Die Technologie ist erschreckend gut geworden

Fast realistische Deep Fakes von Zuckerberg und Kardashian

Von | 12. Juni 2019, 13:41

Eine Technik, welche sowohl faszinerend als auch beunruhigend ist: Deep Fakes!

Gefälschte Bilder, also „normale“ Fakes, kennt man ja zu Genüge. Seit einiger Zeit bereits aber machen immer wieder sogenannte „Deep Fakes“ von sich reden. Dabei handelt es sich um Fake Videos, zumeist von Prominenten, welche qualitativ kaum von echten Videos zu unterscheiden sind.

Hollywood war gestern

Der Film „Forrest Gump“ ist ein Paradebeispiel für Deep Fakes: Der Hauptprotagonist wurde täuschend echt in sehr viele bekannte Videos eingefügt, sei es bei einem Treffen mit Präsident Kennedy oder einem Interview mit John Lennon.

Was vor 25 Jahren, als der Film erschien, sicherlich niemand für möglich hielt, kann heutzutage jeder Nutzer, die entsprechende Hardware, genügend Fotos und die richtigen Programme vorausgesetzt: das eigene Erstellen von Deep Fakes!

Mit entsprechend vielen Bildern, die es naturgemäß von Prominenten gibt, wurden auf einschlägigen Seiten schon einige mehr oder weniger gute Fake-Pornos mit Prominenten ins Netz gestellt:

Screenshot: mimikama.at

Screenshot: mimikama.at

Deep Fakes werden realistischer

Die meisten Deep Fakes sind relativ einfach zu erkennen:
Oftmals stimmen die Hautfarbe von Gesicht und Körper nicht wirklich überein, Zähne wirken unrealistisch, es wird nicht gezwinkert (ein große Manko dieser Fakes bisher, denn Computer können Zwinkern nur schlecht berechnen).

Erst kürzlich wurde bekannt, dass Forscher der University of Albany eine Software entwickelten, die Deep Fakes in Echtzeit erkennt, doch nun tauchten Deep Fakes der Künstler Bill Posters und Daniel Howe auf, die zusammen mit der Werbeagentur Canny entwickelt wurden.

In diesem Video sieht man Mark Zuckerberg, der sich anscheinend bei „Spectre“ bedankt: „Spectre zeigte mir: Wer immer auch die Daten kontrolliert, kontrolliert auch die Zukunft.

Bei „Spectre“ handelt es sich um eine Kunstausstellung, welche vom 6. bis 11. Juni 2019 in Sheffield stattfand. Im Rahmen der Ausstellung wurde vor den Gefahren der Deep Fake und KI-Technologie gewarnt. Kim Kardashian, Donald Trump und Freddie Mercury demonstrierten als „Deep Fakes“ die Macht der Computerpropaganda in jener preisgekrönten neuen Kreation.

Hier sehen wir einen weiteren Deep Fake, welcher Kim Kardashian zeigt, die augenscheinlich sich über ihre Hater freut, da deren Daten sie reich machten, natürlich bedankte sie sich ebenfalls bei „Spectre“:

Fast perfekt

Man muss schon sehr genau hinschauen, um den Deep Fake zu erkennen, fast unmerklich und nur in Zeitlupe ist erkennbar, dass ihre Nase eine eigene Richtung einschlägt und machmal (absichtlich?) sogar ein klein wenig länger wird.

Einzig die Stimmen sind nun noch ein deutliches Merkmal des Deep Fakes, doch wieviele Leute haben im Kopf, wie eine Kim Kardashian wirklich klingt? Zudem gibt es genug talentierte Stimmimitatoren, so dass man sicherlich bewusst eher unähnliche Stimmen bei „Spectre“ verwendet hat.

Aber auch dieses Hindernis wird für Ersteller von Deep Fakes sicherlich bald überwunden werden. Als Beispiel haben wir hier ein Video, in dem man einen kurzen Text von Donald Trump hört.
Der Clou aber ist: Die Stimme ist komplett mit dem Computer erstellt!

Facebook wird solche Videos nicht löschen

Gegenüber der Seite „Techcrunch“ sagte ein Facebooksprecher:

„Wir werden diesen Inhalt genauso behandeln wie alle Fehlinformationen auf Instagram. Wenn Fact-Checker von Drittanbietern sie als falsch markieren, filtern wir sie von den Empfehlungsseiten sowie von Explore- und Hashtag-Seiten.“

Dazu gehört natürlich auch das Deep Fake-Video von Mark Zuckerberg, welches gleich behandelt wird: Die Videos werden nicht gelöscht, werden aber nicht beworben und tauchen in keiner Suche auf.

Leider ist es nur eine Frage der Zeit, bis die ersten Deep Fake-Videos auftauchen, die Politiker und andere Prominente diskreditieren sollen.
Somit ist es ein Wettrennen zwischen den Erstellern von Deep Fakes und Fact Checkern, welche Methoden entwickeln müssen, um Deep Fakes zuverlässig erkennen und debunken zu können.

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