Bu özellik, yeterince yüksek puan alan Topluluk Notları katılımcılarının tweetlerde paylaşılan görsellere notlar ekleyebilmesine olanak tanıyor. Tweetlerdeki notlar gibi, etiketler de görüntülere ek “bağlam” ekleyebilir, örneğin bir fotoğrafın üretken yapay zeka kullanılarak oluşturulup oluşturulmadığını veya başka bir şekilde manipüle edilip edilmediğini belirtebilir.
Bu özellik aynı zamanda bu tür fotoğrafların viral yayılımını da ele alabilir. Twitter’a göre amaç, farklı kullanıcılar tarafından yeni tweetlerde paylaşılsalar bile, aynı görüntünün “son ve gelecekteki” kopyalarında notların otomatik olarak görünmesi. Ancak Twitter, görüntü eşleştirmesini mükemmelleştirmenin biraz zaman alacağını belirtiyor. Şirket, “Şu anda görüntüleri eşleştirirken hassasiyet tarafında hata yapmak amaçlanıyor, bu da muhtemelen size eşleşen gibi görünen her görüntüyle eşleşmeyeceği anlamına geliyor” dedi. “Hatalı eşleşmelerden kaçınırken kapsamı genişletmek için bunu ayarlamak için çalışacağız.”
Topluluk Notları’nın performansının mükemmel olmaktan uzak olduğunu da belirtmek gerekir. Bu özellik bazen incelikli doğruluk kontrolleri ya da yanlış iddiaların çürütülmesiyle sonuçlanabilse de, Community Note’a katkıda bulunanların kendileri de bu özelliğin “hatalardan ya da yaygın yanlış anlamaları sürdürmekten muaf olmadığını” belirttiler.
Twitter şimdilik sadece tek bir görsel içeren tweetler için medya notlarını test ediyor, ancak şirket gelecekte bu özelliği birden fazla görsel ve video içeren tweetlere genişletmeyi planladığını söylüyor. Üretken ve yapay zekanın yükselişi ve yanlış bilginin yayılmasıyla boğuşan tek platform Twitter değil. Google da kısa bir süre önce, kullanıcıların aramada bir görselin geçmişini takip etmelerine yardımcı olacak özellikleri tanıttı; bu da arama yapanların bir fotoğrafın sahte olup olmadığını anlamalarına yardımcı olabilir.
