Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen können Wunder bewirken, von der Kunsterstellung bis zur Automatisierung von Verwaltungsjobs. Aber sie sind auch ein Risiko, da sie schlechten Schauspielern mit Tricks wie Deepfake helfen können.
Da sich diese spezielle Technologie weiterentwickelt, ist es eine gute Idee zu erfahren, wie Deepfakes tatsächlich funktionieren und wer sie überhaupt verwenden möchte – sowohl legitim als auch illegal.
Warum es wichtig ist zu verstehen, wie und warum Deepfakes verwendet werden
Mainstream-Anwendungen der Deepfake-Technologie drehen sich hauptsächlich um lustiges, pornografisches oder filmisches Material, aber eine Studie hat dies bewiesen Deepfakes können die Gesichtserkennung täuschen. Dies allein ist ein Grund, sich Sorgen zu machen und auf der Hut zu sein.
Je mehr die Technologie im Alltag und in Großprojekten eingesetzt wird, desto besser lernen ihre Entwickler, nahtlose gefälschte Videos von Menschen zu erstellen, egal ob Prominente oder Familienmitglieder.
Verständnis So schützen Sie sich vor Deepfake-Videos ist jetzt ein Muss, wenn man bedenkt, wie eifrig die Industrie die Vorteile der Technologie annimmt, insbesondere im Unterhaltungsbereich.
Hollywood hat es schon lange zuvor bei mehreren Projekten verwendet Deepfake-AGT-Eintrag von Metaphysic, der der Welt zeigte, wie schnell und effektiv die Erstellung von Deepfakes sein kann. Hier ist, was der Prozess beinhaltet.
Wie funktionieren Deepfakes?
Was hinter Deepfakes steckt, steckt schon im Namen: Deep Learning, die Wissenschaft der künstlichen neuronalen Netze (KNN). Was diese für Deepfake-Algorithmen tun, ist Daten zu absorbieren, daraus zu lernen und neue Daten in Form von Gesichtsausdrücken oder einem ganzen Gesicht zu erstellen, das über Ihrem liegt.
Entwickler von Deepfake-Software verwenden normalerweise einen von zwei ANN-Typen: Autoencoder oder Generative Adversarial Networks (GANs).
Autoencoder lernen, die Massen von Daten, mit denen sie gefüttert werden, zu replizieren, hauptsächlich Fotos von Gesichtern und Ausdrücken, und angeforderte Datensätze neu zu erstellen. Sie sind jedoch selten exakte Kopien.
GANs hingegen haben ein intelligenteres System, das einen Generator und einen Diskriminator umfasst. Ersteres reproduziert erlernte Daten in Deepfakes, die dann Letzteres täuschen müssen.
Der Diskriminator vergleicht die Kreationen des Generators mit realen Bildern und bestimmt ihre Wirksamkeit. Die besten Deepfakes sind natürlich diejenigen, die menschliches Verhalten perfekt nachahmen.
Wie werden Deepfakes mit dieser Technologie erstellt? Die Algorithmen hinter Apps wie Reflektieren Und DeepFaceLab lernen ständig aus den Daten, die sie durchlaufen, sodass sie Gesichtszüge und -ausdrücke effektiv anpassen oder ein Gesicht über ein anderes legen können.
Die Software ist im Grunde ein Video-Editor, der speziell für die Bearbeitung von Gesichtern entwickelt wurde. Einige Apps sind komplexer als andere, aber alles in allem können Sie alles tun, von der Alterung von jemandem nach oben oder unten bis hin zur Bearbeitung von sich selbst in Filmen.
Doch die Technik hat noch Schwächen. Die Erstellung von Deepfakes kann komplizierter sein als wie gefälschte Live-Videos gemacht werden, aber es kann genauso einfach als falsch erkannt werden.
So erkennen Sie einen Deepfake
Da Deepfakes hauptsächlich von Maschinen hergestellt werden, sehen die Gesichtszüge oder Eigenheiten des digitalen Gesichts nicht immer natürlich aus. Es kann auch Fehler in der Einrichtung des Videos geben. Mit anderen Worten, Sie können gefälschtes Filmmaterial erkennen, wenn Sie wissen, wonach Sie suchen müssen.
Hier sind einige verräterische Anzeichen:
- Unnatürliches Blinken: Maschinelles Lernen übersieht oft Augenzwinkern oder lässt es unangenehm aussehen.
- Verschwommene oder instabile Funktionen: Haare, Mund oder Kinn einer Person können leicht verschwommen sein oder sich auf seltsame, oft übertriebene Weise bewegen.
- Fehlende oder falsche Darstellung von Emotionen: Schlechte Deepfakes sind teilnahmslos oder ahmen Emotionen schlecht nach.
- Unbeholfene Körpersprache: Wenn die Person im Video ihren Kopf oder Körper auf verzerrte oder unzusammenhängende Weise bewegt, könnte es sich um einen Deepfake handeln.
- Falsche Farben und Beleuchtung: Verfärbungen, unerklärliche Lichter und Schatten sind sichere Anzeichen für ein gefälschtes Video.
- Inkonsistente Objekte: Beim Anpassen eines Videos kann Deepfake-Software Fehler machen, wie z. B. das Ändern der Form von Kleidung, Schmuck und Hintergrundelementen.
- Schlechter Ton: Deepfakes können Sprache und Geräusche in einem Video verzerren.
Das meiste aus... machen Möglichkeiten, Deepfakes zu erkennen indem Sie lernen, wofür solche Videos normalerweise gemacht werden, und genau auf Details in dem Filmmaterial achten, das Sie online sehen – verlangsamen Sie es, wenn möglich.
Darüber hinaus werden immer mehr Tools entwickelt, wie z Microsoft-Authentifikator und Sensity Forensische Deepfake-Erkennung, die Videos auf Minutenebene analysieren.
Wer verwendet Deepfakes?
Filmemacher verwenden zunehmend Deepfakes, um die Gesichter von Schauspielern zu altern oder zu ersetzen, wie in Star Wars. Künstler schaffen es, Porträts zu animieren und sie zum Sprechen und Singen zu bringen.
Vermarkter experimentieren mit Deepfake-Technologie für Werbeinhalte, für die keine Schauspieler eingestellt werden müssen. Unternehmen wie WPP wenden es auch auf ihre Schulungsvideos an.
Techies erstellen im Allgemeinen lustige Videos, in denen sie Gesichter mit Freunden tauschen oder in beliebten Filmen einen Schauspieler über den anderen legen. Sylvester Stallone hat Home Alone übernommen und Heath Ledgers Joker erschien in A Knight's Tale.
Wenn Sie untersuchen, wofür die Deepfake-Technologie sonst noch verwendet wird, werden Sie leider viele böswillige Fälle finden. Deepfake-Hersteller verbreiten gerne Fehlinformationen und anstößige Botschaften, zielen auf Prominente ab und setzen sie in Filme für Erwachsene ein. Menschen werden sogar mit gefälschtem Bildmaterial erpresst.
In seiner derzeitigen ungezügelten Form ist Deepfake gleichbedeutend mit einem Risiko für die Persönlichkeitsrechte, die Sicherheit, und sogar Urheberrecht, wenn der Algorithmus beispielsweise ein Foto oder Kunstwerk eindeutig nicht öffentlich verwendet verfügbar.
Deshalb geben Länder und Marken Gas. Ab 2021 laut Die Karte der Cyber Civil Rights Initiative der Deepfake-Gesetze in den USA gehen nun vier Bundesstaaten gegen veröffentlichte Deepfake-Videos vor, die jemanden auf explizite oder anderweitig schädliche Weise darstellen.
China unternimmt auch Schritte, um Deepfakes zu kriminalisieren, die Menschen und der Gesellschaft schaden, sei es durch die Verletzung individueller Rechte oder die Verbreitung gefälschter Nachrichten. Selbst Meta angekündigt 2020 waren irreführende, manipulierte Videos nicht erwünscht.
Neben der Regulierung drängen offizielle Stellen weltweit auf eine bessere Erkennung und Verhinderung von Deepfake-Verbrechen. Der Bericht des Rathenau Instituts zum Umgang der europäischen Politik mit Deepfakes befürwortet Software mit Tools wie Sprecher- und Gesichtserkennung, Stimmlebendigkeitserkennung und Gesichtsmerkmalsanalyse.
Erfahren Sie, wie Deepfakes Sie in die Irre führen
Deepfakes sind bereits zum Mainstream geworden, im Guten wie im Schlechten. Genießen Sie also die lustigen und inspirierenden Videos, während Sie sich darauf vorbereiten, bösartige Videos zu bekämpfen.
Was ist am Ende des Tages ein Deepfake wie dieses anderes als ein Tool, das entwickelt wurde, um Sie auszutricksen? Wenn Sie wissen, wonach Sie suchen und wie Sie reagieren müssen, hat es weniger Macht über Sie.
So können Sie beispielsweise neben gefälschten Nachrichten und Konten auch Deepfakes in sozialen Medien erkennen und Fehlinformationen, Phishing-Versuchen und mehr ausweichen. Mit der Verbesserung der Deepfake-Erkennungs- und -Präventionstechnologie wird mehr Unterstützung auf Sie zukommen.
