Wer regelmäßig Nachrichten konsumiert, kommt um den Begriff Deepfakes kaum herum. Dabei handelt es sich um digital erstellte Medieninhalte, die mithilfe von künstlicher Intelligenz erstellt werden, um reale Personen oder Ereignisse zu imitieren oder simulieren. Der Begriff Deepfake leitet sich von Deep Learning (einer Methode durch die künstliche Intelligenz lernt) und dem Wort Fake, also fälschen oder Fälschung, ab.
Die Idee der Medienmanipulation ist keine neue, jedoch übertrumpfen Deepfakes die herkömmlichen Methoden. Mit dem heutigen Stand der Technologie sind diese immer häufiger täuschend echt.
Wie funktionieren Deepfakes?
Eine große Menge an Daten und Rechenleistung sind das Grundlage von Deepfakes. Je höher die Datenmenge und umso mehr Informationen diese vermitteln, desto besser kann der Algorithmus davon lernen. Um ein Deepfake zu erstellen, müssen zuerst tausende Bilder, Videos oder Audioschnipsel von der Zielperson gesammelt werden, um das neuronale Netzwerk hinter den Deepfakes zu trainieren.
Ein neuronales Netzwerk ist ein System der Informationstechnologie, das sich am Aufbau des menschlichen Gehirns orientiert. Es stattet Computer mit Merkmalen von künstlicher Intelligenz aus und hilft ihnen eigenständig Probleme zu lösen und ihre Fähigkeiten auszubauen.
Während des Trainings lernt die KI, die charakteristischen Merkmale der Zielperson zu erfassen, einschließlich Gesichtsausdrücke, Mimik und Sprachmuster. Dabei erkennt ein Encoder alle Gesichtsmerkmale auf dem eingegebenen Bild. Anschließend werden die Eingabedaten im latenten Raum komprimiert. Im letzten Schritt wird das Originalgesicht von einem Decoder mit allen Details rekonstruiert.
Die Qualität der Deepfakes verbessert sich laufend, da die mögliche Rechenleistung steigt und sich auch die Leistungsfähigkeit von KI stetig weiterentwickelt.
Heutzutage benötigt man lediglich die richtigen Programme, Apps und entsprechende Software, um täuschend echte Bilder und Videos zu erstellen. Dabei benötigt man meist keine Vorkenntnisse. Diverse Filter der Sozialen Medien, welche zum Beispiel das Gesicht altern lassen, sind dafür das beste Beispiel.
Einsatzzweck
Während Deepfakes meist mit negativen Anwendungen in Verbindung gebracht werden, gibt es dafür auch durchaus sinnvolle Anwendungsbereiche.
Im Gesundheitswesen können auf Basis von Deepfake Voice-Technologie kundenspezifische Produkte entwickelt werden, welche ALS-Patienten unterstützen sollen, weiterhin mit ihrer eigenen authentischen Stimme zu sprechen.
E-Commerce-Unternehmen können die Deepfake-Technologien ebenfalls anwenden. Mittels AR-Techniken auf dem Smartphone können Kunden beispielsweise Schuhe anprobieren. Deepfakes können dies noch einen Schritt weiterbringen und können User ganze Outfits an verschiedenen Models zeigen oder diese sogar an sich selbst ausprobieren.
In der Filmproduktion kann diese Technik ebenfalls seine Zwecke erfüllen. Mithilfe der Technologie können Gesichter verstorbener Schauspieler nachgebildet werden, um deren Charakter weiterhin am Leben zu halten. Mit Deepfakes ist es auch möglich, Schauspieler jung erscheinen zu lassen, wie beispielsweise bei Will Smith in Gemini Man.
Jedoch geht von den Deepfakes neben diesen positiven Anekdoten auch Potenzial für erhebliche Gefahr aus. So haben sie sich vor allem im Bereich der Pornographie vermehrt Promintente in teils zweifelhaften Filmen wiedergefunden.
Gefahren für die gesamte Gesellschaft gelangt ebenfalls schnell in den Fokus beim Thema Deepfakes. Gefälschte Videos oder Audioaufnahmen von politischen Personen verbreiten sich über die Medien besonders rasant.
Deepfakes erkennen
Deepfakes sind bereits auf einem Level, wo sie nicht nur auf den ersten Blick echt wirken, sondern auch auf den zweiten und dritten Blick.
Hier sind einige Merkmale, die Deepfakes auszeichnen können:
Unnatürliches Gesicht
Eine unnatürliche Mimik sowie ein leerer Blick und ein unlogischer Schatten im Gesicht oder komisch aussehende Haare können auf ein Deepfake hinweisen.
Unscharfe Übergänge
Ein weiteres Merkmal kann in unscharfen Übergängen zwischen Gesicht und Haare oder Gesicht und Hals zu finden sein.
Unnatürliches Blinzeln
In guten Deepfakes ist blinzeln bereits ziemlich natürlich integriert. Jedoch kann Blinzeln schnell unrealistisch erscheinen.
Unterschiedliche Qualität
Hat das Gesicht eine andere Qualität als das restliche Video oder Bild kann es sich um ein Deepfake handeln.
Unlogischer Hintergrund
Ebenso sollte ein genaues Auge auf den Hintergrund geworfen werden, sowie dem Übergang zwischen Gesicht und Hintergrund.
Einige Unternehmen sowie auch Universitäten arbeiten bereits an diversen Tools, welche Deepfakes mithilfe von KI identifizieren sollen. Dabei werden Algorithmen auf die Erkennung von Videos, Bilder und Audio in Echtzeit trainiert. Trotz zahlreicher positiver Anwendungsfälle ist die Deepfake-Technologie eine besorgniserregende Entwicklung. Wird diese Technik missbraucht, bieten sich vielfältige Möglichkeiten, um enormen Schaden anzurichten.