Google'ın Yeni Gemini AI Modeli: Filigran Kaldırma Özelliği Tartışmalara Yol Açıyor
Google'ın Gemini 2.0 Flash modeli stok görsel sitelerinden filigran kaldırma yeteneğiyle etik ve yasal tartışmaların odağında
Sosyal medya kullanıcıları, Google'ın yeni Gemini AI modelinin tartışmalı bir kullanım alanını keşfetti: Getty Images ve diğer tanınmış stok medya kuruluşlarının görüntülerinden filigranları kaldırma yeteneği.
Geçtiğimiz hafta Google, Gemini 2.0 Flash modelinin görüntü oluşturma özelliğine erişimi genişletti. Bu özellik, modelin doğal olarak görüntü içeriği oluşturmasına ve düzenlemesine olanak tanıyor. Tüm raporlara göre oldukça güçlü bir yetenek. Ancak aynı zamanda çok az koruma mekanizmasına sahip görünüyor. Gemini 2.0 Flash, ünlüleri ve telif hakkı korunan karakterleri gösteren görüntüler oluşturmakta ve daha önce de belirtildiği gibi, mevcut fotoğraflardan filigranları kaldırmakta hiç zorlanmıyor.
X ve Reddit kullanıcılarının belirttiği gibi, Gemini 2.0 Flash sadece filigranları kaldırmakla kalmıyor, aynı zamanda bir filigranın silinmesiyle oluşan boşlukları doldurmaya çalışıyor. Diğer yapay zeka destekli araçlar da bunu yapabilir, ancak Gemini 2.0 Flash bu konuda olağanüstü yetenekli görünüyor - ve kullanımı ücretsiz.
"Gemini 2.0 Flash modeli filigranları kaldırmada gerçekten harika!" - @deedydas (X kullanıcısı)
Belirtmek gerekir ki, Gemini 2.0 Flash'ın görüntü oluşturma özelliği şu anda "deneysel" olarak etiketlenmiş ve "üretim kullanımı için değil" olarak belirtilmiş durumda. Ayrıca yalnızca Google'ın AI Studio gibi geliştirici odaklı araçlarında kullanılabiliyor. Model ayrıca mükemmel bir filigran kaldırıcı da değil. Gemini 2.0 Flash, belirli yarı şeffaf filigranlarla ve görüntülerin büyük kısmını kaplayan filigranlarla mücadele ediyor.
Diğer AI Modelleri Filigran Kaldırmayı Reddediyor
Yine de bazı telif hakkı sahipleri, Gemini 2.0 Flash'ın kullanım kısıtlamalarının eksikliğinden kesinlikle rahatsız olacak. Anthropic'in Claude 3.7 Sonnet ve OpenAI'nin GPT-4o dahil olmak üzere diğer modeller filigranları kaldırmayı açıkça reddediyor; Claude, bir görüntüden filigran kaldırmayı "etik dışı ve potansiyel olarak yasa dışı" olarak nitelendiriyor.
Orijinal sahibinin izni olmadan bir filigranı kaldırmak, nadir istisnalar dışında ABD telif hakkı yasası kapsamında yasa dışı kabul ediliyor. Google, normal çalışma saatleri dışında gönderilen bir yorum talebine henüz yanıt vermedi.
Gemini 2.0 Flash'ın Diğer Yetenekleri
Gemini 2.0 Flash modelinin filigran kaldırma özelliği dışında da önemli yetenekleri bulunuyor. Google, geçtiğimiz günlerde bu modelin "daha iyi verimlilik ve hız" sunacak şekilde güncellendiğini duyurdu. Akıl yürütme modeli, "akıl yürütme yeteneklerini güçlendirmek ve daha iyi yanıtlar sunmak için komutları bir dizi adıma ayıracak şekilde eğitildi."
Kullanıcılar artık modeli kullanırken dosya yükleyebiliyor ve Gemini Advanced kullanıcıları 1 milyon token bağlam penceresine erişebiliyor. Ayrıca, 2.0 Flash Thinking Experimental Model artık Gmail, Google Takvim, Drive, Mesajlar, YouTube vb. gibi Gemini uygulamalarına erişebiliyor.
Etik ve Yasal Sorunlar
Telif hakkı korumalı içerikten filigranları kaldırmak, sadece teknolojik bir başarı değil, aynı zamanda ciddi etik ve yasal sorunları da beraberinde getiriyor. Filigranlar genellikle içerik oluşturucuların ve stok görsel sitelerinin eserlerini korumak için kullandıkları önemli bir araçtır.
Yapay zeka modellerinin bu tür yeteneklere sahip olması, dijital içerik ekosisteminde telif haklarının korunması konusunda yeni zorluklar yaratıyor. Teknoloji şirketlerinin, bu tür güçlü araçları geliştirirken uygun koruma mekanizmalarını da uygulamaya koymaları gerekiyor.
Sonuç
Google'ın Gemini 2.0 Flash modeli, filigran kaldırma yeteneğiyle yapay zeka teknolojisinin hem potansiyelini hem de risklerini gözler önüne seriyor. Bu tür gelişmeler, AI etik kurallarının ve düzenlemelerinin önemini bir kez daha vurguluyor.
Yapay zeka alanındaki hızlı gelişmeler devam ederken, teknoloji şirketleri ve düzenleyici kurumların, yaratıcı içerik üreticilerinin haklarını korurken inovasyonu da destekleyecek dengeyi bulmaları giderek daha önemli hale geliyor.
Kaynak: TechCrunch
