Wie man mit nicht nachweisbaren Deepfakes umgeht

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meyer_solutions/Shutterstock.com

Deepfakes ermöglichen es, die Stimme und das Aussehen von Menschen nachzubilden. Ein Deepfake-Ersteller kann diese Replik fast alles sagen oder tun lassen. Schlimmer noch, es wird fast unmöglich, einen Deepfake zu identifizieren. Wie können Sie damit umgehen?

Deepfakes in a Nutshell

Deepfakes sind nach der Deep-Learning-Technologie benannt, einer bestimmten Art von maschinellem Lernverfahren, das künstliche neuronale Netze verwendet. Deep Learning ist ein wichtiger Bestandteil der Art und Weise, wie “maschinelles Sehen” funktioniert. Das ist der Bereich der künstlichen Intelligenz, der es Computersystemen ermöglicht, beispielsweise Objekte zu erkennen. Machine-Vision-Technologie macht alles möglich, von selbstfahrenden Autos bis hin zu Snapchat-Filtern.

Ein Deepfake ist, wenn Sie diese Technologie verwenden, um in einem Video das Gesicht einer Person gegen eine andere auszutauschen. Die Deepfake-Technologie kann jetzt auch auf Stimmen angewendet werden, sodass sowohl das Gesicht als auch die Stimme eines Schauspielers in einem Video durch jemand anderen ersetzt werden können.

Deepfakes verwendet um leicht zu erkennen zu sein

NikomMaelao Production/Shutterstock.com

In der Anfangszeit war es trivial, einen Deepfake zu erkennen. Ähnlich wie bei einer prominenten Wachsfigur konnte jeder, der sie betrachtete, spüren, dass etwas daran nicht stimmte. Im Laufe der Zeit verbesserten sich die maschinellen Lernalgorithmen nach und nach.

Heutzutage sind hochwertige Deepfakes gut genug, dass der durchschnittliche Zuschauer es nicht erkennen kann, insbesondere wenn die Videos etwas von den Tiefen verdeckt werden Wiedergabetreue des Teilens von Videos in sozialen Medien. Selbst Experten können es schwer haben, die besten Deepfakes mit bloßem Auge von echtem Filmmaterial zu unterscheiden. Das bedeutet, dass neue Tools entwickelt werden müssen, um sie zu erkennen.

Mit KI Deepfakes erkennen

In einem realen Beispiel für den Kampf gegen Feuer mit Feuer haben Forscher eine eigene KI-Software entwickelt, die Deepfake-Videos erkennen kann, selbst wenn Menschen dies nicht können. Kluge Köpfe am MIT haben das Projekt „Detect Fakes“ ins Leben gerufen, um zu demonstrieren, wie diese Videos erkannt werden können.

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Obwohl Sie diese Deepfake-Videos möglicherweise nicht mehr mit bloßem Auge erkennen können, können wir beruhigt sein, dass es Software-Tools gibt, die diese Aufgabe erledigen können. Es gibt bereits Apps, die behaupten, Deepfakes zum Download zu erkennen. Deepware ist ein Beispiel, und da der Bedarf an mehr Deepfake-Erkennung zunimmt, sind wir sicher, dass es noch viele weitere geben wird.

Also, Problem gelöst? Nicht ganz! Die Technologie zur Erstellung von Deepfakes konkurriert nun mit der Technologie zur Erkennung. Es kann einen Punkt geben, an dem Deepfakes so gut werden, dass selbst der beste KI-Erkennungsalgorithmus nicht sehr sicher ist, ob ein Video gefälscht ist oder nicht. Wir sind noch nicht so weit, aber für die durchschnittliche Person, die einfach nur im Internet surft, müssen wir vielleicht nicht an diesem Punkt der Deepfake-Fortschritts sein, damit es ein Problem darstellt.

Wie man mit einer Welt von Deepfakes umgeht

Wenn Sie also nicht zuverlässig sagen können, ob ein Video, das Sie sehen, beispielsweise der Präsident eines Landkreises ist Wirklich, wie können Sie sicherstellen, dass Sie sich nicht täuschen lassen?

Tatsache ist, dass es nie eine gute Idee war, eine einzige Informationsquelle als einzige Quelle zu verwenden. Wenn es um etwas Wichtiges geht, sollten Sie mehrere unabhängige Quellen überprüfen, die dieselben Informationen melden, aber nicht aus dem möglicherweise gefälschten Material.

Auch ohne die Existenz von Deepfakes ist es bereits entscheidend, dass Benutzer im Internet wichtige Arten von Informationen zu Themenbereichen wie Regierungspolitik, Gesundheit oder Weltereignissen stoppen und validieren. Es ist natürlich unmöglich, alles zu bestätigen, aber wenn es um die wichtigen Dinge geht, lohnt es sich, sich die Mühe zu machen.

Besonders wichtig ist es, ein Video nicht weiterzugeben es sei denn, Sie sind sich zu 100 % sicher, dass es echt ist. Deepfakes sind nur deshalb ein Problem, weil sie unkritisch geteilt werden. Sie können derjenige sein, der einen Teil dieser Viralitätskette durchbricht. Es kostet schließlich weniger Mühe, ein potenziell gefälschtes Video nicht mitzusenden, als es zu teilen.

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Darüber hinaus benötigen Sie nicht die Leistung einer Deepfake-Erkennungs-KI, um einem Video gegenüber misstrauisch zu sein. Je unverschämter ein Video ist, desto wahrscheinlicher ist es eine Fälschung. Wenn Sie ein Video eines NASA-Wissenschaftlers sehen, der sagt, dass die Mondlandung vorgetäuscht wurde oder dass sein Chef eine Eidechse ist, sollte es sofort eine rote Fahne hissen.

Niemandem vertrauen?

Patrick Daxenbichler/Shutterstock.com

Völlig paranoid zu sein, dass alles, was Sie in einem Video sehen oder hören, möglicherweise falsch ist und Sie irgendwie täuschen oder manipulieren soll, ist ein beängstigender Gedanke. Es ist wahrscheinlich auch keine gesunde Art zu leben! Wir schlagen nicht vor, dass Sie sich in einen solchen Geisteszustand versetzen müssen, sondern dass Sie überdenken sollten, wie glaubwürdig Video- oder Audiobeweise sind.

Die Deepfake-Technologie bedeutet, dass wir neue Wege brauchen, um Medien zu verifizieren. Es gibt zum Beispiel Leute, die an neuen Möglichkeiten arbeiten, Videos mit Wasserzeichen zu versehen, sodass Änderungen nicht verborgen werden können. Wenn es um Sie als normalen normalen Benutzer des Internets geht, können Sie jedoch am besten auf der Seite der Skepsis irren. Gehen Sie davon aus, dass ein Video vollständig verändert worden sein könnte, bis es von einer primären Quelle bestätigt wird, z. B. einem Reporter, der die Person direkt interviewt hat.

Vielleicht ist das Wichtigste, dass Sie es einfach sein sollten wissen, wie gut die Deepfake-Technologie heute ist oder in naher Zukunft sein wird. Und da Sie nun das Ende dieses Artikels erreicht haben, sind Sie es definitiv.

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