Etiket: image rights

## Adobe’dan Yapay Zeka Eğitiminde Kullanılan Görseller İçin “robots.txt” Tarzı Bir İşaretleyici Girişimi

Adobe, yapay zeka (AI) modellerinin eğitiminde kullanılan görseller üzerinde içerik oluşturuculara daha fazla kontrol sağlama amacıyla yeni bir araç geliştirdi. Bu araç, tıpkı web sitelerinin arama motoru botlarına hangi sayfaları taramamaları gerektiğini bildiren “robots.txt” dosyasına benzer bir mantıkla çalışıyor.

**İçerik Kimlik Bilgileri ve Yeni Web Aracı**

Adobe, içerik kimlik bilgileri (content credentials) aracına eklediği bu yeni özellikle, görsellerin meta verilerine sahiplik ve orijinallik bilgilerinin eklenmesini sağlıyor. Bu, İçerik Kökeni ve Otantikliği için Koalisyonu (C2PA) standardının bir uygulaması olarak karşımıza çıkıyor. C2PA, içeriğin gerçekliğini doğrulayan bir standart olarak biliniyor.

Şirket, “Adobe Content Authenticity App” adını verdiği yeni bir web aracıyla, kullanıcıların adlarını, sosyal medya hesaplarını ve diğer kimlik bilgilerini görsellerine eklemesine olanak tanıyor. Bu araç sayesinde kullanıcılar, aynı anda 50 adede kadar JPG veya PNG dosyasına kimlik bilgilerini uygulayabiliyor.

**LinkedIn İş Birliği ile Doğrulama**

Adobe, Microsoft’un sahip olduğu LinkedIn platformunun doğrulama programından yararlanarak kimlik bilgilerinin doğruluğunu artırmayı hedefliyor. Bu iş birliği sayesinde, bir görsele kimlik bilgilerini ekleyen kişinin LinkedIn’de doğrulanmış bir isme sahip olduğunu kanıtlamak mümkün hale geliyor.

**Yapay Zeka Eğitimine Katılımı Engelleme İşareti**

Yeni araç, kullanıcılara görsellerinin yapay zeka modeli eğitiminde kullanılmaması için bir işaretleme seçeneği de sunuyor. Ancak, Adobe henüz bu standardı benimsemesi için herhangi bir yapay zeka modeli geliştiricisiyle anlaşma imzalamadı. Şirket, önde gelen yapay zeka şirketlerini bu standardı kullanmaya ve saygı duymaya ikna etmek için görüşmelerin sürdüğünü belirtiyor.

**Meta ile Yaşanan Etiketleme Sorunu**

Geçtiğimiz yıl Meta’nın platformunda otomatik etiketleme özelliğini kullanıma sunması, fotoğrafçıların düzenlenmiş görsellerinin “AI ile Yapıldı” etiketiyle işaretlenmesine neden olmuştu. Bu durum, Meta ve Adobe’nin C2PA yönlendirme komitesinde yer almasına rağmen, farklı platformlarda uygulamanın farklılık gösterebileceğini ortaya koymuştu.

**”İçerik Oluşturucular Kontrol İstiyor”**

Adobe İçerik Orijinalliği Girişimi Kıdemli Direktörü Andy Parson, şirketin bu yeni aracı içerik oluşturucularla birlikte geliştirdiğini ve telif hakları ile yapay zeka eğitim verilerine ilişkin düzenlemelerin dünya genelinde farklılık göstermesi nedeniyle, içerik oluşturuculara yapay zeka platformları konusundaki niyetlerini belirtmeleri için bir yol sunmak istediklerini ifade ediyor.

**Chrome Uzantısı ile Kimlik Doğrulama**

Adobe ayrıca, kullanıcıların içerik kimlik bilgilerine sahip görselleri tespit etmelerine yardımcı olacak bir Chrome uzantısı da yayınlıyor. Bu uzantı, Instagram gibi standardı yerel olarak desteklemeyen platformlarda bile görsellerin kimlik bilgilerini kontrol etmeyi mümkün kılıyor.

**”Sanatın Tanımına Karışmıyoruz”**

Yapay zeka ve sanat arasındaki tartışmaların yoğunlaştığı bir dönemde, Adobe, C2PA’nın sanatın tanımına karışmadığını ancak içerik kimlik bilgilerinin sahipliği belirlemede önemli bir işaretleyici olabileceğine inanıyor.

Adobe’nin bu yeni aracı şu an için görsellerle sınırlı olsa da, şirket gelecekte video ve ses dosyaları için de destek eklemeyi planlıyor. Bu girişim, içerik oluşturucuların yapay zeka eğitiminde kullanılan eserleri üzerindeki haklarını koruma yolunda atılmış önemli bir adım olarak değerlendiriliyor. Ancak, bu girişimin başarılı olması, yapay zeka şirketlerinin bu standardı benimsemesine ve saygı duymasına bağlı olacak.

## Adobe Aims to Give Creators Control Over Image Use in AI Training with “Robots.txt” Style Indicator

Adobe is taking steps to empower creators in the age of AI with a new tool designed to control how their images are used in the training of artificial intelligence models. Drawing inspiration from the familiar `robots.txt` file used by websites to manage crawler access, Adobe is introducing a similar indicator for images, integrated into their content credentials system.

The core idea is to give artists and photographers more say over whether their work contributes to the vast datasets used to train AI. This initiative comes at a time when concerns about copyright, attribution, and the ethical use of creative content in AI training are increasingly prominent.

The challenge, however, lies in convincing AI companies to respect this new standard. As the article points out, AI crawlers have a history of ignoring the `robots.txt` protocol, raising questions about the enforceability of Adobe’s approach.

Content credentials, the foundation of this new tool, are essentially metadata embedded within a media file to verify its authenticity and ownership. Adobe is leveraging the Coalition for Content Provenance and Authenticity (C2PA), a broader industry standard, to implement these credentials.

The company is releasing a new web application, the Adobe Content Authenticity App, which allows creators to attach these credentials to their image files, regardless of whether the images were created or edited using Adobe software. This app supports batch processing, allowing users to apply credentials to up to 50 JPG or PNG files at once. Critically, the app also includes a checkbox that signals to AI companies that the creator *does not* want the image used for training AI models.

To further enhance the credibility of these credentials, Adobe is partnering with LinkedIn, leveraging the platform’s verification program. This integration allows creators to verify their identity and link their credentials to a confirmed name on LinkedIn. Support for linking Instagram and X (formerly Twitter) profiles is also included, although without direct platform verification.

While the technical infrastructure is being built, the ultimate success of Adobe’s initiative hinges on widespread adoption by AI developers. Currently, Adobe is engaged in discussions with leading AI model creators, urging them to integrate and respect the new standard.

“Content creators want a simple way to indicate that they don’t want their content to be used for gen AI training,” Andy Parson, Senior Director of the Content Authenticity Initiative at Adobe, told TechCrunch. “We have heard from small creators and agencies that they want more control over their creations [in terms of AI training on their content].”

Adding to their suite of tools, Adobe is also releasing a Chrome extension that allows users to easily identify images with embedded content credentials while browsing the web. This extension displays a “CR” symbol on images that possess the credentials, even on platforms that don’t natively support the standard.

The road ahead presents challenges, as evidenced by past controversies. For example, Meta’s labeling of images as “Made with AI” sparked backlash from photographers whose heavily edited images were incorrectly tagged. This incident underscored the complexities of implementing content authentication across different platforms.

Looking ahead, Adobe plans to extend its content credential system to support video and audio files, further solidifying its commitment to empowering creators in the age of AI. The success of this initiative will depend on collaboration and a shared understanding between creators and AI developers, paving the way for a more transparent and ethical ecosystem.