Deepfakes, realistisch aber KI-generierte Profile, die meist mit der Welt der Betrüger und Hacker verknüpft sind, werden heute von Unternehmen intensiv genutzt, um den Umsatz zu steigern. Die Deep-Fake-Technologie ist so gut darin geworden, menschliche Gesichter zu erstellen, dass Menschen nicht mehr wissen, wann sie mit einer echten Person sprechen. Noch beunruhigender ist, dass eine kürzlich durchgeführte Studie ergab, dass Menschen einem falschen Gesicht mehr vertrauen als einem echten Gesicht.
Nicht alles rund um Deepfakes ist eine schlechte Nachricht. Eine ähnliche zugrunde liegende Technologie wird verwendet, um die Welt zugänglicher zu machen. Zum Beispiel wird erwartet, dass Deepfakes der Bildung zugute kommen, da der Einsatz von Multimedia und interaktivem Unterricht in den Klassenzimmern als Teil der hybriden Lernwelt nach der Pandemie weiter zunimmt. Ganz zu schweigen davon, dass sie dazu beitragen können, der Geschichte neues Leben einzuhauchen oder Wettermuster mit größerer Genauigkeit vorherzusagen.
Eine neue Studie identifizierte über 1.000 Deep-Fake-Profile auf LinkedIn, die zu mehr als 70 Unternehmen gehören. Die Studie wurde von Forschern des Stanford Internet Observatory und weiter untersucht von NPR, und kommt zu dem Schluss, dass Deepfakes als Marketinginstrument eingesetzt werden. Unternehmen haben sich gefälschten Profilen zugewandt, um ihre Vertriebsmitarbeiter zu vergrößern, ihr Netz in den sozialen Medien zu erweitern und Algorithmen zu umgehen, die die Sichtbarkeit einschränken. LinkedIn hat bereits mehr als 15 Millionen Konten entfernt, die KI-generierte Profilbilder enthielten, NPR gemeldet.
Entsprechend Norton, Deep Fakes können trotz ihrer erhöhten Raffinesse identifiziert werden. Eine der einfachsten Möglichkeiten besteht darin, mit der rechten Maustaste auf das Bild zu klicken und dann auf „Suche im Internet nach Bildern.” Durch eine solche Suche können andere Projekte aufgedeckt werden, die dasselbe Bild und möglicherweise einen anderen Namen verwenden, der mit dem Profil verknüpft ist. Es ist auch wichtig, den Namen mit seinen Zeugnissen, seiner Ausbildung und seiner Berufserfahrung zu vergleichen.
Andere Methoden zur Identifizierung von Deepfakes erfordern eine detaillierte Analyse des Bildes, indem nach Elementen gesucht wird, die unnatürlich erscheinen. Zum Beispiel eine unnatürliche Färbung, fehlende Emotionen oder eine vorgetäuschte Emotion. Haar ist eines der am schwierigsten zu imitierenden Dinge für einen Computer, was es zu einem guten Aspekt machen kann, auf den man sich konzentrieren sollte. Ebenso können zu zentriert erscheinende Augen oder unscharfe Hintergründe gute Möglichkeiten sein, um festzustellen, ob ein Bild künstlich erzeugt wurde. Da Unternehmen Deep Fakes verwenden, um Verkaufstaktiken zu verfolgen, kann es auch nützlich sein, auf Nachrichten und Chats zu achten. Typischerweise antwortet KI, die darauf programmiert ist, sich an Gesprächen zu beteiligen, nicht auf Fragen, die außerhalb des Skripts liegen.
Aufgrund der allgemein zunehmenden Verwendung von Deepfakes drängen KI-Experten auf eine Regulierung, die vorschreibt, dass alle Deepfakes-Kreationen verifiziert und nachverfolgt werden können. Die Blockchain-Verifizierung wurde auch als effektive Methode zur Aufbewahrung vorgeschlagen KI-generierte Deep Fakes auch im Check.