Sosyal Ağların Sahte İçerikleri, Yapay Zeka ve Biz

Örneğin, Twitter’da çevrim içi haberlerin yayılması üzerine yürütülen bir araştırmada, sahte haberlerin gerçek içeriklere nazaran çevrimiçi ortamda altı kat daha süratli yayıldığı ve kullanıcıların %70’inin gerçek ile düzmece haberi ayırt edemediği rapor edilmiştir. Araştırmalar, palavra içeren bilgilerin her çeşit bilgi kategorisinde doğrulara nazaran çok daha süratli, daha derin ve daha geniş yayıldığını gösteriyor. Bu tesirler bilhassa siyasi içerikli düzmece haberlerde daha barizdir. Halkı kasıtlı olarak yanıltma niyeti olan, toplumsal medya üzerinden süratli yayılan, kullanıcılar üzerinde yüksek olumsuz tesire sahip, karmaşık ve kapalı hedefler içeren geçersiz haber cinsleri sonuçları bakımından en tehlikeli olanlardır. 

Sahte haberlerin otomatik olarak tespit edilmesindeki zorluğun temel nedeni, içeriklerin gerçeğe çok benzeyecek formda tasarlanmış olmasıdır. Münasebetiyle yalnızca yapay zeka ile içeriğin doğruluğunu belirlemek birden fazla vakit zordur. Bu sebeple toplumsal medyada geçersiz haber problemini çözmek için daha tesirli yaklaşımlar geliştirilmelidir. Bu hususta birçok bilimsel disiplinde araştırmalar yürütülüyor. Geçersiz içerikler sırf toplumsal ağlarla sonlu bir sorun değildir. İnsanlığın varoluşsal bir sorunu haline gelmiştir ve iktisat, psikoloji, siyaset bilimi, sağlık bilimleri ve etraf bilimleri üzere alanlara da tesiri yayılmıştır.

Sahte haber kavramını tabir etmek için kullanılan birçok terim bulunur. Bilgi kirliliği, yanlış bilgi ve düzmece bilgi bunların bazılarıdır. Bilginin yayılması niyetine bağlı olarak ise şöyle sınıflandırabiliriz;

Misinformation: Genellikle kasıt olmadan ezkaza paylaşılan kusurlu bilgidir.

Disinformation: Dezenformasyon, kasıtlı olarak insanları aldatmak, manipüle etmek yahut makul bir çıkarı desteklemek niyetiyle yanlış bilgiyi yayma hareketidir.

Malinformation: Ziyanlı bilgi olarak tanımlanabilecek bu kavram, makus niyetli olarak gerçek bilgiyi yayma hareketini içerir. Paylaşılan bilgi doğrudur lakin kasıtlı olarak bağlamından koparılarak yayılır.  

Bilimsel araştırmalar birçok yaklaşımın birlikte kullanılmasıyla düzmece içerikleri süratli biçimde tespit etmeye yönelik bilhassa yapay zeka tabanlı sistemleri incelemeye ve geliştirmeye devam ediyor. Pekala bizler bu mevzularda neleri bilmeliyiz?

– “Dikkat” uydurma içeriklerden korunmanın en kıymetli ögesidir. Karşımıza çıkan içeriğe birkaç saniye dahi fazladan dikkat yöneltmemiz gerçek ve geçersiz ortasındaki ayrımı netleştirmemize yardımcı olur. 

– Toplumsal ağ kullanıcıları olarak yapay zeka tabanlı “deepfake” olarak tanımlanan görüntü içerikleri ayırt etmemiz birçok vakit zordur. Hususla ilgili çok az bilgi sahibi olanlarımız, bilhassa görüntü içeriklerdeki bilgilerin gerçek olduğuna kolaylıkla inanabilirler. Çoğumuz internette gördüğü her şeye inanma eğilimindedir ve dijital teknolojiler konusunda daha az tecrübeye sahip olanlarımız kolaylıkla kandırılabilir.

– Gerçek ile kurgu ortasında ayrım yapabilme konusunda kullanıcıların özgüven oranı hayli yüksektir. Yani çoğunluğumuz bunu yapabildiğini argüman ediyor. Halbuki ayırt etme konusundaki araştırma sonuçları bu türlü söylemiyor. Bu durum, geçersiz haberlerin yükselişi karşısında farkındalığımızın eksik olduğunu gösteriyor.

– Mevcut görüş ve inançlarımızı destekleyen bilgileri kabul etmeye ve çelişen bilgileri reddetmeye daha istekli olduğumuz kanıtlanmış bir gerçektir. Kendi görüşlerimizi doğrulayan bilgilere inanma olasılığımız daha yüksektir ve bu nedenle gerçek ile uydurma bilgiyi ayırt etmekte doğal olarak zorlanabiliriz.

– Yanlış bilgilendirilmiş olanlarımız, bilgi sahibi olmayanlarımızdan daha büyük bir meseledir. Zira yanlış inançlara sahiptirler ve bu inançlar kolay kolay düzeltilemez. Bilgilerinin yanlış olduğu kanıtlansa bile bu bilgiden kolay kolay vazgeçemezler. Hatta hakikat bilgiyi kabul etmiş olsalar bile, evvelki yanlış inançları tekrar de görüşlerini etkileyebilir.

– Düzmece haberler sıklıkla karmaşık kıssalarla kurgulanır ve neredeyse hiç kaynak gösterilmez. Üstelik, birçok farklı tıpta ortaya çıkabilir. Bu nedenle içeriklerin doğruluğunu toplumsal medyada manuel olarak tespit etmemiz zordur. 

– İçeriğin niyetine dayalı sorgulamalar yapmak sorunun tahliline katkı sağlar. Haberin yayılma maksadı nedir? sorusunu birinci sıraya yerleştirebiliriz. Bir içeriğin niyeti, makul bir oluşumu, örneğin siyasi bir partiyi popülerleştirmek, bir kurum, kuruluş için kâr elde etmek, panik ya da öfke yaratmak, söylentilerle bir kişi yahut kuruma dair uydurma öyküler yaymak, çerçeveleme yaparak yanlış yönlendirmek üzere birçok niyet içerebilir.

– Aldatıcı içerik üretenler ekseriyetle sözlerini dikkatle seçer ve yakalanmamak için lisanı stratejik olarak kullanırlar. Bu nedenle, içeriğin doğruluğunu üçüncü taraflardan (doğrulama platformları vs.) temin edilen ek bilgi olmadan sadece yapay zekâ ile belirlemek ekseriyetle zordur.

– Haber başlıklarının şahısların doğrulama niyeti üzerindeki tesirini araştıran çalışmalar, iştirakçilerin sırf başlığın gerçek olduğuna inandıkları durumda haberin doğruluğunu denetim etme eğiliminde olduklarını bulmuştur. Bu davranış biçimi, uydurma içerikler konusunda ideolojik eğilimlerimize kulak verdiğimizi ortaya koyuyor.

– Toplumsal medyada ‘beğeni’ üzere onay göstergelerinin bildirinin güvenilirliği ve doğruluğu üzerindeki tesirlerini inceleyen çalışmalar, çok beğeni almış haber başlıklarının, gerçek haberler için algılanan güvenilirliği artırırken, uydurma haberler için algıyı yanlış yönlendirdiğini göstermiştir. Bu nedenle, hem haberin doğruluğunu hem de toplumsal medya üzerindeki onay göstergelerini kıymetlendirme yetkinliğimizi artırmamız değerlidir.

– Toplumsal medyada casus olarak devreye sokulan botlar dezenformasyonu yayarlar ve birden fazla toplumsal medya kullanıcısı buna farkında olmadan katkı sağlar. Kabul görmüş niyetin bilakis, birçok araştırma düzmece haberlerin daha fazla yayılmasının sebebinin botlar değil, beşerler olduğunu ortaya koymuştur. Toplumsal botlar, toplumsal medyada otomatik olarak içerik üreten ve beşerlerle etkileşime geçen, onların davranışlarını taklit eden ve etkilemeye çalışan bir algoritmadır. Toplumsal botlar, ekseriyetle öteki botlarla değil, gerçek kullanıcılarla temas kurmayı tercih eder. Daha az söz kullanan ve az takipçili insan üzere davranırlar, bu da düzmece haberlerin yayılmasını kolaylaştırır.

– Toplumsal botlar uydurma içeriklerinin yayılmasında iki cins strateji izler; birinci olarak, içerik oluşturulduğu anda etkileşimi artırarak onu legal gösterir ve yayılmasını kolaylaştırır. İkincisi, oluşturulan içeriği daha fazla şahsa göstererek onun emniyetli görünmesini sağlar ve böylelikle bu bilgiyi tekrar paylaşmaları beklenen olan tesirli kullanıcılara gayeli formda ulaşır. Fakat toplumsal botlardan farklı olan öbür bir “bot benzeri” strateji ise bot çiftlikleri veya troll çiftlikleri olarak isimlendirilen yapılardır. Bunlar, uydurma haberler ya da ziyanlı içerikleri yaymak üzere organize bir halde çalışan kullanıcı kümeleridir. Bu kullanıcılar, dezenformasyonu kitlesel olarak yaymak emeliyle istihdam edilir. 

– İnceleme bombardımanı (review bombing) olarak tanımlayabileceğimiz başka sıkıntılı mevzu ise, koordine olmuş kullanıcı kümelerinin bir görüntü, oyun, gönderi yahut eser üzere çevrimiçi içeriğe kitlesel olarak olumsuz yorumlar ve düşük puanlar vermesiyle oluşur. Hedef, toplam kıymetlendirme puanını düşürerek içeriğe ziyan vermek ve insanları yanlış yönlendirmektir. Bu akınlar hem beşerler hem de koordine olmuş botlar tarafından gerçekleştirilebilir.

– Uydurma haberler toplumsal medyada çoklukla çok süratli yayılır ve gelişir; bu yüzden erken tespit kritik ve acil bir bahistir. Fakat bu, bilhassa toplumsal ağlar üzere dinamik platformlarda güçlü bir misyondur. Bu nedenle, erken yayılım etabında uydurma içeriği tespit etmek için hem muteber insan doğrulaması hem de geçmiş bilgilerin dikkate alınması hayli değerlidir.

– Düzmece haber tespiti yalnızca insan gücüyle çözülemez zira çok fazla vakit ve maliyet gerektirir ve düzmece içeriklerin süratli yayılmasını engellemede etkisiz kalır. Kitle kaynak kullanımı yaklaşımları, geçersiz içerik tespitinde “kalabalığın bilgeliği” fikrine dayanır. Bu yollar, düzmece haber tespiti için kalabalığın kolektif katkılarını ve sinyallerini kullanır. Böylelikle toplumsal medyada yanlış bilginin yayılmasını azaltmayı gayeler.

• Clickbait (Tıklama tuzağı): Yanıltıcı başlıklar ve küçük fotoğraflar ile dikkat çekmeyi amaçlayan, kullanıcıyı kontağa tıklamaya teşvik eden içeriklerdir. Ekseriyetle abartılı başlık içerik ile örtüşmez. Maksat, site trafiğini artırmaktır.

• Aldatmaca (Hoax): Gerçeği çarpıtan, kasıtlı olarak uydurulmuş, hakikat üzere sunulan içeriklerdir. Örnek olarak ünlülerin öldüğüne dair geçersiz haberler verilebilir. COVID-19 periyodunda toplumsal medyada yayılan asparagaslar da bu kümeye girer.

• Söylenti (Rumor): Kanıtlanmamış yahut belgisiz argümanlardır. Doğruluğu kesin olmayan, doğrulanmamış kaynaklardan çıkan ve yanlışsız ya da yanlış olabilecek içeriklerdir.

• Hiciv: Mizah ve ironi içeren, maksadı aldatmak olmayan, lakin yeniden de insanları yanıltabilecek haberlerdir. Çoklukla gazetecilik değil cümbüş emeliyle yapılır. Fakat beşerler bazen bu içerikleri gerçek zannedebilir.

• Propaganda: Politik aktörler tarafından maksat kitleyi yanıltmak hedefiyle üretilen içeriklerdir. Çoklukla ziyan verici ve ideolojik bir bağlam içerir. 

• Çerçeveleme (Framing): Gerçekliği manipüle ederek sunmak. Örneğin, bir önderin “rakibimi etkisiz hale getireceğim” kelamı “öldürecek” formunda bir tabirle çerçevelenerek farklı algı yaratılabilir.

• Komplo Teorileri: Güçlü kümelerin saklı planları olduğu inancına dayanan, çoklukla toplumsal, politik yahut ruhsal kökenli inançlardır. 

– Otomatik geçersiz haber tespiti bilimsel literatürde üç halde sınıflandırılır: 

• İnsan tabanlı teknikler: Bu kategori, ekseriyetle insan bilgisini kullanarak haber içeriğinin doğruluğunu denetim edip doğrulayan kitlesel kaynak kullanımı (crowdsourcing) ve gerçeklik denetimi (fact-checking) tekniklerini içerir.

• Yapay Zeka tabanlı teknikler: Bu kategori, uydurma haber tespitinde en çok kullanılan yapay zeka yaklaşımlarını kapsar. Bilhassa klasik makine tahsili ve hudut ağları üzerinden derin öğrenme teknikleri ile doğal lisan sürece sistemlerini içerir.

• Blok zinciri tabanlı teknikler: Bu kategori, toplumsal medyada geçersiz haberleri tespit etmek ve engellemek için kaynak güvenilirliğini denetim eden ve haber içeriğinin izlenebilirliğini sağlayan blok zinciri teknolojisini kullanan tahlilleri kapsar.

Sonuç olarak, düzmece içerik tespitinde toplumsal ağ kullanıcıları olarak bizlerin tek başına kâfi gücünün olmadığını görüyoruz. Fakat tekrar de bilhassa dezenformasyon sıkıntısının tahliline katkı sunmak ve ferdi yaşantımızda karşılaşabileceğimiz tehlikeleri bertaraf etmek için yapabileceklerimiz var. Biraz daha vakit ayırarak içeriklere dikkat vermek, niyetini anlamaya çalışarak doğruluk denetimi yapmak yahut en azından kuşku duyduğumuz içeriklere karşı temkinli olmak, yanlış bilginin yayılmasını engellemede kalabalığın gücünü göstererek dönüştürücü rol oynayabilir.