Eine Mehrheit im Repräsentantenhaus will Deepfakes verbieten, weil die Technologie für böswillige Zwecke verwendet werden kann. Sie können dies selbst tun, um die gefälschten Videos zu erkennen.
Das Wort Deepfake ist ein Portmanteau der englischen Wörter tiefes Lernen und gefälscht. Tiefes Lernen ist eine Technik, mit der Sie menschliche Bilder basierend auf künstlicher Intelligenz komponieren können. Das bedeutet, dass Computer auf der Grundlage großer Datenmengen neue Dinge lernen.
Mit Deepfake-Software können Sie gefälschte Videos erstellen. Sie können zum Beispiel einen Politiker etwas sagen lassen, während er es in Wirklichkeit nie gesagt hat. Da die Technik immer besser wird, sind die Videos oft nur schwer von der Realität zu unterscheiden.
Wie stellen Sie also sicher, dass Sie nicht auf ein solches gefälschtes Video hereinfallen? Es gibt eine Reihe von Dingen, auf die Sie selbst achten können, um echte von gefälschten zu unterscheiden. Zunächst ist es wichtig, nach visuellen Hinweisen zu suchen.
Oft macht ein Mund in Deepfakes unnatürliche Bewegungen oder bewegt sich nicht im Einklang mit dem restlichen Gesichtsausdruck. Ein weiterer Hinweis könnte sein, dass eine Person im Video kein einziges Mal blinzelt. Sie können auch manchmal unscharfe Pixel sehen.
Schauen Sie sich immer die Quelle des Videos an
Zweitens ist es wichtig, sich die Quelle des Videos anzusehen. Ist das eine Nachrichtenorganisation oder eine unbekannte Person in den sozialen Medien? Im letzteren Fall kann das Video unzuverlässig sein. Sie können auch selbst mehr über den Absender erfahren. Zum Beispiel, indem Sie den Namen der Person googeln.
Es ist auch ratsam zu sehen, wo sonst ein Video im Internet zu finden ist. Wenn Sie sich nicht sicher sind, ob ein Video echt ist, finden Sie heraus, ob mehrere Quellen das Filmmaterial online gestellt haben. Wenn es sich um ein echtes Video handelt, haben wahrscheinlich auch andere Nachrichtenmedien das Video veröffentlicht.
Neue Software muss Deepfakes erkennen
Wir arbeiten auch mit Hochdruck an Software, die Deepfakes erkennen kann. Beispielsweise haben Forscher der University at Buffalo eine Technologie entwickelt, die die Reflexion in den Augen betrachtet.
Sie entdeckten, dass die Reflexion in beiden Augen bei echten Menschen gleich ist, während sie sich bei Deepfakes unterscheidet. Bei Porträtaufnahmen war die Technologie zu 94 Prozent effektiv, bei Videos ist es schwieriger. Dabei ist die Reflexion in den Augen weniger sichtbar. Daher ist es immer wichtig, selbst die Augen offen zu halten.
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