Yapay zekâyla üretilen ya da eski olaylardan alınarak yeniden dolaşıma sokulan görüntüler, özellikle afet ve kriz anlarında yanlış bilgiyi hızla yayabiliyor. Gazetecilerin ortak önerisi net: Kaynağı sorgulayın, görüntünün zamanını ve yerini doğrulayın, eski izini arayın ve hız uğruna doğruluktan vazgeçmeyin.
Kamuoyu algısını yönlendirmek veya sansasyon yaratmak üzere haber görüntüleriyle oynanması sadece 21. Yüzyıla özgü bir mesele değil. Yaşı 45’in üzerinde olanlar hatırlar, 1991’de Körfez Savaşı sırasında televizyonda günlerce petrole bulanmış bir karabatağın çaresiz görüntülerini üzüntüyle izlemiştik. Saddam Hüseyin güçlerinin Kuveyt’teki petrol kuyularını ve tesislerini kasten vurarak büyük bir çevre katliamına yol açtığı iddia ediliyordu. O kuşun körfezde değil, Alaska açıklarında meydana gelen Exxon Valdez petrol tanker kazası sonrası görüntülendiği yıllar sonra ortaya çıktı.
Aradan 35 yıl geçti. Nepal’de 26 Ağustos’ta yaşanan sel felaketinin ardından sosyal medya, felaketin boyutlarını gösterdiği öne sürülen görüntülerle doldu. Sel sularına kapılan insanların, yıkılan yapıların videoları dolaşıma girdi. Ancak bu görüntülerin bir bölümü gerçek değildi. Yapay zekâyla üretilen videolar, yaşanan felaketin gerçek görüntüleriymiş gibi paylaşıldı.
ABD’nin Los Angeles şehrindeki büyük yangın sırasında da Hollywood yıldızlarının yanan evlerini gösterdiği iddia edilen görüntüler, gerçekmiş gibi sunuldu. Türkiye’deki büyük yangınlarda ve 6 Şubat depremlerinde ise daha önce farklı zamanlarda çekilmiş görüntüler yeni felaketin görüntüsüymüş gibi yeniden dolaşıma sokuldu.
Tüm bu örnekler gazetecilik için bir risk. Kasım 2025’te, Fatih Altaylı’nın duruşma salonunda sinirlenip kağıt fırlattığı iddia edilen bir görüntü sosyal medyada hızla yayıldı. Pek çok kullanıcının yanısıra birkaç haber kurumu da bu görüntüyü gerçek sanarak paylaştı. Oysa soğukkanlılıkla birkaç saniye görsele bakmak, üretilmiş olduğunu anlamaya yeterdi.
6 Şubat’ta bu nedenle çoğu zaman “Bu görüntü gerçekten burada mı çekildi?” diye soruyorduk. Bugün aynı soruyu sormaya devam etmeliyiz; fakat yanına bir soru daha ekleyerek: “Bu görüntü gerçekten çekildi mi?”
Hataya düşmek istemeyen gazetecilerin, özellikle afet ve kriz anlarında sosyal medyada hızla yayılan sahte görüntüleri ayırt edebilmek için nasıl bir yol izlediğini sorduk. Berkant Gültekin, Sorel Dağıstanlı, Elif Akgül, Fırat Turgut, Beril Köseoğlu ve Sueda Karapınarlı, görüntü doğrularken kullandıkları yöntemleri anlattı. Gazetecilerin ortaklaştığı noktaları şöyle sıraladık.
DOĞRULAMA YÖNTEMLERİ
- İlk refleks kaynağı sorgulamak: Sueda Karapınarlı’ya göre başlangıç noktalarından biri, içeriği paylaşan hesabın kendisi. Haber ajansları da kriz anlarında hata yapabiliyor; ancak kendisini haber kaynağı gibi gösteren sosyal medya hesaplarıyla karşılaştırıldığında ajanslar daha güvenilir bir başlangıç noktası. Hesap ne zaman açılmış, daha önce neler paylaşmış, benzer krizlerde yanlış bilgi yaymış mı, görüntünün kendisine ait olduğunu mu söylüyor yoksa başka bir yerden mi taşıyor? Bir videonun önünde duran birkaç saniyelik bu kontrol, bazen videonun içindeki en küçük pikseli incelemekten daha fazla şey anlatabiliyor. Görüntüdeki konum ve durumun yaşanan güncel afetle örtüşüp örtüşmediği de ilk sorulardan biri olmalı.Bu kontrol aynı zamanda “çok kişi paylaşmışsa doğrudur” yanılgısını da kırıyor. Bir hesabın milyonlarca görüntülenmeye ulaşması, mavi tik taşıması ya da gönderinin yüzlerce hesap tarafından yeniden paylaşılması içeriğin doğruluğu hakkında tek başına hiçbir şey söylemiyor. Aksine, kriz anlarında hız çoğu kez doğrulamanın önüne geçebiliyor.
- Tek bir kaynağa güvenmemek: Görüntü güvenilir görünen bir hesaptan paylaşılmış olsa bile başka haber kaynakları, muhabirler ve bölgeden gelen farklı görüntülerle karşılaştırılıyor. Özellikle afet ve kriz anlarında bir görüntünün başka kaynaklar tarafından doğrulanıp doğrulanmadığına bakılıyor.
- Görüntünün zamanını ve yerini doğrulamak: Videonun gerçekten iddia edilen yerde ve zamanda çekilip çekilmediği araştırılmalı. Daha önce yaşanmış başka bir felakete ait görüntülerin yeni bir olayın görüntüsüymüş gibi paylaşılmasının önüne geçmek için görüntünün internetteki geçmişi taranabilir.Beril Köseoğlu, “Bazı videolar -ne kadar viral olursa olsun- mekan ve zaman tutarlılığı açısından kendi kendilerini zaten eliyor. Bazıları da gerçeğe aykırı teknik hatalarla kendini açık ediyor. Fakat yine de tuzağa düşmek kolay olduğu için güvenilir haber kuruluşlarının veya muhabirlerin de o görüntüyü paylaşıp paylaşmadığına, ayrıca altta yazan yorumlara bakmaya çalışıyorum. Bir de ironik ama -yapay zeka aldatmacasına karşı yapay zeka sübabı gibi- Grok, geçmişe dönük videoların asıl kaynağını teyit etmek konusunda başarılı; ona sorduğum da çok oluyor” diyor.
- Görüntünün eski izini aramak: 6 Şubat 2023’teki eski İzmir videosunun bugün hâlâ öğretici olmasının nedeni burada. Bir video “bugün” çekildiğini iddia ediyor olabilir; internet ise bazen onun yıllar önce bıraktığı izi saklıyor. Videoyu birkaç noktada durdurup mümkün olduğunca net ekran görüntüleri almak ve bu kareleri tersine görsel aramayla kontrol etmek, sıradan bir kullanıcının uygulayabileceği en kolay yöntemlerden biri. Google Lens’in kendi yardım sayfasına göre görselle arama, aynı veya benzer görüntülerin bulunduğu internet sitelerini gösterebiliyor. Böylece Nepal diye izlediğiniz bir görüntünün iki yıl önce başka bir ülkede yayımlanmış olup olmadığını birkaç dakika içinde anlamak mümkün olabiliyor.Videonun yalnız ilk karesini aramak da yeterli olmayabilir. Üzerine yazı eklenmiş, kırpılmış veya yatay görüntü dikey videoya çevrilmiş olabilir. Bu yüzden başından, ortasından ve sonundan birkaç farklı kare almak daha iyi sonuç verebilir. Görsel aramada yalnız birebir eşleşmeye değil, aynı bina, yol, dağ, araç veya tabela gibi ayrıntıların daha eski tarihlerde görünüp görünmediğine de bakılabilir. Bulduğunuz en eski tarih, görüntünün size anlatılan hikâyeden önce var olup olmadığını anlamak için güçlü bir başlangıç noktasıdır.*
- Görüntünün içindeki ayrıntılara bakmak: İnsanların hareketleri, eller ve yüzler, uzuvlar, küçük objeler, ışık ve gölgeler, mekanın ayrıntıları ve nesnelerin hareketleri inceleniyor. Görüntü ile ses arasındaki uyumsuzluklar da şüphe yaratabiliyor. Berken Gültekin, ‘Yapay zekâ tarafından üretilen videoları ayırt etmek eskiye kıyasla artık çok zor” diyor: “Sadece profesyonel stüdyolar değil, herkes çok gerçekçi videolar üretebiliyor. Videoların bir kısmında bariz hatalar olmuyor. Her şey doğalmış gibi görünüyor. Yine de küçük detaylara bakmak fikir verebiliyor. Bir videoda tek tek figürlere, minik objelere, ışıklara, gölgelere, uzuvlara odaklanmak, bunların hareketlerinin ve şekillerinin gerçeğe uygun olup olmadığına bakmak YZ müdahalesini yakalamayı kolaylaştırıyor. Yakın gelecekte YZ üretimi videoları tespit etmenin imkânsız hale geleceğini ve ayırt edebilmek için yine YZ donanımlı özel programlar kullanmak zorunda kalacağımızı tahmin ediyorum.” Bir görüntünün içindeki küçük ayrıntılar yalnız yapay zekâyı değil, yanlış bağlamı da ele verebilir. Nepal’deki sel felaketi sırasında çekildiği iddia edilen bir videoda tabela hangi dilde, araçlar yolun hangi tarafında ilerliyor, mimari yapı ve dağ silueti iddia edilen bölgeyle uyuşuyor mu gibi detaylara dikkat edilmeli. Ya da şubat ayında Kahramanmaraş’ta çekildiği söylenen görüntüde mevsim ve ışık koşulları nasıl? Videoda bir mağaza adı, plaka, yol tabelası veya belirgin bir yapı varsa bunlar ayrı ayrı aranabilir. Ses de aynı kontrolün parçası. Görüntüde büyük bir sel birkaç metre öteden geçerken ortam sesi bunu yansıtıyor mu, konuşmalar görüntünün çekildiği iddia edilen coğrafyayla uyuşuyor mu, insan tepkileriyle ses arasında garip kesintiler bulunuyor mu? Yapay zekâ araçları ses üretiminde de hızla gelişiyor; bu nedenle sesin “garip gelmesi” yine kesin kanıt sayılmaz. Fakat görüntüdeki başka şüphelerle birleştiğinde araştırılması gereken yeni bir iz verebilir.
- Tek bir görsel hatayı kanıt saymamak: Bir gariplik görmek, içeriği otomatik olarak “yapay zekâ” ilan etmeye yetmiyor. İnternet bağlantısı, video sıkıştırması, düşük çözünürlük, montaj veya kamera sorunları da görüntüde tuhaflıklar yaratabilir. Bu nedenle bir nesnenin kenarında bozulma görmek kanıt değil, yalnızca ikinci bir kontrol yapmanız gerektiğini söyleyen işaret olmalı. Üsküdar Üniversitesi İletişim Fakültesi Dekan Yardımcısı Saran Doğan, bu görsel belirtilerin önemli olduğunu, fakat asıl sorunun giderek hızlanan içerik akışı ve azalan dikkat olduğunu vurguluyor. Kullanıcı o ayrıntıyı fark edebilecek durumda olsa bile videoyu birkaç saniyede geçip gittiği için ona bakmayabilir. Ekranda çok zaman geçirmek, ekrandakini daha iyi okuyabildiğimiz anlamına gelmiyor. Kendi gözlemlerinde platformların kullandığı “AI” etiketlerinin bile fark edilmeden geçilebildiğini söyleyen Saran Doğan, yoğun sosyal medya kullanımının doğrudan dijital veya yapay zekâ okuryazarlığı anlamına gelmediğini vurguluyor. Bu durum yalnız ileri yaş gruplarını değil, gününün önemli bir bölümünü sosyal medyada geçiren gençleri de kapsayabiliyor.
- Yapay zekâ araçlarını yardımcı olarak kullanmak: Bir fotoğrafı veya videoyu yüklediğinizde “yüzde şu kadar yapay zekâ” sonucu veren araçların sayısı giderek artıyor. Bu araçlardan yararlanmak mümkün; ancak ekrandaki yüzdeyi mahkeme kararı gibi okumamak gerekiyor. Görüntüdeki yapay zekâya özgü belirtilerle tespit araçlarının aynı yöne işaret etmesi şüpheyi güçlendirebilir. Buna rağmen kaynaktan yüzde yüz emin olunmadan kesin ifadelerden kaçınılması gerek. YZ tespit araçları da teyide muhtaç.
- Platformların AI etiketlerini kontrol etmek: Platformların kendileri de yapay zekâ içeriklerini görünür kılmaya çalışıyor. Meta, Facebook ve Instagram’da sistemleri tarafından yapay zekâyla üretildiği veya düzenlendiği tespit edilen bazı içeriklerde “AI info” etiketi çıkıyor. Fotogerçekçi video veya gerçekçi ses gibi dijital olarak üretilen ya da değiştirilen içeriklerde kullanıcıların bunu açıklaması isteniyor. Böyle bir etiket görüyorsanız geçip gitmemek gerekiyor. Ancak bir gönderinin üzerinde “AI” etiketi bulunmaması, onun gerçek olduğunun belgesi değil. Etiketleme sistemleri bütün yapay zekâ araçlarını ve internetteki bütün dosyaları kapsayan kusursuz bir mekanizma değil.
- Hız yerine doğruluğu tercih etmek: Özellikle afet ve kriz anlarında “ilk veren” olma baskısının yanlış görüntülerin yayılmasına neden olabileceği düşünülüyor. Emin olunmayan görüntü, doğrulanmadan haberin parçası yapılmıyor. Elif Akgül, “Ben eski yöntemlerden uzaklaşamayan bir gazeteci olarak şüpheli görüntülere dair genelde farklı açılardan çekilmiş videolar, bölgesel yapıya dair açık kaynaktan erişebileceğim fotoğraf ya da videolar yahut güvenilirliği onaylanmış haber kaynaklarını tarıyorum. Aksi durumda emin olmadıysam görüntüyü geç vermeyi hızlı ama emin olmadan vermemeye tercih ediyorum” diyor.
YANLIŞ GÖRÜNTÜ HAFIZAYI DA DEĞİŞTİRİYOR
Gazetecilerin görüntüleri doğrulamak için kullandığı yöntemler, yapay zekâ teknolojisinin gelişmesiyle birlikte daha da önem kazanırken, sorun yalnızca yanlış bilginin o an yayılmasıyla sınırlı kalmıyor.Üsküdar Üniversitesi İletişim Fakültesi Dekan Yardımcısı ve Yeni Medya ve İletişim Bölümü öğretim üyesi Dr. Öğr. Üyesi Ceren Saran Doğan, yapay zekâ kaynaklı görüntü sorununu yalnızca teknolojinin gelişmesiyle açıklamıyor.
Saran Doğan’a göre haber görselleri, bir olayın toplum tarafından nasıl hatırlanacağını belirleyen güçlü unsurlardan biri. Bir felaket sırasında görülen yanlış bir görüntü, yalnızca o anda yanlış bilgi edinilmesine yol açmıyor; zaman içinde o felaketin zihindeki karşılığına da dönüşebiliyor. Görüntünün daha sonra sahte olduğunun ortaya çıkması, ilk karşılaşmanın yarattığı duygusal etkiyi tamamen ortadan kaldırmayabiliyor. Özellikle korku, üzüntü, öfke ve şaşkınlık yaratan afet görüntüleri daha kolay akılda kalıyor ve daha hızlı paylaşılıyor.
Saran Doğan’ın dikkat çektiği bir diğer nokta ise sosyal medya kullanımının otomatik olarak dijital okuryazarlık anlamına gelmemesi:
“Kullanıcı çoğu zaman haber aramıyor, algoritmaların oluşturduğu akış içerisinde görüntüyle karşılaşıyor. Birkaç saniye içinde bir videodan diğerine geçerken “Kim paylaşmış?”, “Nereden alınmış?” ve “Ne zaman çekilmiş?” sorularını sormaya zaman kalmayabiliyor. Üstelik bu durum yalnızca ileri yaş gruplarıyla açıklanabilecek bir mesele değil. Sosyal medyayı yoğun kullanan gençler de görüntünün hızına kapılabiliyor.
Yapay zekâ görüntülerinin daha inandırıcı hale gelmesi de bu sorunu büyütüyor. Birkaç yıl önce kolayca fark edilen el, yüz ve nesne hatalarının azalması, görüntünün yalnızca gözle değerlendirilmesini giderek zorlaştırıyor. Böylece doğrulama, yalnızca teknik bir mesele olmaktan çıkıp medya okuryazarlığının da bir parçasına dönüşüyor.”
