Die Grenzen zwischen Realität und Fiktion werden immer verschwommener. KI-Bildgeneratoren wie DALL-E, FaceApp, MidJourney, Adobe Firefly, Reface und Canva bieten unglaubliche kreative Möglichkeiten, von der Generierung fotorealistischer Kunstwerke bis hin zur Animation von Videos mit lebensechten Effekten. Man muss auch kein Profi sein, um professionelle KI-Bilder oder KI-Videos von diesen Programmen gestalten zulassen. Ihre KI-Modelle werden ständig verbessert und angepasst. Dadurch ist es heute aber schwieriger denn je, echte Bilder von KI-Bildern zu unterscheiden. Zwar werden diese KI-Bildgeneratoren von den meisten hauptsächlich zur Erstellung von Porträts, surrealen Kunstwerke, oder unterhaltsamen Projekte wie Memes genutzt, doch können sie auch zum Generieren von Deepfakes genutzt werden. Diese täuschend echten Fälschungen werfen ernste Fragen auf, von Manipulationen über Datenschutz bis hin zu ethischen Bedenken. Damit auch ihr den Durchblick behaltet, zeigen wir euch, welche Tools und Methoden es gibt KI generierte Bilder besser ausfindig zu machen.

Funktionsweise hinter den KI-Bildern

KI-Bilder werden hauptsächlich durch generative Modelle wie Generative Adversarial Networks (GANs) erzeugt. Ein GAN besteht aus zwei neuronalen Netzen: einem Generator und einem Diskriminator. Die Funktionsweise von KI-Bildern kann man sich wie ein kreatives Zusammenspiel von zwei KIs vorstellen: einem Künstler und einem Kritiker.

Stellt euch vor, der Künstler (Generator) malt Bilder aus dem Nichts, während der Kritiker (Diskriminator) beurteilt, ob diese Bilder wie echte Fotos aussehen oder nicht. Der Künstler beginnt mit zufälligen Kritzeleien und der Kritiker gibt ihm Feedback: „Das sieht nicht echt aus“. Daraufhin verbessert der Künstler seine Technik. Dieser Prozess wiederholt sich viele Male, bis der Künstler so gut wird, dass seine Bilder von echten Kaum zu unterscheiden sind. Ein Beispiel: Der Künstler malt zunächst ein Bild eines Gesichts. Es sieht zuerst meistens verschwommen und unnatürlich aus. Der Kritiker sagt dem dann, dass z.B. die Augen nicht echt oder nicht richtig aussehen. Der Künstler verbessert das Bild, und malt daraufhin schärfere Augen. Dies geht so lange hin und her, bis der Kritiker schließlich sagt, dass es echt genug aussieht. Durch diesen Prozess lernen beide Netzwerke und verbessern sich kontinuierlich.

Neben GANs gibt es aber auch andere Methoden wie Variational Autoencoders (VAEs) und Diffusionsmodelle. VAEs funktionieren ähnlich wie eine Lupe, die ein Bild komprimiert und dann wieder vergrößert, um neue Bilder zu erzeugen. Diffusionsmodelle nehmen ein verrauschtes Bild und reinigen es schrittweise, bis es klar und detailliert ist. Diese Techniken ermöglichen es uns, beeindruckende und realistische Bilder zu erstellen, die in vielen Bereichen wie Videospielen, Filmen und Kunstwerken verwendet werden.

Einsatzbereiche von KI-generierten Bildern

Die Einsatzbereiche von KI-generierten Bildern sind vielfältig. Man findet sie unteranderem hier:

• Kunst und Design: Künstler nutzen KI, um neue und innovative Kunstwerke zu schaffen.
• Marketing und Werbung: Unternehmen erstellen ansprechende Werbebilder und personalisierte Inhalte für Kunden.
• Unterhaltung: In Filmen und Videospielen werden realistischen Szenen und Charaktere generiert oder verbessert.
• Medizin: KI-Bilder helfen bei der Diagnose und Visualisierung von medizinischen Daten.
• Mode: Virtuelle Anproben und Designprototypen werden durch KI-Bilder ermöglicht

Beispiele für die Verwendung von KI-Bildern in verschiedenen Bereichen

In der Filmindustrie werden KI-Bilder genutzt, um atemberaubende Spezialeffekte zu erstellen. Zum Beispiel wurden in „Avengers: Endgame“ einige Szenen und Charaktere komplett mit KI erstellt, um die Action noch spannender zu machen. Und im Film „The Irishman“ wurden die Gesichter der Schauspieler mithilfe von KI verjüngt, was beeindruckende Ergebnisse lieferte.

Auch in Videospielen hilft KI mittlerweile. Spiele wie Cyberpunk 2077 verwendeten KI, um etwa die Lippenbewegungen natürlich an die verschiedenen Lokalisierungen anzupassen. Neue Upscaling-Technologien wie DLSS und FSR sorgen außerdem für massive Performance-Sprünge in Spielen, weil es das Bild aus einer kleineren Auflösung per KI in höherer Auflösung berechnet. Die Qualität bleibt annähernd die selbe bei bis zu doppelter oder vierfacher Bildrate.

In der Modewelt ermöglichen KI-Bilder dagegen virtuelle Anproben. Ihr könnt Kleidung online anprobieren, ohne sie wirklich anzuziehen. Unternehmen wie Zalando, ASOS, und H&M nutzen diese Technologie, um das Shopping-Erlebnis zu verbessern. Die KI erstellt ein Bild von euch in der neuen Kleidung, damit ihr sehen könnt, wie sie an euch aussieht.

Auch im Marketing sind KI-Bilder wichtig. Unternehmen wie Coca-Cola und Starbucks nutzen sie, um kreative und personalisierte Werbung für neue Getränke zu gestalten. Diese Werbung kann genau auf eure Vorlieben abgestimmt werden, da die KI analysiert, was euch gefällt.

Auch in der Kunst spielen KI-Bilder eine große Rolle. Künstler verwenden KI, um einzigartige und faszinierende Werke zu schaffen. Ein bekanntes Beispiel ist der Künstler Refik Anadol, der atemberaubende digitale Kunstwerke mithilfe von KI erstellt. Diese vielseitigen Einsatzbereiche zeigen, wie kreativ und nützlich KI-Bilder sein können.

Warum ist es wichtig, KI-Bilder zu erkennen?

 Die Fähigkeit, KI-generierte Bilder zu erkennen, ist aus mehreren Gründen wichtig:

• Vertrauen und Authentizität: Um die Glaubwürdigkeit von visuellen Inhalten sicherzustellen, besonders in Nachrichten und sozialen Medien. Ein Beispiel ist die Verifizierung von Fotos bei aktuellen Ereignissen, um sicherzustellen, dass sie echt und unverfälscht sind. 
• Vermeidung von Manipulation: Um die Verbreitung von Fake News und manipulierten Bildern zu verhindern, die öffentliche Meinung und politische Ereignisse beeinflussen können. Das bedeutet auch für Nachrichten-Seiten mittlerweile zusätzlichen Aufwand, die Bilder in sozialen Medien verstärkt prüfen müssen.
• Sicherheit: Um betrügerische Aktivitäten zu identifizieren, wie zum Beispiel gefälschte Identitätsdokumente, die für kriminelle Zwecke verwendet werden könnten. Selbes gilt auch für Fake-Mails die durch KI-Texte und KI-Bilder noch schwieriger zu identifizieren sind. Kleine Erinnerung: Seriöse Anbieter fragen in Mails nie nach sensiblen Daten und Links können zu falschen Login-Seiten führen.

Die Erkennung von KI-Bildern ist also ein wichtiger Schritt, um die Integrität unserer visuellen Informationen und die Sicherheit im Netz zu gewährleisten.

Beispiele von KI-Deepfakes

Im März 2023 sorgte ein Deepfake-Foto von Donald Trump, das ihn angeblich bei seiner Verhaftung durch die Polizei zeigt, für großes Aufsehen in den sozialen Medien. Auch wenn es viele Menschen gibt, die sich vielleicht wünschen, Donald Trump in dieser Situation zu sehen, ist trotzdem dieses Bild nur ein KI generierte Foto. Dieses Bild wurde vom Internet-Journalisten Eliot Higgins, dem Gründer von Bellingcat, erstellt und verbreitet. Higgins nutzte eine KI-basierte Software (Midjourney), um die Fotomontage zu gestalten. Das Bild zeigte Trump in einem dramatischen Moment, umringt von Polizisten, was bei vielen Nutzern zunächst für Verwirrung sorgte. Die realistische Darstellung führte zu intensiven Diskussionen über die Gefahren und ethischen Implikationen von Deepfake-Technologien. Allerdings schrieb Higgins im Post auch, dass er die Bilder erstellt hat, während er auf die tatsächliche Verhaftung wartet.

Ein weiteres bekanntes Beispiel, das für Aufregung sorgte, war das Deepfake-Video von Barack Obama, das 2018 von dem YouTube-Kanal „Buzzfeed“ veröffentlicht und in Zusammenarbeit mit dem Schauspieler Jordan Peele erstellt wurde. In diesem Video ist zu sehen, wie Barack Obama eine Rede hält und dabei Aussagen tätigt, die er in Wirklichkeit nie gemacht hat, und die tatsächlich erfunden sind.  Das Video war so überzeugend, dass viele Menschen glaubten, es sei echt. Es wurde mithilfe von KI-Technologie(FakeApp) erstellt, wobei das Gesicht von Obama auf den Körper einer Person montiert wurde, die die Mimik und Bewegungen des echten Obama nachahmte. Die Qualität des Deepfake-Videos ist so überzeugend, dass es schwierig ist, den Unterschied zwischen echtem und manipuliertem Inhalt zu erkennen.

Sowohl dass KI-generierte Bild und Video lösten eine Debatte über die Gefahren von Deepfakes aus, insbesondere im Hinblick auf die Verbreitung von Desinformation und politischer Manipulation. Es verdeutlichte die dringende Notwendigkeit, Technologien zur Erkennung von Deepfakes zu verbessern und Strategien zu entwickeln, um ihre negativen Auswirkungen besser unter Kontrolle  zu halten.

Tools und Technologien zur Erkennung von KI-Bildern

Manchmal ist es sehr einfach, KI-generierte Bilder zu erkennen. Das kann etwa ein Finger zu viel an der Hand sein oder ein verschwommenes Gesicht. Die ganz offensichtlichen Ungereimtheiten werden jedoch immer weniger. Um die professionelleren und detailtreuen KI-Bilder zu erkennen, gibt es jetzt verschiedene Tools und Technologien, die dabei helfen können, KI generierte Bilder zu identifizieren.

Eine der wichtigsten Methoden ist die Bildforensik, bei der Software wie JPEGsnoop und Izitru eingesetzt wird, um Anomalien in Bilddateien zu identifizieren. Diese Tools analysieren Metadaten und Pixelmuster, um Hinweise auf künstliche Veränderungen zu finden. Sie erkennen, ob ein Bild mehrfach komprimiert oder bearbeitet wurde, was auf eine Manipulation hindeuten kann.

Deep Learning-Algorithmen sind ebenfalls sehr effektiv. Spezialisierte Modelle wie XceptionNet und FaceForensics++ sind darauf trainiert, Unterschiede zwischen echten und KI-generierten Bildern zu erkennen. Diese Algorithmen untersuchen subtile Details, wie Unregelmäßigkeiten in den Texturen und Lichtreflexionen, die für das menschliche Auge oft unsichtbar sind. Sie arbeiten ähnlich wie ein geschultes Auge, das auf winzige Fehler achtet, die durch die KI-Erzeugung entstehen können.

Auch Blockchain-Technologie wird zunehmend zur Verifizierung der Bildauthentizität eingesetzt. Plattformen wie Truepic und C2PA (Coalition for Content Provenance and Authenticity) nutzen Blockchain-Technologie. Blockchain ermöglicht hierbei die sichere Speicherung von Informationen über die Herkunft und Änderungen eines Bildes. Jedes Mal, wenn ein Bild erstellt oder verändert wird, wird ein Eintrag in der Blockchain gemacht, der später überprüft werden kann, um die Echtheit des Bildes zu bestätigen.

Zusätzlich gibt es browserbasierte Tools wie FotoForensics und Deepware Scanner, die es Nutzern ermöglichen, Bilder hochzuladen und auf Anzeichen von KI-Generierung zu überprüfen. Es ist immer von Vorteil, wenn man zuerst selbständig die Bilder kritisch hinterfragt oder die Quellen der Bilder überprüft, und dann Bildforensik-Software nutzt.

Intel FakeCatcher – Erste Plattform für Echtzeit-Deepfake Erkennung

Intel hat mit FakeCatcher eine bahnbrechende Technologie eingeführt, die in der Lage ist, gefälschte Videos nahezu in Echtzeit zu erkennen. Diese innovative Lösung liefert Ergebnisse innerhalb von Millisekunden und erreicht dabei eine beeindruckende Genauigkeit von 96 %. Die Technologie basiert sowohl auf Intel-Hardware als auch -Software und läuft auf einem Server, der über eine webbasierte Plattform zugänglich ist.  

FakeCatcher geht bei der Erkennung von Deepfakes einen einzigartigen Weg: Es analysiert den subtilen „Blutfluss“ in den Pixeln eines Videos, der durch die natürliche Herzaktivität verursacht wird. Wenn unser Herz Blut pumpt, ändern sich die Farben unserer Adern minimal. FakeCatcher sammelt diese Blutflusssignale über das gesamte Gesicht und nutzt Algorithmen, um diese in raumzeitliche Karten zu übersetzen. Mithilfe von Deep Learning kann die Software dann sofort erkennen, ob ein Video echt oder gefälscht ist.

Diese innovative Methode von Intel stellt einen bedeutenden Fortschritt im Kampf gegen die Verbreitung gefälschter Videos dar.

Herausforderungen bei der Erkennung von KI-Bildern

 Die Erkennung von KI-Bildern stellt dennoch mehrere Herausforderungen dar:

• Hohe Qualität der KI-Bilder: Dieser fast „perfekte“ Realismus führt dazu, dass selbst bei genauerer Betrachtung kaum Unterschiede auszumachen sind, was die Identifikation noch komplizierter macht. Die hohe Detailgenauigkeit und Authentizität der KI-Bilder machen es nahezu unmöglich, sie ohne spezialisierte Tools von echten Fotografien zu unterscheiden.
• Kontinuierliche Verbesserung der Technologien: KI-Algorithmen entwickeln sich ständig weiter, was die Erkennung erschwert. Das bedeutet, dass Erkennungsmethoden, die heute effektiv sind, morgen bereits veraltet sein könnten.
• Mangel an Daten: Es fehlen oft umfangreiche Datensätze, um Erkennungsalgorithmen ausreichend zu trainieren. Ohne ausreichend Daten ist es schwierig, Modelle zu entwickeln, die zuverlässig KI-Bilder erkennen können.

Zukunftsausblick in der Entwicklung von KI-Bildern

Man wird in den kommenden Jahren voraussichtlich eine verstärkte Integration von KI-Bildern in verschiedene Bereiche der Gesellschaft sehen, von der Kunst und Unterhaltung bis hin zur Medizin und Wissenschaft. Dabei werden neue Anwendungen entstehen und bestehende Technologien weiter verfeinert werden.

Gleichzeitig wird die Notwendigkeit steigen, Methoden zur Erkennung von KI-generierten Bildern zu verbessern, um die Auswirkungen von Deepfakes und anderen Manipulationen einzudämmen. Denn die Wahrscheinlichkeit ist hoch, dass man früher oder später selbst mal in einem KI-generierten Bild oder Video auftauchen kann, nicht nur Berühmtheiten oder Politiker. Oder man könnte etwas sehen und glauben, was nicht der Wahrheit entspricht. Deshalb ist die Weiterentwicklung von KI-Modellen und die Integration von Sicherheitsmechanismen entscheidend, um das Vertrauen in die Integrität visueller Medien zu schaffen. Es liegt also an jeden einzelnen, die Zukunft der KI-Bildtechnologie mitzugestalten, indem wir kritisch hinterfragen, kreativ experimentieren und verantwortungsbewusst handeln. Mit der Nutzung von den oben vorgestellten Tools, zur Erkennung von KI-Bildern und KI-Videos, seid ihr schonmal auf dem guten Weg, nicht all zu leicht getäuscht zu werden.

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Image made with KI Adobe Firefly

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