Deepfake Detectors: Tools zur Erkennung von DeepFakes sind angesichts der Verbreitung von gefälschten Videos mithilfe künstlicher Intelligenz schon jetzt unverzichtbar. Finde heraus, wie weit die Forschung in diesem Bereich fortgeschritten ist und welche Methoden die bereits existierenden Tools anwenden.
Mithilfe von künstlicher Intelligenz ist es nun möglich, ein Video zu verändern oder ganz neu zusammenzustellen. Das sind die sogenannten „DeepFakes“: gefälschte Videos, die mithilfe von Deep Learning erstellt werden. Diese Technologie kann jedoch für bösartige Zwecke missbraucht werden…
Einen Prominenten diskreditieren, indem man das Gesicht einer Pornodarstellerin durch sein eigenes ersetzt, die Massen manipulieren, indem man einem Politiker eine bestimmte Äußerung unterstellt… DeepFakes eröffnen viele Möglichkeiten der Desinformation.
Früher erforderte die Bearbeitung von Videos die Expertise von Profis und Budgets von mehreren Millionen Euro. Heute ist der DeepFake für jeden Amateur zugänglich. Es dauert nur wenige Wochen, um gefälschte Videos zu erstellen.
In der Tat, und das ist vielleicht die schwerwiegendste Konsequenz, ist es nicht mehr möglich, „zu glauben, was man sieht“. Jetzt ist jedes Video im Internet potenziell gefälscht.
Im Zeitalter des DeepFake muss jedes Bild, das wir sehen, in Frage gestellt werden, Zweifel sind angesagt. Und dieses Phänomen wird sich in den kommenden Jahren mit der Weiterentwicklung der Technologie nur noch verstärken.
So wie „Decoder“ und Co. den Wahrheitsgehalt von Nachrichtenartikeln im Internet überprüfen, müssen also Werkzeuge eingesetzt werden, die DeepFakes aufspüren und sie als solche identifizieren können.
Seit etwa drei Jahren entwickelt sich ein Forschungsfeld, das sich mit der Erkennung von DeepFakes befasst. Es gibt zwei Hauptansätze.
Wie funktionieren die Deepfake Detectors?
Die erste besteht darin, das verdächtige Verhalten einer Person in einem Video zu erkennen. Eine KI kann mit vielen authentischen Videos eines Prominenten gefüttert werden, damit sie lernt, sofort jede Anomalie in seiner Gestik oder seiner Rede zu erkennen.
Die zweite, allgemeinere Technik besteht darin, die Unterschiede zwischen DeepFakes und echten Videos zu erkennen. Da DeepFakes z. B. oft durch die Kombination von Bildern erstellt werden, kann man die Bilder vergleichen, um Inkonsistenzen im Video zu erkennen. Dieselbe Methode kann auch genutzt werden, um betrügerische Audioinhalte zu identifizieren.
Es gibt bereits Erkennungswerkzeuge, die auf diesen beiden Ansätzen beruhen, aber sie sind noch nicht sehr leistungsfähig.
Die Forscher müssen diese Technologie also noch verbessern und ausbauen, bevor sie sie für jedermann zugänglich machen können, um der kommenden Welle von DeepFakes entgegenzuwirken.
Die Zeit drängt jedoch. Die Werkzeuge, mit denen man DeepFakes erstellen kann, sind bereits für jeden zugänglich. Daher ist es dringend notwendig, diejenigen, die an vorderster Front stehen, in die Lage zu versetzen, dieser Bedrohung entgegenzutreten.
Die Forscher John Sohrawardi und Matthew Wright vom Rochester Institute of Technology haben zum Beispiel beschlossen, mit Journalisten zusammenzuarbeiten, um ihnen bei der Bekämpfung von Desinformation zu helfen. Ihr Tool zum Aufspüren von DeepFakes ergänzt die bereits vorhandenen Techniken zur Überprüfung von Informationen, wie z. B. das Quervergleichen von Quellen.
Parallel dazu investieren Technologiegiganten wie Facebook und Microsoft in Technologien, die DeepFakes verstehen und aufspüren können. Diese Investitionen werden die Forschung beschleunigen und in diesem Wettlauf gegen die Zeit wertvolle Zeit gewinnen.
Es wird auch notwendig sein, die breite Öffentlichkeit massiv über diese neue Gefahr aufzuklären und zu warnen. Im Zeitalter der künstlichen Intelligenz wird der Kampf gegen Desinformation schwieriger sein als je zuvor.
