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Programmleiter Zukunft des Journalismus am Bonn Institute & Direktor futur eins
Deep Fakes, also Videomanipulationen, sind ein echtes Aufreger-Thema gerade in unseren nervösen Fake-News-Zeiten. Das "Schweizer Radio und Fernsehen" (SRF) zeigt, wie die Technik hinter Deep Fakes funktioniert und erklärt damit kurzerhand, was neuronale Netze sind und wie Deep Learning als KI-Methode falsche Gesichter und anderen Schabernack bauen kann.
Heute lässt sich mit Deep Learning fast alles machen, was frühere KI-Systeme nur mit Mühe und Not oder gar nicht hinkriegten: Bilder komplett autonom beschreiben, Promi-Gesichter künstlich erzeugen, Profi-Gamer in komplexen Online-Spielen übertölpeln, menschliche Stimmen überzeugend imitieren – oder eben Gesichter erkennen und täuschend echt austauschen.
Dabei überraschend: Die theoretischen Konzepte der Computerwissenschaft dazu sind relativ alt. Schon in den 50ern hatte man sich über das grundlegende Verfahren dahinter Gedanken gemacht, doch erst als Grafikkarten und Speicher die nötige Rechenpower hatten, trat Deep Learning seinen Siegeszug in der Informatik an.
Der Beitrag ist deshalb m. E. so gelungen, weil er kinderleicht und mit animierten Beispielen erklärt, wie neuronale Netze funktionieren – und das in einem Online-Beitrag des öffentlich-rechtlichen (Schweizer) Rundfunks! Dafür gibt's von mir den Daumen hoch und den Erklärbär-Sonderpreis.
Welche gesellschaftlichen Auswirkungen Deep Fakes auf die gesamte Fake-News-Debatte haben, ist im Artikel zwar angerissen, aber nicht Thema. Christian Riess, Bild- und Videoforensiker von der Universität Nürnberg-Erlangen, der im Video des Beitrages vorkommt und den ich neulich auf einer Tagung in Erlangen persönlich getroffen habe, sieht die technische Entwicklung dennoch gelassen. Einen richtig perfekten Fake herzustellen, bleibt (vorerst) eine hollywoodgleiche Leistung.
Quelle: Timo Grossenbacher, Angelo Zehr Bild: SRF srf.ch
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Danke für den tolle piq. Anschaulich erklärt!