---
title: Yapay Zeka Sesleri Birçok Podkast Dinleyicisini Yanılttı
url: https://www.dataloco.com/tr/yapay-zeka-sesleri-bircok-podkast-dinleyicisini-yaniltti
published: 2026-09-29T10:18:57+00:00
language: tr
section: Yapay zeka
source: https://www.digi.no/artikler/ki-stemmer-lurte-mange-podkast-lyttarar/577475
organizations: Oslo Met, Google, ElevenLabs
publisher: Dataloco
---

# Yapay Zeka Sesleri Birçok Podkast Dinleyicisini Yanılttı

Oslo Met bünyesindeki yüksek lisans öğrencileri Syed Fawad Ali Shah ve Nusrat Akter ile profesör Frode Eika Sandnes, yapay zeka tarafından üretilen seslerin insan seslerinden ayırt edilme kolaylığını araştıran bir deney gerçekleştirdi.

Deneye katılan 60 öğrencinin tamamı ana dili İngilizce olmayan kişilerden oluşuyordu ve dinletilen tüm podkastler Amerikan İngilizcesi aksanına sahipti. Katılımcılara insan yapımı, insan tarafından yazılmış ancak sentetik seslerle seslendirilmiş ve tamamen yapay zeka tarafından oluşturulmuş farklı podkast klipleri dinletildi. Genel sonuçlar, katılımcıların doğal ve sentetik konuşmaları ayırt edebildiğini gösterse de bazı durumlarda yapay zeka seslerinin oldukça ikna edici olduğu ortaya çıktı.

Google NotebookLM tarafından tamamen üretilen bir podkast klibinde, katılımcıların yüzde 56'sı duydukları seslerin insan sesi olduğunu düşündü. Bu örnekte sadece yüzde 22'lik bir kesim konuşmanın yapay olduğunu belirlerken, yüzde 15'i ise kararsız kaldı. Buna karşılık, ElevenLabs sentetik seslerinin insan tarafından yazılmış bir spor metnini okuduğu bir klipte, katılımcıların yüzde 65'i konuşmanın yapay olduğunu fark etti ve sadece yüzde 9'u seslerin insanlara ait olduğuna inandı.

Araştırmacılar, sentetik seslerin insan konuşma tarzına çok yaklaştığını ancak ritim, tempo ve spontanlık gibi konularda hala farklar olduğunu belirtti. İnsanların konuşurken düşünmeleri, duraksamaları ve birbirlerine tepki vermeleri gibi özelliklerin yapay zekada eksik olabildiği, ancak bu insani özelliklerin taklit edilme başarısının arttığı ifade edildi. Deneyde, konuşmaları daha doğal hale getirmek için insan yazımı metinlerdeki "umm", "eh" ve "ohh" gibi küçük sesler korundu.

Dinleme süresinin algıyı etkilediği gözlemlendi. Bazı kliplerde, katılımcıların yaklaşık yarısı klibin tamamını dinledikten sonra ilk değerlendirmelerini değiştirdi. Ayrıca, katılımcıların cinsiyetinin sonuçlar üzerinde herhangi bir etkisi olmadığı saptandı. Deneyin bir kısmı NotebookLM yaygınlaşmadan önce, diğer kısmı ise araç popüler olduktan sonra gerçekleştirildi ancak iki grup arasında belirgin bir fark görülmedi.

Nusrat Akter, ses klonlama gibi teknolojilerin kötüye kullanım riskine dikkat çekerek, tanıdık birinin sesinin taklit edilmesi durumunda para veya şifre gibi bilgilerin istenebileceği uyarısında bulundu. Syed Fawad Ali Shah ise metinlerde olduğu gibi ses ve video içeriklerinde de kritik bir yaklaşım geliştirilmesi ve bilgilerin doğruluğunun kontrol edilmesi gerektiğini vurguladı.

## This story in other languages

- [עברית](https://www.dataloco.com/he/story-40)