Meta, Metaverse deneyimi iyileştirmek için Meta Motivo isimli yeni bir yapay zeka modeli yayınladı. Yeni model, dijital avatarların hareketlerini kontrol ederek daha insansı hale getirebiliyor.
Metaverse, yapay zeka ve artırılmış gerçeklik gibi teknolojilere onlarca milyar dolar yatırım yapan şirket, eylül ayında 2024 yılı için sermaye gideri tahminini 37 milyon ila 40 milyon dolar arası olarak açıklamıştı.
Şirketten yapılan açıklamada, "Bu araştırmanın Metaverse'de tam anlamıyla somutlaşmış avatarların önünü açabileceğine, daha gerçekçi NPC'lere, karakter animasyonlarının demokratikleşmesine ve yeni türde sürükleyici deneyimlere yol açabileceğine inanıyoruz" denildi.
Meta Motivo; dijital avatarlarda sıklıkla görülen bir sorunu ele almak istiyor: vücut kontrolü. Genelde vücutlarını hareket ettirme şekilleri yapay olduğu için eleştirilen avatarlar, yapay zekayla birlikte daha gerçekçi ve insansı hareket edebilecek.
Şirketin tanıttığı tek yenilik Meta Motivo değil; videolar ve dil modellemesi için yeni teknolojiler de bulunuyor.
Large Concept Model (LCM) adı verilen yeni eğitim modeli, muhakeme ile dil temsilini birbirinden ayırmayı amaçlıyor. LCM, dil modellemesi için farklı bir yaklaşım sunuyor.
Meta, "LCM, tipik bir LLM'den önemli bir sapmadır. LCM, bir sonraki belirteci tahmin etmek yerine, çok modlu ve çok dilli bir yerleştirme alanında tam bir cümle ile temsil edilen bir sonraki kavramı veya üst düzey fikri tahmin etmek üzere eğitilmişti.r" diyor.
Bir diğer yeni araç Video Seal ise yapay zeka tarafından oluşturula videolara gizli bir filigran yerleştiriyor. Çıplak gözle görülemeyen filigranlar, deepfake içeriklerinin gerçek içeriklerden ayırt edilebilmesini sağlıyor.
DeepMind’ın SynthID’si ve Microsoft’un çözümleri gibi mevcut teknolojilerin yetersiz kaldığını düşünen Meta’da yapay zeka araştırma bilimcisi Pierre Fernandez, “Video Seal'ı, özellikle yapay zeka tarafından oluşturulan videoları tespit etmek ve özgünlüğü korumak için daha etkili bir video filigranlama çözümü sağlamak amacıyla geliştirdik" dedi.
"Başka filigranlama araçları mevcut olsa da; sosyal platformlar üzerinden içerik paylaşırken çok yaygın olan video sıkıştırmaya karşı yeterli sağlamlık sunmuyorlar, büyük ölçekte çalışacak kadar verimli değillerdi, açık veya yeniden üretilebilir değillerdi veya videolar için yetersiz olan görüntü filigranlamasından türetilmişlerdi." dedi.
Video Seal, filigranın yanında videolara daha sonra kökenlerini belirlemek için ortaya çıkarılabilecek gizli bir mesaj eklenmesine de olanak tanıyor.
Açık kaynaklı olarak yayınlanan ve mevcut yazılımlara entegre edilebilmek üzere tasarlanan yeni araç, deepfake ile mücadeleye anlamlı bir katkı sağlamayı hedefliyor. Fernandez, "Giderek daha fazla yapay zeka araştırmacısı ve geliştiricisinin çalışmalarına bir tür filigran eklemesini umuyoruz. Alandaki ilerlemeyi hızlandırmak için sektör ve akademik toplulukla iş birliği yapmak istiyoruz." diyor.
Popüler İçerikler