet Media’nın nasıl içerikler yayınladığını merak ediyorsanız kapsamlı bir özeti burada okuyabilirsiniz.

Kaliforniya’nın Yerel Habercilik Anlaşması

Tıpkı Avustralya ve Kanada’da olduğu gibi Kaliforniya eyaleti de Google ve Meta gibi şirketlerin gazetecilere para ödemesini sağlayacak bir “link vergisi” üzerine çalışıyordu. Fazlasıyla tepki alan bu yasa iptal edildi ve bunun yerine Google ile farklı bir ortaklığa gidildi.

Bu yeni ortaklıkla birlikte Google’ın ayıracağı özel bir bütçe, Kaliforniya eyaleti tarafından oradaki gazeteleri ve haber kurumlarını destekleme amacıyla kullanılacak. Bu desteği farklı kılan iki önemli faktör var. İlki, desteğin dağıtılma oranı kurumda çalışan kişi sayısına göre belirlenecek — ama özel gruplara hitap eden küçük yayınlar için bütçenin bir kısmı ayrılacak. İkincisi ise kimlerin bu desteği alacağını politikacılar veya Google değil, UC Berkeley Graduate School of Journalism gözetiminde gazetecilik alanındaki sendika ve diğer meslek örgütlerinden oluşan bir yönetim kurulu seçecek.

Kimi sıkıntılı noktaları olsa da bu format link vergilerine kıyasla daha iyi bir yol. Umarım başka ülkeler de bundan ilham alır.

Poynter’dan İyimser Bir Rapor

Bir süredir medya ve gazetecilik alanında yayınlanan araştırmalar ve raporların genelinde bir karamsarlık ve belirsizlik hissi hâkim. Poynter tarafından yayınlanan rapor ise bu karamsarlığa alternatif bir bakış açısı sunuyor.

Raporun genel argümanı, içerisinden geçilen bu belirsiz dönemin önemli potansiyeller taşıdığı ve sektörün de kendisini buna göre şekillendirmesi gerektiği. Poynter’ın başkanı Neil Brown’ın raporla ilgili röportajında da vurguladığı gibi sadece kötüye gidenlere bakarken gelen yenilikleri ve potansiyelleri de gözden kaçırabiliyoruz.

Kısa Kısa

🪦 En eski teknoloji haber sitelerinden birisi olan AnandTech, 27 yılın ardından yayın hayatını sonlandırdı.

🤖 Gannett’in tartışmalara sebep olan YZ üretimi ürün inceleme sitesi tamamen kapandı.

👎 Institute for Nonprofit News, geçtiğimiz yıl gelen üyelik başvurularının yarısından çoğunu standartlarına uymadıkları için reddetmiş.

🪤 Tık avcılığının medya üzerindeki etkisini anlatan bu yazıya zaman ayırmanızı öneririm.

📚 Internet Archive, yayınevlerinin kendisine açtığı davayı kaybetti.

Haftanın odağı: YZ tespit araçlarının sınırları

Üretken YZ teknolojisinin gelişmesi ve bu araçların kullanımının yaygınlaşmasıyla birlikte tartışılmaya başlanan en büyük sorunlardan birisi bunların ürettiği içeriklerin nasıl tespit edileceği. İlk dönemlerde üretilen görsellerdeki ciddi sorunlar ve yazılı metinlerin kısıtlılığı bunu kolaylaştırırken, zaman geçtikçe ilk bakışta bu içerikleri ayırt etmek giderek daha da zorlaştı.

Bu durum kaçınılmaz olarak bu içerikleri tespit edebileceğini iddia eden yeni bir grup aracın ve metodun ortaya çıkmasına neden oldu. Söz konusu görseller ve video içerikler olduğunda bunları gözle tespit etmek hâlâ kolay. Bir yandan da bunlara gizli veya açık olarak filigran eklemek gibi yöntemlere başvuruluyor — hatta filigran konusunu bir standarda dönüştürmeye çalışanlar da var. Bunun yanı sıra YouTube gibi platformlar da bu tespit araçlarını geliştirmeye devam ediyor.

Ancak konu YZ ile üretilen metinler olduğunda durum çok daha karmaşık. Her ne kadar bu modellerin kullandığı kalıpları ve dil yapısını tespit edebileceğini iddia eden —hatta bunu okullara ve üniversitelere bile satan— Turnitin ve Grammarly gibi şirketler olsa da bunların başarı oranları çok düşük. YZ modellerine sorarak tespit yapılabileceğini düşünen herkesi de bu modellerin nasıl çalıştığını öğrenmeye davet ediyorum.

Burada en önemli sorun şu ki üretken YZ modelleri internetten derlenen metin yığınlarıyla eğitiliyor ve buradan gördüklerini tekrar ediyor. Bunun anlamı da bu modellerin ürettiği metinlerin dil kullanım tarzını belirleyen temel faktörün o dilde en çok hangi tür metinlerin internette erişilebilir olduğu. Bu da YZ üretimi metinlerin tespit edilmesini başlı başlına zorlaştıran bir durum. Fakat buna rağmen bu tespiti yapabildiğini iddia eden sistemler bu tür kesin olmayan yazım tarzı gibi yaklaşımlara başvuruyor.

YZ üretimi metinleri tespit amacıyla kullanılması önerilen yollardan birisi de kelime seçimlerine odaklanmak. Mesela kimileri ChatGPT’nin “delve” kelimesini çok kullandığını iddia ederek bu kelimenin geçtiği bütün İngilizce metinleri potansiyel YZ üretimi olarak görüyor. Fakat İngilizce, birçok ülkede kullanılan bir dil ve örneğin Nijerya ve Kenya gibi Afrika ülkelerinde “delve” ABD’ye göre çok daha sık kullanılan bir kelime. Bu da bir metni sadece bir kelime yüzünden YZ olarak etiketlemenin neden işe yaramayacağının —ve üstüne anadili olmayan dillerde yazanlara karşı önyargıyı artırabileceğinin— örneklerinden sadece birisi.

YZ üretimi metinlerde bariz hatalar veya uydurulmuş bilgiler olmadıkça onları normal bir metinden ayırt etmek bu yüzden imkânsıza yakın denilebilir. Ancak bunu yapabileceğini iddia ederek uygulama ve hizmet satan şirketlerin sayısı giderek artıyor. İşin kötüsü, bunların akademik kurumlarda da yaygınlaşmaya başlaması. Sadece bir kelime yüzünden “%18 YZ olabilir” sonucu veren sistemlere hem okulların para harcıyor olması hem de bu yüzden muhtemelen birçok çocuğun ve gencin eğitiminin etkilenebilecek olması ihtimali bana kalırsa birkaç öğrencinin kopya çekmesinden daha büyük bir sorun.

YZ’nin görsel ve işitsel medya üretimlerini filigran gibi yollarla kontrol altında tutmak mümkün olsa da söz konusu metin olduğunda bunu tespit etmeye çalışmak çok verimli bir yol değil. Bu yüzden soruna yaklaşımı değiştirmek gerekiyor. Bir öğrencinin ödevini YZ ile yazmasını engellemek yerine neden bir dil modelinin yapabileceği bir şeyin ödev olarak verildiğini sorgulamak lazım. Birilerinin sitelerini YZ modellerine yazdırdığı haberlerle doldurup para kazanmasını engellemek yerine, gazetecilik ekonomisinin bu kadar kolay bir şekilde manipüle edilmesini engellemek için çözüm yolları düşünülmesi gerekiyor.

Özetle, YZ modellerinin ürettiği içeriklere sadece bir teknoloji sorunu olarak değil, aynı zamanda toplumsal ve sistematik bir sorun olarak bakmak lazım. Aksi takdirde her yeni modelde ve teknolojik gelişmede başladığımız yere dönerek bu süreçleri tekrar tekrar yaşamaya devam ederiz.