Inhalt
- Was ist Deepfake?
- Wie funktioniert Deepfake?
- Die Ursprünge
- Die Gefahren
- Eine Lösung finden
- Beliebter Deepfake-Content
Deepfake-Inhalte sorgen für Chaos bei Menschen, die mit der Idee aufgewachsen sind, dass Sehen Glauben ist. Fotos und Videos, die einst als unbestreitbare Beweise dafür galten, dass etwas passiert, werden jetzt von den Massen in Frage gestellt. Dies ist zu erwarten, nachdem das erstaunlich realistische Video von Barack Obama, in dem Präsident Trump als "totaler und vollständiger Wermutstropfen" bezeichnet wird, nur eine gefälschte Kreation ist.
Deepfake-Inhalte sorgen für Chaos bei Menschen, die mit der Idee aufgewachsen sind, dass Sehen Glauben ist.
Edgar CervantesDer Techniker zieht die Augenbrauen hoch und stellt Fragen. Deshalb sind wir hier, um Ihnen einen umfassenden Überblick darüber zu geben, was es ist, wie es funktioniert und ob es wirklich einen Grund zur Sorge gibt.
Was ist Deepfake?
Deepfake ist eine KI-Technik (Künstliche Intelligenz), bei der maschinelles Lernen zum Erstellen oder Bearbeiten von Inhalten verwendet wird. Es wird oft verwendet, um Montagen zu erstellen oder das Gesicht einer Person übereinander zu legen, aber seine Fähigkeiten gehen weit darüber hinaus. Diese Technologie hat viele andere Anwendungen. Dazu gehören das Manipulieren oder Erzeugen von Geräuschen, Bewegungen, Landschaften, Tieren und vielem mehr.
Wie funktioniert Deepfake?
Deepfake-Inhalte werden mithilfe einer maschinellen Lernmethode erstellt, die als GAN (Generative Adversarial Network) bezeichnet wird. GANs verwenden zwei neuronale Netze: einen Generator und einen Diskriminator. Diese konkurrieren ständig miteinander.
Der Generator versucht, ein realistisches Bild zu erstellen, während der Diskriminator versucht, festzustellen, ob es sich um eine Fälschung handelt oder nicht. Wenn der Generator den Diskriminator täuscht, verwendet der Diskriminator die gesammelten Informationen, um eine bessere Beurteilung zu erhalten. Wenn der Diskriminator feststellt, dass das Bild des Generators gefälscht ist, kann der Generator auch besser ein gefälschtes Bild erstellen. Der endlose Zyklus kann so lange fortgesetzt werden, bis ein Bild, ein Video oder ein Audio aus menschlicher Sicht nicht mehr merklich falsch ist.
Die Ursprünge
Die ersten Deepfake-Videos waren offensichtlich Pornos!
Edgar CervantesDie ersten Deepfake-Videos waren offensichtlich Pornos! Genauer gesagt war es üblich, Promi-Gesichter zu sehen, die Pornodarstellerinnen überlagerten. Nicholas Cage-Meme waren neben anderen lustigen Erfindungen auch sehr beliebt.
Das Wort Deepfake wurde 2017 dank eines Reddit-Benutzers, der unter dem Namen „Deepfakes“ bekannt war, zum Synonym für diese Technik. Dem Benutzer haben sich beim nun gesperrten andere angeschlossen r / deepfakes subreddit, wo sie ihre Kreationen mit der Welt teilten.
Der wahre Schöpfer von generativen gegnerischen Netzwerken ist Ian Goodfellow. Zusammen mit seinen Kollegen führte er das Konzept 2014 an der Universität von Montreal ein. Anschließend arbeitete er für Google und ist derzeit bei Apple beschäftigt.
Die Gefahren
In den falschen Händen kann Deepfake-Kreation dazu verwendet werden, viel mehr zu fälschen als alberne Nicholas Cage-Meme.
Edgar CervantesDie Manipulation von Inhalten war zwar nichts Neues, erforderte jedoch früher ernsthafte Kenntnisse. Sie brauchten einen leistungsstarken Computer und einen guten Grund (oder einfach zu viel Freizeit), um gefälschte Inhalte zu erstellen. Deepfake-Erstellungssoftware wie FakeApp ist kostenlos, leicht zu finden und benötigt nicht viel Computerleistung. Und weil es die ganze Arbeit für sich erledigt, müssen Sie kein erfahrener Redakteur sein, um wahnsinnig echte Deepfake-Medien zu erstellen.
Aus diesem Grund sorgen sich die breite Öffentlichkeit, Prominente, politische Einheiten und Regierungen um die Deepfake-Bewegung. In den falschen Händen kann Deepfake-Kreation dazu verwendet werden, viel mehr zu fälschen als alberne Nicholas Cage-Meme. Stellen Sie sich vor, jemand erstellt falsche Nachrichten oder belastet Video-Beweise. Sie können das Problem durch gefälschte und rachsüchtige Pornos ergänzen. Die Dinge können sehr schnell chaotisch werden.
Ein weiterer Grund, sich über gefälschte Inhalte Sorgen zu machen, besteht darin, dass wichtige Persönlichkeiten auch frühere Handlungen ablehnen könnten. Da Deepfake-Videos so real zu sein scheinen, könnte jeder behaupten, ein echter Clip sei ein Deepfake.
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Eine Lösung finden
Während ein geschultes Auge sehr nah an der Realität ist, kann es dennoch ein falsches Video erkennen, indem es genau hinschaut. Die Sorge ist, dass wir irgendwann in der Zukunft den Unterschied nicht erkennen können.
Twitter, Pornhub, Reddit und andere haben erfolglos versucht, solche Inhalte loszuwerden. Auf der offiziellen Seite arbeitet DARPA (Defense Advanced Research Projects Agency) mit Forschungseinrichtungen und der University of Colorado zusammen, um einen Weg zu finden, um Deepfakes zu erkennen.
Das Beste, was wir tun können, um Deepfake-Videos zu bekämpfen, ist, aufmerksamer und weniger leichtgläubig zu sein.
Edgar CervantesBis wir Software haben, die Unregelmäßigkeiten in solchen Videos erkennen kann, ist das Beste, was wir tun können, aufmerksamer und weniger leichtgläubig zu sein. Führen Sie Ihre Recherchen durch, bevor Sie davon ausgehen, dass ein Video, Bild oder Audio real ist. Das hätten wir sowieso schon tun sollen.
Beliebter Deepfake-Content
Jordan Peele arbeitet mit Buzzfeed zusammen, um dieses Video zusammenzustellen, das Bewusstsein schaffen soll.
Die Online-Manipulationsexpertin Claire Wardle zeigt uns, wie realistisch diese Videos aussehen können, indem sie in den ersten 30 Sekunden des Videos als Adele auftreten. Dieses Video der New York Times gibt uns einen guten Einblick in das Thema.
Watchmojo gibt eine Liste der beliebtesten Deepfake-Videos, die es gibt. Es ist ein lustiges Video mit vielen tollen Beispielen.
Sind Sie besorgt über die Folgen von Deepfake-Videos? Es ist sicherlich ein Thema, an das wir denken und gleichzeitig an Lösungen arbeiten sollten.
