Deepfake

Was ist ein Deepfake? Ein Deepfake ist eine mithilfe von künstlicher Intelligenz manipulierte oder generierte Video-, Audio-, oder Bilddatei, die eine täuschend echte Nachahmung von Personen oder Szenen darstellt. Diese Technologie nutzt Generative AI, um bestehendes Material so zu verändern oder neue Inhalte zu erstellen, dass sie kaum von realen Aufnahmen zu unterscheiden sind.

Begriffserklärung

Der Begriff Deepfake setzt sich zusammen aus Deep Learning (eine Methode des maschinellen Lernens) und Fake (Fälschung oder Täuschung). Deepfakes werden oft mit Generative AI erstellt. Besonders leistungsfähige Modelle wie Generative Adversarial Networks (GANs) oder Autoencoder können Personen, Stimmen oder ganze Szenen täuschend echt verändern oder neu generieren.

Wie funktionieren Deepfakes?

Deepfake-Technologie basiert auf maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz. Dabei arbeiten zwei neuronale Netzwerke zusammen:

• Generator: Erstellt gefälschte Inhalte (z. B. ein manipuliertes Gesicht in einem Video).
• Diskriminator: Überprüft, ob der erstellte Inhalt echt oder gefälscht ist, und gibt Feedback zur Verbesserung.

Diese beiden Systeme werden kontinuierlich trainiert und lernen somit, immer realistischere Fälschungen zu erzeugen. 

Ein weiteres Verfahren ist die Autoencoder-Technologie: Hierbei analysiert eine KI Tausende von Bildern oder Videos einer Person, um deren Gesicht und Mimik zu verstehen. Anschliessend kann das Gesicht einer anderen Person realistisch ersetzt werden.

Anwendungsbereiche von Deepfakes

Die Technologie hat verschiedene legitime sowie problematische Anwendungsbereiche:

Positive Anwendungen:

• Film & Unterhaltung: Ersetzen von Schauspieler*innen in Szenen oder digitale Spezialeffekte.
• Synchronisation & Medienproduktion: KI-generierte Stimmen für Übersetzungen oder Hörbücher.
• Bildung & Forschung: Simulation von historischen Personen für interaktive Lernprogramme.
• Medizinische Forschung: Erstellung virtueller Patient*innen für Trainingszwecke.

Kritische & problematische Anwendungen:

• Cyberkriminalität & Betrug: Nachahmung von Stimmen oder Gesichtern für Identitätsdiebstahl.
• Fake News & Manipulation: Erstellung von täuschend echten Desinformationsvideos.
• Erpressung & Rufschädigung: Gefälschte kompromittierende Inhalte zur Erpressung oder Diffamierung.

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