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Computer sind immer besser darin geworden, die Realität zu simulieren. Das moderne Kino beispielsweise setzt in hohem Maße aufw CGI. Kulissen, Landschaften und Figuren werden künstlich erzeugt, anstelle der früher üblichen praktischen Schauplätze und Requisiten. Das besondere dabei: Die meiste Zeit sind diese Szenen von der Realität kaum zu unterscheiden.
In letzter Zeit hat die Deep Fake-Technologie für Schlagzeilen gesorgt. So waren im Frühling diesen Jahres z. B. Fake-Videos von dem Ukrainischen Präsidenten im Umlauf, bei dem sowohl die Gesichtszüge und der gesprochene Inhalt abgeändert wurde. Deep Fake-Algorithmen können gefälschte Bilder und Videos erstellen, die wir Menschen nicht oder nur sehr schwer von echten Menschen unterscheiden können.
- Deep Fakes nutzen künstliche Intelligenz mit Hilfe von Deep Learning, um das Abbild einer Person in Videos und anderen digitalen Medien durch eine andere zu ersetzen oder neu zu generieren.
- Leider werden Deep Fakes immer häufiger dazu genutzt, um Fake News zu verbreiten.
- Es gibt eine Reihe von Apps und Diensten, die bereits von vielen Menschen genutzt werden, welche Deep Fake Technologien einsetzen.
Was ist Deep Fake ?
Der Begriff „Deep Fake“ stammt von der zugrunde liegenden Technologie „Deep Learning“, einer Form der künstlichen Intelligenz. Deep-Learning-Algorithmen werden für die unterschiedlichsten Zwecke verwendet. Unter anderem eben auch, um Gesichter in Videos und digitalen Inhalten auszutauschen und realistisch aussehende gefälschte Medien zu erstellen. Dazu nutzen sie eine große Basis an Beispielen. Deep-Learning-Algorithmen lernen mit dieser Datenbasis. Je größer diese ist, desto besser ist meist auch das Ergebnis dieser Algorithmen.
Arten von Deep Fake
Textuelle Deep Fakes
Künstliche Intelligenz ist heutzutage in der Lage eigene Texte zu schreiben. Die Texte, Skripte oder Skizzen sind dabei nicht nur gut lesbar, sondern können auch künstlerisch sein. Eine Eigenschaft, bei der man bis vor kurzem noch dachte, dass sie dem Menschen vorenthalten sei.
Deep Fake Audios
Deep Fake Algorithmen sind außerdem in der Lage Audiodateien selbst zu erstellen oder aus verschiedenen Audioschnipseln neue Inhalte zu generieren. So hat ein Deep Learning Algorithmus zum Beispiel die 10. Symphonie von Beethoven zu Ende komponiert. Und das Ergebnis kann sich sehen und hören lassen (Projektseite).
Deep Fake Videos / Bilder
Die Hauptwaffe der Deepfake-Kriminellen ist die Erstellung von gefälschten Fotos und Videos. Da wir in der allgegenwärtigen Welt der sozialen Medien leben, in der Videos und Fotos Ereignisse und Geschichten besser verdeutlichen als das Textformat, ist dies die am häufigsten verwendete Art von Deepfake.
Moderne videogestützte künstliche Intelligenz ist kompetenter als natürlichsprachliche KI und kann gefährlicher sein. Hyperconnect, ein in Seoul ansässiges Softwareunternehmen, brachte 2020 MarioNETte heraus, ein Programm, das Deepfake-Filme von historischen Personen, Berühmtheiten und Führern erstellen kann. Dazu wird die Mimik der gewünschten Persönlichkeit von einer anderen Person nachgeahmt, die dann auf das Deepfake der gewünschten Persönlichkeit gelegt.
Wie funktioniert Deep Fake?
Die Funktionsweise von Deep Fake-Algorithmen ist im Prinzip relativ simpel. Man nehmen eine große Menge an Testdaten, lässt die Maschine damit üben und aus der Menge werden neue Bilder gemorpht oder rekonstruiert.
Am Beispiel zweier Gesichter, sieht ein Deep Fake-Algorithmus im Groben wie folgt aus. Zu Grunde liegen jeweils zwei Gesichter. Mittels einem Encoder werden die Gesichter analysiert und alle latenten Faktoren extrahiert. Zu diesen Faktoren gehören z. B. die ausgedrückte Emotion, die Beleuchtung oder die Haarfarbe. Sobald diese Faktoren extrahiert wurden, lassen sich diese Gesichter morphen und ergeben ein oder mehrere neue Gesichter.
Da dies allein noch nicht reicht, da man so noch Kanten und Unebenheiten als Mensch unterscheiden könnte. Werden dem Decoder weitere Fähigkeiten, wie z. B. passende Filter oder Retuschen mitgegeben. Bei Anwendung dieser Fähigkeiten, wird das Bild noch weiter optimiert, bis wir Menschen kaum zwischen Original und Täuschung unterscheiden können.
Wird Deep Fake nur von Kriminellen genutzt?
Deep Fake wird leider sehr oft für politische Zwecke sowie zur Propaganda genutzt. Wie bereits im oberen Teil des Artikels erwähnt, wurden Deep Fakes bereits im Ukraine Krieg genutzt, um falsche Aussagen von Selenksyi zu erzeugen. Hierbei wurde sowohl die Lippenbewegung, Gesichtsbewegung sowie die Stimme täuschend echt verändert. Aber auch in vielen anderen Fällen wurde Deep Fake bereits für kriminelle Zwecke verwendet.
So zahlte die britische Tochtergesellschaft eines deutschen Energieunternehmens fast 243.000 US-Dollar auf ein ungarisches Bankkonto ein, nachdem ein Betrüger die Stimme des deutschen Geschäftsführers nachgeahmt hatte.
Dennoch, sind Deep Fakes nicht nur schlecht. In Film und Fernsehen werden sie auch schon seit längerem Zeitraum verwendet, um Charaktere zu generieren, die es im echten Leben nicht gibt. Aber auch Schauspieler, die nicht mehr vor die Kamera treten wollen oder können, können mithilfe von Deep Fake wieder auf die Leinwand geholt werden. So hat z. B. Bruce Willis die Erlaubnis gegeben, dass seine Stimme und sein Gesicht in kommenden Filmen verwendet werden darf. Es könnte also sein, dass wir Bruce Willis in den kommenden Filmen sehen, ohne dass dieser selbst mitgespielt hat.
Auch andere Persönlichkeiten profitieren von Deep Fake. So gibt es immer mehr Social Media Kanäle, die von künstlichen Personen geführt werden. Die Texte und Bilder werden zwar von echten Personen erstellt, die Person des Social-Media-Accounts ist jedoch Deep Fake. So ist es auch Personen möglich, neue Inhalte zu posten, ohne selbst in die Öffentlichkeit zu treten.
Deep Fakes erkennen
Deep Fakes zu erkennen, ist deutlich schwieriger als man denkt. Um zu testen, wie schwer es ist, Deep Fake Gesichter von echten Gesichtern zu unterscheiden, gibt es z. B. die Seite whichfaceisreal.com. Hier kann man selbst testen, wie gut man echte Gesichter erkennt. Worauf man achten sollte, bzw. welche Fehler die KI häufig macht, erklären wir im nächsten Absatz.
Wie unterscheide ich echte Gesichter von KI erstellten Gesichtern?
Weichzeichnungsfilter
Damit verschiedene Hautfarben homogener wirken und keine Kanten zu sehen sind, bedienen sich Deep Fake Algorithmen sich sogenannten Weichzeichnungsfiltern. Dadurch vermischen sich unterschiedliche Teilbilder besser zu einem, womit sich ein stimmigeres Gesamtbild ergibt. Dieser Wichzeichnunsfilter wird dabei entweder auf das gesamte Gesicht gelegt oder nur auf Teilbereiche. Besonders bei teilweiser Anwendung des Filters, sind falsche Gesichter für uns leichter zu erkennen.
Weitere Fehler im Gesicht
Es gibt noch einige weitere Fehler, die beim Deep Fake teilweise wiedergefunden werden darunter:
- Doppelte Augenbrauen. Das kommt vor, wenn das die Augenpartie nicht korrekt ausgeschnitten isrt.
- Doppeltes Kinn: Das gleiche Problem, wie bei doppelten Augenbrauen
- Reste von Körperschmuck, wie Ohrringen. Wenn man genau hinschaut, sieht man besonders bei weiblichen Gesichtern ganz oder teilweise Artefakte von Ohrringen der Originalperson.
- Unnatürliche Hautfarbe. Um dieses Problem zu umgehen, nutzen viele Algorithmen daher meist Personen mit einer sehr ähnlichen Hautfarbe.
- Verschobene oder verschwommene Zähne. Besonders bei Bewegtbild, muss die Mundpartie ständig neu berechnet werden, sodass die Zähne teilweise die Lippen überdecken oder mit den Lippen verschwimmen.
- Brillen werden nur teilweise dargestellt. Ein besonderes Problem stellen auch oft Brillen dar. Sie werden vom Algorithmus meist nicht komplett herausgeschnitten. Das führt dazu, dass mindestens Teile der Brille auf dem neuen Gesicht erscheinen.
Auch wenn es einige Hinweise auf Deep Fakes gibt, werden die Algorithmen und verarbeitenden Server immer besser, realistische Deep Fakes zu erstellen. Für uns Menschen fällt es immer schwerer, zu erkennen, ob ein Bild, Video oder Audio echt ist oder durch künstlich erzeugt wurde.
Das Deep Fakes in der Realität angekommen sind, sollte jedem bewusst sein. Man sollte daher jede Quelle lieber ein zweites Mal prüfen und nicht immer für gegeben hinnehmen.
