Çiğdem Öztabak Çiğdem Öztabak

Yeni TruthScan yazılımı, Türkiye’de deepfake içeriklerin tespit edilmesine yardımcı olmayı hedefliyor

10.02.2026 Salı | 07:34Son Güncelleme:

Türkiye’de deepfake teknolojisi, özellikle son yıllarda manipüle edilmiş video, ses ve görsellerin çevrimiçi ortamlarda hızla yayılmasıyla birlikte ciddi bir güvenilirlik sorununa dönüşmüş durumda. Yapay zeka ile üretilen içeriklerin oluşturulması giderek kolaylaşırken, bu içerikler sıkıştırıldıktan, yeniden paylaşıldıktan ve sosyal platformlarda geniş kitlelere ulaştıktan sonra insan gözüyle gerçek içerikten ayırt edilmesi giderek zorlaşıyor.

Haberin Devamı
Haberin Devamı

TruthScan, bu soruna çözüm sunmayı amaçlayan bir deepfake algılama yazılım platformu olarak konumlanıyor. Platform; yapay zeka tarafından oluşturulmuş metin, görsel, ses ve videoları analiz ederek gazetecilerin, medya kuruluşlarının, işletmelerin ve bireysel kullanıcıların şüpheli içerikleri erken aşamada değerlendirmesine olanak tanıyor. Amaç, yanlış bilginin yayılmasını ve bireyler ya da kurumlar açısından itibar zararını önlemek.

Son yıllarda Türkiye’de ve dünyada dolaşıma giren manipüle edilmiş medya örnekleri, sentetik içeriğin kamuoyu algısını ne kadar hızlı etkileyebildiğini gösteriyor. Doğrulama süreçleri çoğu zaman içerik yaygınlaştıktan sonra devreye girdiği için, düzeltmeler gerçeğin ulaştığı hızla yarışmakta zorlanabiliyor.

Yeni TruthScan yazılımı, Türkiye’de deepfake içeriklerin tespit edilmesine yardımcı olmayı hedefliyor

TruthScan, birden fazla içerik türünü gerçek zamanlı olarak analiz edebilen, kurumsal düzeyde bir yapay zeka tespit platformu olarak tanımlanıyor. Şirket, yeni üretken yapay zeka araçları ortaya çıktıkça tespit modellerini güncelleyerek, deepfake teknolojilerinin gelişim hızına karşılık vermeyi ve tespit gecikmesini azaltmayı hedefliyor. Türkiye’deki kullanıcılar, TruthScan’in web tabanlı arayüzü üzerinden medya içeriklerinin orijinalliğini doğrudan kontrol edebiliyor.

Haberin Devamı
Haberin Devamı

Uzmanlar, yapay zeka destekli tespit araçlarının sonuçlarının tek başına kesin kanıt olarak değerlendirilmemesi gerektiği konusunda uyarıyor. Bu tür araçların; kaynak analizi, meta veri incelemesi ve geleneksel teyit yöntemleriyle birlikte kullanılması öneriliyor.

ABD Ulusal Standartlar ve Teknoloji Enstitüsü’nün (NIST) 2024 tarihli bir raporu da deepfake tespitini sürekli gelişen bir “yarış” olarak tanımlıyor. Rapora göre, medya içerikleri sıkıştırıldığında, düzenlendiğinde ya da daha gelişmiş üretim modelleriyle oluşturulduğunda, tespit doğruluğu önemli ölçüde azalabiliyor.