Deepfake

Was ist ein Deepfake?

Ein Deepfake ist ein Video, Bild oder Audioaufnahme, das mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz (KI) erstellt wurde. Der Begriff setzt sich aus den englischen Wörtern "deep learning" (tiefe Lernmethoden) und "fake" (Fälschung) zusammen. Diese Technologie ermöglicht die Erstellung realistischer Inhalte, die in verschiedenen Bereichen, von Unterhaltung bis Geschäft, verwendet werden können.

Geschichte der Deepfakes

Die Entwicklung von Technologien zur Erstellung von KI-Inhalten begann Ende der 1990er Jahre. Im Jahr 1997 veröffentlichte das Unternehmen Video Rewrite ein Programm, das es ermöglichte, die Lippenbewegungen einer Person mit einem computer-generierten Ton zu synchronisieren. Im Jahr 2017 tauchte auf der Plattform Reddit der Begriff "Deepfake" auf, als ein anonymer Benutzer unter dem Pseudonym "deepfakes" ein Pornovideo veröffentlichte, in dem die Gesichter von Prominenten auf die Körper von Schauspielern "geklebt" wurden. Seitdem haben Deepfakes im Internet an Popularität gewonnen und begannen, aktiv in den Alltag integriert zu werden.

Die KI-Technologien entwickeln sich weiter und bieten neue Möglichkeiten zur Bildgenerierung, Sprachverarbeitung und zur Kombination von Computergraphik mit realen Videos. Der Anwendungsbereich von KI-Inhalten erweitert sich und umfasst Bereiche wie Werbung, Unterhaltung, Wissenschaft, Bildung, Journalismus, Design und Architektur. Laut Prognosen des Forschungsunternehmens Gartner werden bis 2025 10 % des gesamten digitalen Inhalts mit KI erstellt.

Verwendung von Deepfakes im Marketing

Deepfakes bieten Unternehmen zahlreiche Möglichkeiten für eine effektive Promotion von Produkten und Dienstleistungen. Sie ermöglichen:

• Werbekosten zu senken, da die Notwendigkeit, Schauspieler und ein Filmteam zu engagieren, entfällt.
• Werbung schnell an verschiedene Plattformen und Zielgruppen anzupassen, indem Videos in mehreren Sprachen erstellt werden.
• Kreative Ideen zu experimentieren, indem fiktive Charaktere und unerwartete visuelle Elemente integriert werden.

Dennoch erfordert die Verwendung von Deepfakes in der Werbung die Einhaltung rechtlicher Normen, da deren Erstellung möglicherweise die Zustimmung der abgebildeten Personen oder der Rechteinhaber erfordert. Bei Verstößen gegen diese Normen sind Geldstrafen vorgesehen.

Wie Deepfakes erstellt werden

Im Jahr 2014 entwickelte der amerikanische Wissenschaftler Ian Goodfellow generative adversarielle Netzwerke (GAN) – Technologien, die zur Erstellung von Deepfakes verwendet werden. Dieses System umfasst zwei Algorithmen: einen Generator, der neue Bilder erstellt, und einen Diskriminator, der deren Realitätsnähe bewertet. Diese beiden neuronalen Netzwerke arbeiten im Tandem und trainieren sich gegenseitig, was die Erzeugung von möglichst natürlichen Inhalten gewährleistet.

Wie man selbst einen Deepfake erstellt

Es gibt zahlreiche Programme und Anwendungen, die es jedem ermöglichen, seine eigenen Deepfakes zu erstellen. Hier sind einige davon:

• FaceSwap (Windows, MacOS, Linux) – ändert Gesichter in Videos.
• Deepfakes Web (Online-Service) – erstellt Deepfake-Videos mit Gesichtswechsel.
• Face Swap Live Lite (iOS, Android) – ermöglicht es, Gesichter in Echtzeit mit Freunden zu wechseln.
• Avatarify (iOS, Android) – belebt Fotos, fügt Mimik und Artikulation hinzu.
• Synthesia (neuronales Netzwerk) – erstellt Video-Deepfakes, indem es Text in Sprache umwandelt.

Risiken von Deepfakes und wie man sie erkennt

Trotz ihrer Vorteile können Deepfakes ernsthafte Risiken darstellen. Ihre Verwendung kann die Ehre und Würde einer Person verletzen, die öffentliche Meinung manipulieren oder sogar die nationale Sicherheit gefährden. Es ist wichtig, Fälschungen erkennen zu können. Anzeichen für einen Deepfake können Folgendes umfassen:

• Nicht blinkende Augen im Video.
• Uneinheitlichkeit zwischen Ton und Lippenbewegungen.
• Unnatürliche Bewegungen und Schatten.

Um sich vor möglichen Betrügereien zu schützen, wird empfohlen, Sicherheitsregeln zu befolgen: nur vertrauenswürdigen Informationsquellen zu vertrauen und bei verdächtigen Anrufen oder Nachrichten vorsichtig zu sein.