Was ist Deepfake?

Deepfakes sind Fälschungen, sowohl bei Videos als auch bei Sprachaufnahmen, welche Anhand von Deep Learning erstellt werden und im Internet zu finden sind. Deep Learning bezeichnet man das maschinelle Lernen, welches auf großen Datenmengen und künstlichen neuronalen Netzen basiert. Mithilfe von KI’s - künstlicher Intelligenz - werden Gesichter vertauscht und Berühmtheiten Worte in den Mund gelegt, die so nie gesagt worden sind. Diese Technologie sorgt momentan für hitzige Diskussionen. Besonders mit Blick auf die kommenden US-Präsidentschaftswahlen 2020. 

Der Begriff “Deepfake” findet seinen Ursprung in einem User (zu deutsch: Nutzer), welcher unter dem Alias “deepfake” im Jahr 2017 KI dazu nutze, um die Köpfe berühmter Persönlichkeiten auf nackte Körper in pornografischen Videos zu setzen. Dieses Phänomen fand schnell Popularität im Internet und verbreitete sich auf Seiten wie Twitter, Reddit und PornHub. Deepfake wurde so zu einem Synonym für jegliche Art von manipulierten Videos im Netz. 

Es lässt sich einfach vorstellen, was für ein hohes Missbrauchspotential diese Technologie hat. Deepfakes sind teilweise noch sehr plump und einfach zu erkennen, wiederum finden sich schon einige Beispiele, welche sehr authentisch aussehen. Die KI Technologie in Bezug auf Video-Manipulation wird bisher überwiegend für Comedy und Fake-Pornografie genutzt. 

Die aufkommende Angst ist allerdings schon einen Schritt weiter. Während die KI teilweise noch eher wie ein Spielzeug für Witzeleien im Internet genutzt wird, werden Zukunftsängste bei den Nutzern laut. Insbesondere das Thema “Fake News” in Bezug auf Politik ist immer wieder ein großes Thema. Die Unsicherheit, ob man den Medien trauen kann wird stetig verstärkt. Dadurch fällt es Schuldigen nun leichter ihre Schuld von sich zu weisen. Videobeweise die zuvor als festes Indiz galten, werden nun infrage gestellt. Dies wird auch als “the liars devidend” bezeichnet. Eine Spaltung gegenüber dem Vertrauen von “echtem” und “falschem” Content wird erzeugt.

Die Manipulation von Content ist kein neues Prinzip. Schon seit Jahrzehnten sind diverse Praktiken im Umlauf. Anhand von Fotomontagen mithilfe von Photoshop oder das fälschliche Betiteln von Bildmaterial werden Informationen verfälscht. Deepfake ermöglicht hierbei eine neue Möglichkeit diese Informationen zu bearbeiten. Die KI erleichtert das Bearbeiten des Materials, reduziert die Kosten und erlaubt mehr Menschen Fake Content herzustellen. Denn im Gegensatz zu Programmen wie Photoshop ist die Nutzung von Deepfake KIs einfach und schnell zu erlernen. Die Konsequenz daraus ist, dass mehr Menschen mehr manipulierten Content in Umlauf bringen können. Und das in kürzester Zeit. 

Deepfake Technologien entwickeln sich in enormer Geschwindigkeit weiter. Doch gleichzeitig wird auch die Entwicklung von Werkzeugen gefördert, welche diese Fälschungen erkennen sollen. Das Ziel ist, dass diese Werkzeuge Fälschungen auch dann erkennen, wenn das menschliche Auge und Gehör versagen. 

Unter anderem sind Google, Microsoft und Facebook engagierte Unterstützer bei der Findung von Präventionen gegen Deepfakes. Gerade für Google ist es wichtig Deepfakes filtern zu können, da viele Google Plattformen wie Youtube und Facebook eine perfekte Anlegestelle für Deepfakes sind. 

Es sind bereits verschiedene Methoden im Umlauf, welche Deepfakes erkennen sollen. Die Mimik Methode von Hany Farid soll beispielsweise typische Gesichtsmuskeln und Kopfbewegungen von Menschen beim Sprechen aus Videos extrahieren und daraus ein Modell erstellen. Die Bewegungen von Menschen sind so minimal und individuell, dass Deepfake Technologien diese nicht perfekt abbilden können. Diese Modelle helfen dabei, die individuellen Bewegungen zu erkennen. 

Diese Mimik Technologie ist bisher speziell auf die US-Präsidentschaftswahl 2020 ausgelegt und kann andere Promis nur schlecht erkennen. Für eher unbekannte Personen ist die Mimik Technologie also nicht wirklich nutzbar.

Eine andere Methode ist “Mouthnet”. Dieses Werkzeug soll Pixel erkennen, die von verschiedenen Videos bzw. Kameras stammen. Allerdings erkennt Mouthnet bisher nur jedes zweite Video als Deepfake. 

Deepfake Fälschungen entwickeln sich immer weiter. Das bedeutet, dass auch die Maßnahmen dagegen sich stetig weiterentwickeln müssen. Es reicht nicht einige hundert Videos zu analysieren, da Deepfake ein sich stetig änderndes Problem darstellt, welches sich von Fälschung zu Fälschung in Kleinigkeiten differenzieren kann. 

Allerdings findet Deepfake nicht nur im Internet Popularität. Auch die Game- und Filmbranche, Künstler, Comedian und Aktivisten zeigen Interesse an der KI Technologie. Es ist beispielsweise möglich die Gesichter von Schauspielern an die Tonspur anzupassen. Somit kann viel Zeit und Geld in der Aufarbeitung gespart werden. 

Was auf jeden Fall zu erwarten ist, dass Deepfake noch eine lange Zeit im Trend bleiben wird. Die Frage ist wie wir als Nutzer und Konsumenten mit dieser Technologie umgehen.