Deepfakes erklärt die KI, die gefälschte Videos zu überzeugen macht

Sehen heißt glauben. Nun, zumindest war dies der Fall, bevor uns klar wurde, dass die Leute Videos ärztlich behandeln könnten, um Scherze voranzutreiben und die Geschichte umzuschreiben. Während wir Wege gefunden haben, die meisten Scherzbilder zu entlarven, gibt es eine technologische Entwicklung, die so schnell an Bedeutung gewinnt, dass wir bald nicht mehr wissen können, was wirklich ist und was falsch ist.

Deepfakes verändern alles, was wir in Bezug auf behandelte Videos für möglich gehalten haben. Hier ist alles, was Sie darüber wissen müssen ...

Was sind Deepfakes??

Der Begriff Deepfakes stammt von einer Kombination der Wörter “tiefes Lernen” und “Fälschungen”. Dies liegt daran, dass in der Bild- und Videosynthese geschulte Software für künstliche Intelligenz diese Videos erstellt. Diese KI kann das Gesicht eines Subjekts (der Quelle) einem Video eines anderen (des Ziels) überlagern. Fortgeschrittene Formen der Technologie können ein völlig neues Modell einer Person synthetisieren, indem sie die Gesichtsgesten der Quelle und Bilder oder Videos des Motivs verwenden, das sie sich verkörpern möchten.

Die Technologie kann Gesichtsmodelle basierend auf begrenzten visuellen Daten erstellen, z. B. einem Bild. Je mehr Daten jedoch von der KI verarbeitet werden müssen, desto realistischer ist das Ergebnis.

Aus diesem Grund sind Politiker und Prominente so leicht zu erreichen, da im Internet so viele visuelle Daten zur Verfügung stehen, die von der Software verwendet werden können. Da Deepfake-Software auf Open-Source-Plattformen verfügbar ist, arbeiten die Menschen im Internet ständig weiter und bauen auf der Arbeit anderer auf.

Die Ursprünge der Deepfake AI-Technologie

Die Technologie hinter Deepfakes wurde für eine Vielzahl von Zwecken entwickelt. Ähnlich wie Photoshop wird die Software von Profis, Unterhaltungs- und Bastleranwendern verwendet. Und genau wie Photoshop, obwohl der Ersteller keine böswilligen Absichten bei der Erstellung der Software hat, hat dies die Leute nicht daran gehindert, sie für bösartige Zwecke zu verwenden.

Die Face-Swap-Technologie wurde anfangs hauptsächlich in der Filmbranche eingesetzt. Eines der bekanntesten Beispiele ist der Film Rogue One: A Star Wars Story aus dem Jahr 2016. In dem Film verwendeten Filmemacher die Gesichtswechsel- und Videosynthesetechnologie, um den Charakter Grand Moff Tarkin nachzubilden. Eine jüngere Version von Prinzessin Leia wurde ebenfalls im Film erstellt. In beiden Fällen wurden Modelle der Gesichter der ursprünglichen Schauspieler mit Stand-In-Schauspielern überlagert.

Apps wie Snapchat verwenden auch die Face-Swapping-Technologie, um lustige Filter für Benutzer zu erstellen. Die Entwickler hinter diesen Apps optimieren die Gesichtserkennung und das Tracking, um diese Filter effektiver einzusetzen.

Inzwischen haben andere Videosynthesewerkzeuge entwickelt, um Hologramme für Bildungszwecke zu erstellen. In einem Projekt wurde beispielsweise eine Software zur Video- und Gesichtssynthese entwickelt, mit der die Zeugenaussagen von Holocaust-Überlebenden als interaktive Hologramme in einem Museum präsentiert werden können.

Warum Deepfakes Menschen nervös machen

Als die Leute merkten, dass Betrüger und Leute, die Hoaxes spielen, Photoshop zur Erstellung gefälschter Bilder verwendeten, mussten wir skeptischer werden, was wir als Beweis ansehen. Glücklicherweise gab es viele Möglichkeiten, um zu erkennen, ob ein Bild selbst mit bloßem Auge falsch war.

Darüber hinaus ist es relativ arbeitsintensiv, in Photoshop ein überzeugendes Bild zu erstellen. Nicht jeder kann zwei Bilder zusammenschlagen und sie realistisch aussehen lassen.

Aber Deepfakes sind anders. Maschinelles Lernen macht das Leben leichter 4 Maschinelle Lernalgorithmen, die Ihr Leben prägen 4 Maschinelle Lernalgorithmen, die Ihr Leben prägen Möglicherweise sind Sie sich dessen nicht bewusst, aber maschinelles Lernen ist bereits um Sie herum und kann einen überraschenden Einfluss auf Ihr Leben haben. Glaub mir nicht Sie könnten überrascht sein. Lesen Sie mehr, aber in diesem Fall macht es die Fälschung erheblich einfacher. Erstens ist die Software weit verbreitet und frei verfügbar. FakeApp zum Beispiel ist eine beliebte Wahl für die Erstellung von Deepfakes. Sie benötigen keine fortgeschrittenen Fähigkeiten, um einen Face-Swap anzuwenden, die Software erledigt das für Sie.

Da KI und tiefes Lernen dazu beitragen, tief greifende Effekte zu erzielen, verbessert sich die Technologie und wird mit einer alarmierenden Geschwindigkeit überzeugender. Es wird nicht lange dauern, bis diese Änderungen für das bloße Auge nicht sichtbar sind.

In einer Welt voller falscher Nachrichten könnten sich überzeugende Deepfakes als eine chaotische Kraft gegen das erweisen, was wir für wahr halten.

Der Aufstieg der Deepfakes findet auch zu einer Zeit statt, in der auch die KI-Sprachsynthese schnell voranschreitet. KI kann nicht nur gefälschte Videos erzeugen, sondern auch Sprachmodelle für Menschen.

Das bedeutet, dass Sie keinen Imitator brauchen würden, um den Eindruck zu erwecken, als würde ein Politiker eine abscheuliche Aussage machen. Sie können stattdessen die KI trainieren, um ihre Stimme zu imitieren.

Die Folgen von Deepfakes

Die Menschen nutzen Deepfakes bereits für bösartige Zwecke. Die Leute benutzten häufig FakeApp, um gefälschte Videos von Schauspielerinnen zu erstellen, die sich mit Inhalten für Erwachsene beschäftigten.

Gal Gadot, Daisy Ridley und Emma Watson sind nur einige der Schauspielerinnen, auf die gefälschte Videos für Erwachsene gerichtet sind. Diese Deepfakes tauschen die Gesichter der Schauspielerinnen in Videos von erwachsenen Filmstars ein.

Während verschiedene Plattformen und bestimmte Websites für Erwachsene diese Art von Videos verboten haben, werden jeden Tag mehr angezeigt. Tatsächlich erstellen einige Websites auf der Grundlage von Benutzeranfragen speziell für Erwachsene berühmte Promi-Videos.

In den meisten Ländern befassen sich derzeit noch keine Gesetze mit derartigen Inhalten, was die Kontrolle erschwert.

Zwar sind wir immer noch weit von der Dystopie entfernt, die durch falsche Informationen und falsche Beweise aus Videos, die in Filmen wie The Running Man zu sehen sind, regiert wird, aber wir kennen die Auswirkungen von gefälschten Nachrichten What Is Fake News und wie verbreitet sich das alles? Schnell? Was ist gefälschte Nachrichten und wie verbreitet sie sich so schnell? Gefälschte Nachrichten plagen das Internet und das Schlimmste ist, dass die meisten Menschen es nicht erkennen können, wenn sie es sehen. Weiterlesen .

Deepfakes können ein wirksames Instrument zur Verbreitung von Fehlinformationen sein. Niemand wurde für ein Verbrechen gerahmt oder mit DeepFakes seinen Tod vorgetäuscht, aber was passiert, wenn es schwierig wird, zu erkennen, welche Videos wirklich echt sind??

Die Folgen politischer Fälschungen sind zweifach. Erstens macht es falsche Nachrichten viel einfacher zu verbreiten. Videos sind wahrscheinlicher als Texte oder Bilder, um die Menschen davon zu überzeugen, dass tatsächlich etwas Fiktives passiert ist.

Die Leute glauben bereits, dass gefälschte Websites Schlagzeilen ohne Beweise für ihre Geschichte machen. Plötzlich wird es falsche Geschichten geben “Beweise” Zeugen von Politikern, die sich zu Fehlverhalten bekennen oder abscheuliche Aussagen machen.

Auf der anderen Seite könnten Deep-Fakes Politiker ermutigen, wenn sie der Verantwortlichkeit ausweichen. Sie könnten immer leicht behaupten, dass eine Audio- oder Videoaufzeichnung tatsächlich eine tiefgreifende Sache ist.

Wie bekämpfen wir Deepfakes??

Während viele Technologieunternehmen sich die Zeit nehmen, um in Deepfakes zu regieren, entwickeln verschiedene Leute Werkzeuge, um bösartige gefälschte Videos zu bekämpfen. KI kann Hacker und Cyberkriminalität bekämpfen Wie künstliche Intelligenz moderne Hacker und Cyberkriminalität bekämpft Wie künstliche Intelligenz moderne Hacker und Cyberkriminalität bekämpfen wird Angesichts des Mangels an Cybersecurity-Talent und Cybercrime-Epidemie können Unternehmen gegen Hacker kämpfen? Mit künstlicher Intelligenz! Lesen Sie mehr, aber es ist auch nützlich, um AI-Manipulationen in Videos zu erkennen.

Die AI Foundation hat ein Browser-Plugin namens Reality Defender entwickelt, mit dem tief greifende Inhalte online erkannt werden können. Ein anderes Plugin, SurfSafe, führt ähnliche Überprüfungen durch. Beide Tools sollen Internetnutzern dabei helfen, Fakten aus der Fiktion zu erkennen.

Auch Webseiten, die sich auf Fakten wie Snopes beziehen, wurden erweitert, um aufgerufene Videos aufzurufen. Sie verfügen jedoch noch nicht über die Tools, um Tiefseefälle automatisch zu erkennen.

Sogar das US-Verteidigungsministerium investierte in Software zur Erkennung von Deepfakes. Was würde schließlich passieren, wenn ein überzeugendes Video eines Weltführers online erscheinen würde, das den Krieg erklärt oder einen Raketenabschuss gegen ein anderes Land macht? Regierungen benötigen Werkzeuge, um schnell die Legitimität eines Videos zu überprüfen.

Unbeabsichtigte Folgen des maschinellen Lernens

Es besteht kein Zweifel, dass KI-Technologie und tiefes maschinelles Lernen unser Leben in vielerlei Hinsicht verbessern. Die Technologie hat aber auch unbeabsichtigte Folgen.

Während schlechte Daten ein Haupthindernis für maschinelle Lernalgorithmen sind, spielt auch das menschliche Element eine Rolle. Es ist schwer vorherzusagen, wie Menschen bestimmte Technologien für bösartige Zwecke verwenden. Weitere Informationen zum maschinellen Lernen und zu Fehlern in der Vergangenheit finden Sie in unserem Leitfaden zu maschinellen Lernalgorithmen und warum sie falsch laufen. Was sind maschinelle Lernalgorithmen? Wie funktionieren sie? Was sind Algorithmen für maschinelles Lernen? Funktionsweise von Maschinen Algorithmen zum Lernen in der Maschine sollen das Leben vereinfachen und Systeme verbessern, sie können jedoch mit schlechten Folgen schief gehen. Weiterlesen .

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