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Ahmar Naseer
8/23/2024
Wenn Sie KI nicht kennen, müssen Sie hinter dem Mond leben, denn künstliche Intelligenz hat die Welt im Sturm erobert! KI entwickelt sich mit Lichtgeschwindigkeit und die neueste innovative Deep-Learning-Technologie, die (buchstäblich) für Aufsehen sorgt, ist Deep Fake AI.
KI kann sowohl für gute als auch für schlechte Zwecke eingesetzt werden, aber welche Auswirkungen hat Deep Fake auf die virtuelle Welt? Was steckt hinter dieser Technologie und wie verändert diese fortschrittliche Form der KI die Realität?
Lesen Sie weiter, um alles über diese hochmoderne Technologie und ihre Auswirkungen zu erfahren.
Haben Sie schon einmal einen Film gesehen, in dem das Gesicht eines Schauspielers mit dem eines anderen vertauscht wird? Genau das macht Deep Fake AI. Es handelt sich um eine Form künstlicher Intelligenz, die Deep-Learning-Algorithmen verwendet, um Probleme mit großen Datensätzen zu lösen. Sogar der Name „Deep Fake“ leitet sich von der Kombination aus Deep Learning und den gefälschten Ergebnissen ab, die es erzeugt!
Deepfakes werden verwendet, um Gesichter, Körper und Stimmen auszutauschen und so überzeugende, aber gefälschte Videos und Audiodateien zu erstellen. Gartner, ein führendes Technologieforschungsunternehmen, prognostiziert, dass bis 2026 30 % aller Unternehmen Identifizierung und Verifizierung aufgrund der zunehmenden Zahl von KI-Deepfakes für nutzlos halten werden.
Deep Fake AI wird häufig verwendet, um Videos und Audiodateien zu ändern, sodass sie Dinge sagen oder tun, die die Leute nicht getan oder gesagt haben. Sie kann jedoch auch verwendet werden, um Originalinhalte zu erstellen.
Wie also funktioniert diese faszinierende Technologie? Deep Fake Content wird oft als „KI, die täuscht“ bezeichnet und entsteht, wenn zwei komplexe, konkurrierende Algorithmen zusammen verwendet werden. Dadurch entsteht das Generative Adversarial Network (GAN).
Die beiden konkurrierenden Algorithmen sind:
Die Kombination dieser beiden Algorithmen ergibt das GAN, das mithilfe von Deep Learning unterschiedliche Muster in Bildern untersucht und identifiziert, um raffinierte Fälschungen zu erstellen.
Beim Erstellen von Deepfake-Bildern betrachtet das GAN-System das Bild aus verschiedenen Blickwinkeln, um perfekte Fälschungen zusammenzustellen.
Beim Erstellen von Deep-Fake-Videos untersucht das GAN das Video, die Bewegungen und Verhaltensmuster aus verschiedenen Blickwinkeln, um ein gefälschtes Video zu erstellen.
Es gibt zwei Arten von Deepfake-Videos:
Bei dieser Methode analysiert ein Autoencoder die Gesichtsausdrücke, Gesten, Bewegungen und Muster der Zielperson aus einem Originalvideo. Der Autoencoder überträgt dann die spezifischen Ausdrücke und Bewegungen der Zielperson auf das zu ändernde Video.
Eine weitere Methode zur Erstellung von Deepfake-Videos ist die Face-Swap-Technik. Dabei wird das Gesicht der Zielperson auf den Körper einer anderen Person übertragen, sodass die Zielperson Dinge tut oder sagt, die sie eigentlich nicht gesagt hat.
Audio-Deepfakes werden immer häufiger und zu ihrer Erstellung wird Natural Language Processing verwendet. Die NLP-Algorithmen klonen die Zielstimme, indem sie herausragende Muster und Merkmale identifizieren.
Diese Muster werden dann verwendet, um die Stimme zu klonen, und die Programmierer können sie alles sagen lassen, was sie wollen. Die Muster werden anhand von Samples der Zielstimme identifiziert. Je mehr Samples zum Erstellen des Klons verwendet werden, desto genauer wird das Deep-Fake-Audio. Der gesamte Prozess wird als Stimmenklonen bezeichnet.
Audio-Deepfakes werden in der Gaming-Nische, der Radiobranche und für Streaming-Zwecke verwendet.
Lippensynchronisation ist eine der häufigsten Arten, Deep Fakes einzusetzen. Dabei werden Sprachaufnahmen zusammen mit Bildern verwendet, um den Eindruck von Sprache zu erwecken. Dies kann sehr trügerisch sein, insbesondere wenn es sich bei der Audioaufnahme ebenfalls um einen Deep Fake handelt.
Für den Normalbürger wird es immer einfacher, mit der neuesten Technologie Video-, Audio- und Foto-Deepfakes zu erstellen. Werfen wir einen Blick auf die verschiedenen Online-Plattformen und Technologien, die für die Erstellung von Deepfakes erforderlich sind:
Wie oben erläutert, kombiniert das GAN zwei einzigartige Algorithmen, um Deepfakes zu erstellen. Das GAN ist für Deepfakes von KIs von entscheidender Bedeutung und wird bei jedem erstellten Deepfake verwendet.
CNNs werden zur Gesichtserkennung und zur Analyse verschiedener Bewegungsmuster verwendet.
Autoencoder erkennen die spezifischen Merkmale des Ziels, wie etwa ein Verhaltensmuster, bestimmte Bewegungen oder Gesichtsausdrücke. Anschließend fügen sie diese in das Deepfake-Video ein.
Wie bereits erwähnt, identifizieren NLPs die Eigenschaften der Sprache der Zielperson und verwenden diese, um einen Originaltext zu erstellen.
Unter High-Performance Computing (HCP) versteht man die Supercomputer, auf denen die zum Erstellen von Deep Fakes erforderlichen KI-Algorithmen laufen.
Deep Fake AI hat sich in der sich schnell entwickelnden digitalen Welt eine Nische geschaffen. Im Folgenden sind einige Bereiche aufgeführt, in denen Deep Fakes verwendet werden:
KI hat die Unterhaltungsindustrie nachhaltig geprägt. Sie wird häufig eingesetzt, um Schauspieler und ihre Stimmen zu klonen, um Szenen zu produzieren, die sich in der Postproduktion nur schwer drehen lassen, wenn ein Schauspieler nicht verfügbar ist, oder einfach, um Produktionszeit zu sparen.
Es wird auch in der Musikindustrie verwendet, um neue Musik mit den Stimmen bestehender Sänger zu erstellen. Es gab mehrere Deepfakes berühmter Schauspieler wie Morgan Freeman, Tom Cruise und sogar der Sängerin Taylor Swift.
Ein solches Video des Schauspielers Morgan Freeman auf YouTube sieht fast echt aus. Es wurde millionenfach angesehen.
Mehrere Unternehmen nutzen Audio-KI, um Stimmen für einfache Aufgaben im Zusammenhang mit Kundenservice, Kontoverwaltung, Fehlerbehebung und Beschwerdeeinreichung für Banken und andere Unternehmen zu erstellen.
Audio-Deepfakes werden in der Kundensupportbranche häufig eingesetzt, um Fragen zu beantworten, Probleme zu beheben und die Kundenzufriedenheit und -bindung zu erhöhen.
Durch die Kommunikation in verschiedenen Sprachen können Sie außerdem mehr Kunden gewinnen. So unterstützt beispielsweise Synthesia, die Klavier-Trainings-App im Play Store, über 40 verschiedene Sprachen!
Eine unglückliche Anwendung von Deep Fake AI ist Erpressung. Sie wird oft verwendet, um das Opfer zu diffamieren und fälschlich der Erpressung zu beschuldigen. Das häufigste Beispiel ist, wenn das Opfer in explizite und unangemessene Situationen gebracht wird.
Einige prominente Beispiele für Erpressung mittels Deep Fake:
Deep Fakes wurden auch für Identitätsdiebstahl und Bankbetrug verwendet.
Leider wurde Deep-Fake-KI auch zur Identitätsbetrug eingesetzt. Mithilfe dieser Technologie wurden bereits mehrere Betrügereien und Verbrechen begangen, bei denen es Menschen gelang, sich als jemand anderes auszugeben und große Geldsummen zu erbeuten.
Ein aktuelles Beispiel für einen solchen Betrug ist ein multinationales Unternehmen in Hongkong, das einen Schaden von 25 Millionen Dollar geltend machte. Dies geschah aufgrund eines Deep-Fake-Videos, in dem sich der Finanzvorstand des Unternehmens während einer Videokonferenz ausgab. Das Video täuschte die Mitarbeiter und brachte sie dazu, Geld auf das Bankkonto des Betrügers zu überweisen.
Es ist auch bekannt, dass viele kriminell veranlagte Personen Deepfakes verwenden, um falsche Beweise zu erstellen und sie vor Gericht vorzulegen.
Beispielsweise kann KI Deep Fake dazu verwendet werden, die Mimik und Handlungen eines Kriminellen zu studieren und zu klonen. Anschließend kann damit ein Alibi konstruiert und gefälschte Videos erstellt werden, die den Täter an einem anderen Ort zeigen, nicht am Tatort.
Häufig werden Deepfakes von Politikern oder anderen vertrauenswürdigen Personen erstellt, die dazu verwendet werden, Falschinformationen in der Öffentlichkeit zu verbreiten. Dies führt zur Verbreitung falscher Nachrichten und ist eine Möglichkeit, die Öffentlichkeit in die Irre zu führen.
So tauchte beispielsweise Anfang 2023 in den sozialen Medien ein Bild des Pentagons auf, das eine Explosion in der Nähe des Gebäudes zeigte. Dieses Bild wurde mithilfe künstlicher Intelligenz erstellt und war gefälscht. Aufgrund der Verbreitung von Fake News kam es zu einem Rückgang der Aktienkurse.
Verleumdung ist eine weitere Möglichkeit, falsche Informationen über jemanden zu verbreiten, sei es schriftlich oder mündlich. Deep Fake AI wurde in dieser Hinsicht sorglos eingesetzt.
Ein aktuelles Beispiel für diesen Betrug betrifft die bekannte englische Journalistin Martine Lewis, die Facebook verklagte, weil es in seinem Namen Online-Werbung für Bitcoin-bezogene Investitionen geschaltet hatte, die er nie unterstützte. Obwohl diese Werbung von einem Dritten geschaltet wurde, musste Facebook zahlen, um den Streit beizulegen.
Obwohl Deepfake-KI legal ist, kann sie dennoch eine ernste Bedrohung für die Gesellschaft darstellen. Deepfakes sind nur dann illegal, wenn sie gegen Gesetze wie Verleumdung, Kinderpornografie oder Hassreden verstoßen. Wie können Deepfakes also Schaden anrichten, während sie sich auf der schmalen Grenze zwischen legal und illegal bewegen?
Insgesamt sind Deepfakes nicht unbedingt schlecht, aber die schlechten Verwendungszwecke von Deepfakes sind besorgniserregend. Und mittlerweile überwiegen die schlechten Verwendungszwecke die guten, also müssen wir bei der Bewertung solcher Falschinformationen vorsichtig sein.
Werfen wir einen Blick darauf, wie Deep Fake zur Verbesserung verschiedener Lebensbereiche eingesetzt wird:
Wie können Sie sich also davor schützen, Opfer von Deepfakes zu werden, wenn diese im Internet so weit verbreitet sind? Es gibt mehrere Methoden, mit denen Sie KI erkennen können. Hier sind einige davon:
Also, kann KI Deepfakes erkennen? Die Popularität und der Anstieg von Deepfakes haben mehrere multinationale Technologieunternehmen dazu veranlasst, in Technologien und Tools zu investieren, die KI erkennen können.
Isgen ist Vorreiter bei der Förderung des sicheren Einsatzes von KI. Wir arbeiten derzeit an der Entwicklung einer Technologie zur Erkennung von Audio und Deep Fake. Dies wird ein wichtiger Meilenstein für die Gewährleistung eines ethischen Einsatzes der Deep Fake-Technologie sein.
Steuern wir auf eine Online-Pandemie zu? Der betrügerische Einsatz von Deep Fake AI zu Erpressungs- oder Identitätsdiebstahlszwecken nimmt zu. In den falschen Händen kann jede Technologie dazu verwendet werden, Einzelpersonen und der Gesellschaft als Ganzes zu schaden. Deep Fake ist ein Paradebeispiel für eine solche Technologie.
Wir müssen dafür sorgen, dass die Öffentlichkeit sich des Schadens bewusst ist, den KI anrichten kann, und dass kostengünstige KI-Erkennungstools entwickelt werden, um Menschen zu bekämpfen, die KI negativ nutzen. Viele führende Technologieunternehmen arbeiten an der Entwicklung fortschrittlicher Tools zur Bekämpfung von KI. Aber im Moment sieht es so aus, als würden die Menschen den Kampf gegen die KI verlieren.
