Deepfakes erkennen: So könnt ihr KI-Bilder leichter von echten Fotos unterscheiden

Wie sich KI-Bilder durch Augenreflexionen entlarven lassen und warum Astronomen dabei eine Schlüsselrolle spielen

Die rasante Entwicklung künstlicher Intelligenz (KI) hat es zunehmend schwieriger gemacht, Deepfakes von echten Fotos zu unterscheiden. Eine aktuelle Studie (Opens in a new window) bietet jedoch Hoffnung: Es gibt ein Detail, das die KI nicht perfekt hinbekommt und somit Deepfakes entlarven kann. In diesem Artikel erfahrt ihr, wie ihr anhand der Augenreflexionen Deepfakes leichter erkennen könnt und warum Astronomen eine entscheidende Rolle dabei spielen.

Was sind Deepfakes und warum sind sie problematisch?

Deepfakes sind digital manipulierte Medien, die durch fortschrittliche KI-Technologien erstellt werden. Diese können täuschend echte Bilder und Videos erzeugen, die schwer von echten Aufnahmen zu unterscheiden sind. Die Gefahren von Deepfakes sind vielfältig: Sie können für Betrügereien auf Dating-Portalen genutzt werden, Identitätsdiebstahl ermöglichen oder falsche Informationen in sozialen Medien verbreiten.

Augen als Schlüssel zur Enttarnung von Deepfakes

Eine Studie der Royal Astronomical Society hat herausgefunden, dass Augenreflexionen ein verlässlicher Indikator zur Erkennung von Deepfakes sein können. Bei genauerem Hinsehen offenbart sich, dass die Reflexionen in den beiden Augen einer KI-generierten Person oft nicht übereinstimmen. Dies führt zu einem unnatürlichen Lichteinfall, der reale Fotos nicht aufweisen.

In diesem Bild ist die Person auf der linken Seite (Scarlett Johansson) echt, während die Person auf der rechten Seite von einer künstlichen Intelligenz erzeugt wurde. Ihre Augäpfel sind unter ihren Gesichtern abgebildet. Die Reflexionen in den Augäpfeln sind bei der echten Person konsistent, bei der künstlichen Person jedoch falsch (aus physikalischer Sicht)
Bild: Adejumoke Owolabi

Reflexionen bei echten und falschen Bildern im Vergleich

Kevin Pimbblet, Professor der Astrophysik und Leiter des Centre of Excellence an der Universität von Hull, erklärt: „Die Reflexionen bei echten Personen sind konsistent, aber bei der Fake-Person (von einem physikalischen Standpunkt) inkorrekt. Unsere Ergebnisse zeigen, dass es bei Deepfakes einen Unterschied zwischen beiden Augen gibt.“ Ein Beispielbild zeigt, dass in einem Auge Reflexionen von fünf Lichtpunkten sichtbar sind, im anderen jedoch nur drei. Bei echten Menschen sollten diese Reflexionen identisch sein, da sie aus demselben Winkel auf beide Augen treffen.

Eine Reihe von falschen Augen, bei denen die Reflexionen in jedem Auge unterschiedlich sind.
Bild: Adejumoke Owolabi

Warum Astronomen sich mit KI-Augen beschäftigen

Es mag überraschen, dass Astronomen, anstatt KI-Forscher, diese Entdeckung gemacht haben. Die Techniken, die Astronomen normalerweise zur Analyse von Galaxien verwenden, sind auch bei der Untersuchung von Augenreflexionen hilfreich. Pimbblet erläutert: „Um die Form von Galaxien zu erfassen, analysieren wir, wie kompakt, symmetrisch und glatt sie sind. Wir analysieren die Lichtverteilung.“ Diese Methoden ermöglichten es, die Reflexionen in den Augen zu erkennen und die morphologischen Merkmale durch CAS (Concentration, Asymmetry, Smoothness) zu analysieren.

Die Bedeutung des Gini-Koeffizienten bei der Erkennung von Deepfakes

Der Gini-Koeffizient, der normalerweise zur Messung der Lichtverteilung in Galaxien verwendet wird, spielt ebenfalls eine Rolle bei der Entlarvung von Deepfakes. Ein echter Mensch hat in beiden Augen denselben Gini-Wert, während dieser Wert bei Deepfakes oft nicht übereinstimmt. Dies bietet eine zusätzliche Methode, um die Authentizität von Bildern zu überprüfen.

Fragen und Antworten

Wie erkenne ich Deepfakes?

Um Deepfakes zu erkennen, achtet auf unnatürliche Augenreflexionen. Diese können ein klares Indiz dafür sein, dass es sich um ein KI-generiertes Bild handelt. Bei echten Menschen sind die Reflexionen in beiden Augen identisch, bei Deepfakes hingegen oft nicht. Außerdem könnt ihr auf unnatürliche Bewegungen und Inkonsistenzen in der Mimik achten.

Welche Risiken bergen Deepfakes?

Deepfakes können zu Identitätsdiebstahl, Betrug und der Verbreitung falscher Informationen führen. Sie können das Vertrauen in visuelle Medien untergraben und erheblichen Schaden anrichten, sei es in der Politik, in sozialen Netzwerken oder im privaten Bereich. Daher ist es wichtig, Methoden zur Erkennung von Deepfakes zu entwickeln und anzuwenden.

Warum nutzen Astronomen ihre Tools zur Deepfake-Erkennung?

Astronomen verfügen über fortschrittliche Tools zur Analyse von Lichtverteilungen und morphologischen Merkmalen, die auch bei der Untersuchung von Augenreflexionen hilfreich sind. Diese Techniken ermöglichen es, Deepfakes anhand von Inkonsistenzen in den Augenreflexionen zu erkennen. Dies zeigt, wie interdisziplinäre Ansätze neue Lösungen für komplexe Probleme bieten können.

Wie sicher ist die Methode der Augenreflexionserkennung?

Obwohl die Methode der Augenreflexionserkennung vielversprechend ist, ist sie nicht zu 100% zuverlässig. Die Forschung befindet sich noch in einem frühen Stadium, und es ist wichtig, zusätzliche Techniken zur Deepfake-Erkennung zu entwickeln und zu kombinieren. Trotzdem bietet diese Methode eine solide Grundlage und kann in vielen Fällen effektiv sein.

Welche zukünftigen Entwicklungen sind in der Deepfake-Erkennung zu erwarten?

Zukünftig wird die Kombination mehrerer Erkennungsmethoden, einschließlich Augenreflexionen, Bewegungserkennung und Stimmvergleiche, die Sicherheit erhöhen. Forscher arbeiten kontinuierlich an verbesserten Algorithmen und Tools, um Deepfakes noch schneller und zuverlässiger zu entlarven. Auch die Aufklärung der Öffentlichkeit über die Risiken und Erkennungsmerkmale von Deepfakes wird eine wichtige Rolle spielen.

Fazit

Die Entdeckung der Augenreflexionen als Indikator zur Erkennung von Deepfakes stellt einen wichtigen Fortschritt dar. Obwohl die Methode nicht unfehlbar ist, bietet sie eine hilfreiche Grundlage zur Entlarvung von KI-generierten Bildern. Die Zusammenarbeit von Astronomen und KI-Forschern zeigt, wie interdisziplinäre Ansätze innovative Lösungen hervorbringen können. Mit der Weiterentwicklung dieser Techniken und einer verstärkten Aufklärung kann die Gesellschaft besser auf die Herausforderungen der Deepfake-Technologie reagieren.