Kann die Deepfake-Technologie für immer genutzt werden?
KI kann glaubwürdig das Gesicht eines jeden in jedem Video durch den Präsidenten der Vereinigten Staaten ersetzen. Unheimlich? Dies wird „Deepfake“ genannt und die KI wird darin immer besser.
Ein Szenario mit Donald Trump ist kein zufälliges Beispiel. Im Februar 2018 verwendete ein Youtube-Account namens Derpfakes ein KI-Tool zum Austausch von Bildern, um den Anführer der Freien Welt auf eine komödiantische Darstellung von ihm von Alec Baldwin in Saturday Night Live zu übertragen. Das Ergebnis überzeugte auf den ersten Blick.
Seitdem haben sich die Algorithmen verbessert. Deepfake nimmt das Gesicht einer Person und legt es realistisch über ein Video. Bisher wird es nur von Amateurfilmern verwendet, die Generative Adversarial Networks (GANs) verwenden. Zwei Machine Learning (ML)-Modelle werden kombiniert: Das eine trainiert mit einem Datensatz, um eine Videofälschung zu erstellen, während das andere versucht, die Fälschung zu erkennen. Die Algorithmen fordern sich gegenseitig heraus, auf ein Ergebnis zu kommen, von dem der Deepfake-Macher nicht so viele Falten bügeln muss. Je mehr Datensätze die ML-Algorithmen trainieren, desto besser werden die Ergebnisse. Schließlich lernen ML-Algorithmen aus ihren früheren Fehlern.
Das Wort „Deepfake“ ist ein Kunstwort aus „Deep Learning“ und „Fake“: wie „Bitmoji“ oder „Freeware“. Software ist leicht zu finden; eine Desktop-App namens FakeApp, die 2018 eingeführt wurde und es Benutzern ermöglichte, ihre eigenen Deepfake-Videos zu erstellen, und es gibt eine Reihe von Open-Source-Alternativen. Es ist jedoch nicht so einfach zu verwenden wie Photoshop oder After Effects.
Diese neuronalen Netze sind nicht speziell darauf ausgelegt, Gesichter zu erkennen. Lichtverhältnisse und Kamerawinkel können den Prozess erschweren, daher werden oft ähnliche Gesichter verwendet; Wenn Sie eine High-End-GPU haben, lernt das neuronale Netzwerk selbst eine komplexere Zuordnung. Sie können sogar mehr verschiedene Deepfake-Algorithmen trainieren, sodass sich jedes neuronale Netzwerk nur auf die Erkennung eines bestimmten Teils des Videos konzentrieren muss.
Es ist vielleicht keine Überraschung, dass solch leistungsstarke Software bereits in die falschen Hände geraten ist. Das Einfügen Ihres Lieblingsstars in ein pornografisches Video ist jetzt einfacher als je zuvor. Pornhub und Reddit haben sich geschworen, Deepfake-Videos auf ihren Websites zu schließen, wobei Scarlett Johansson das Internet selbst als „riesiges Wurmloch der Dunkelheit“ bezeichnet, nachdem häufige Verletzungen ihrer Ähnlichkeit in gefälschten Videos für Erwachsene verwendet wurden.
Deepfake befindet sich in einem Stadium, in dem es von allen verurteilt wird. Es gibt sogar Aufrufe im Vereinigten Königreich, es zu einem spezifischen Verbrechen zu machen.
Wie könnte sich Deepfake entwickeln?
Deepfake fasziniert die Menschen. Es entwickelt sich schnell zu einem Genre auf YouTube: Millionen von Menschen haben sich Deepfake-Videos von Charakteren in Filmszenen angesehen, in denen sie nie mitgespielt haben. Das Gesicht von Edward Norton hat das von Brad Pitt in einem berühmten ersetzt Fight Club Szene in ein Video, während Heath Ledgers Joker aus The Dark Knight ist aufgetaucht eine Deepfake-Bearbeitung of Ein Rittermärchen, ein Film, der sieben Jahre vor Ledgers legendärem Batman-Bösewicht liegt.
Deepfake ist noch in Arbeit, wird aber immer realistischer. KI ermöglicht Hobbyfilmern fast glaubwürdige Videoeffekte: Wie könnten die Möglichkeiten für Filmstudios aussehen?
Das Potenzial der Technologie hinter Deepfake könnte für die Unterhaltung bahnbrechend sein. ML könnte nicht nur im Kino, sondern auch beim Spielen verwendet werden, um realistischere Effekte zu erzeugen. Studios könnten Schauspieler basierend auf ihrem Zielmarkt einstellen: Stellen Sie sich vor, berühmte ausländische Schauspieler für die Versionen eines Films in anderen Ländern zu besetzen.
Wir befinden uns möglicherweise im Zeitalter der „Fake News“: Das Zeitalter der „Fake Views“ winkt.
Netflix experimentierte mit der Choose-Your-Adventure-Episode von Black Mirror, Bandersnatch, Ende 2018. Was wäre, wenn Sie als Zuschauer wählen könnten, welche Schauspieler Sie in den Hauptrollen haben möchten? ML-Algorithmen können auch verwendet werden, um Handlungsstränge basierend auf dem zu generieren, was Sie sehen möchten. Studios könnten in Zukunft anpassbare Videogeschichten anbieten, die auf Sie zugeschnitten sind. Sie könnten sogar Ihre Familie und Freunde in die Handlung einfügen.
Personalisierte Werbung könnte auch für Unternehmen eine Chance sein. Die Wahl eines Gesichts für eine Modelinie ist eine schwierige Entscheidung, aber bei Deepfake muss das nicht sein. Es wäre möglich, eine Auswahl von Prominenten zu lizenzieren und sie je nach den ihnen gefallenden Symbolen auf unterschiedliche demografische Gruppen auszurichten.
Menschen sind visuelle Tiere. Gesichter und Ausdrücke kommunizieren auf keine andere Weise mit uns und die Oberflächenmöglichkeiten von Deepfake sind die Spitze des Eisbergs. Könnte Deepfake bei kriminellen Rekonstruktionen eingesetzt werden? Könnte die ML-Technologie verwendet werden, um historische Szenen mit größerer Genauigkeit als je zuvor zu rekonstruieren? Deepfake öffnet eine Büchse der Pandora an Videomöglichkeiten, aber damit könnten unglaubliche technologische Fortschritte einhergehen.
Deepfake wirft mehr ethische Fragen auf, als es beantwortet
Dafür gibt es keine einfachen Lösungen KI-Dilemmata. Die Möglichkeit des interaktiven Kinos hat bisher vor allem Pornos hervorgebracht. Die Fähigkeit, Geschichten genauer zu erzählen, ist im Spaß daran verloren gegangen, Donald Trump wieder dazu zu animieren, Dinge zu sagen, die er nie gesagt hat. Wir befinden uns möglicherweise im Zeitalter der „Fake News“: Das Zeitalter der „Fake Views“ winkt.
Wir waren hier mit Bildern. Wir haben immer noch Debatten über die moralische Integrität von Photoshop. Ist es richtig, die Mängel eines Modells zu beheben? Ist es für Amateur-Digitalkünstler gefährlich, real aussehende Szenen mächtiger Menschen nachahmen zu müssen? Diese Argumente toben über 25 Jahre nach der Einführung von Photoshop und wie Deepfake verbessert sich die Software mit Adobe selbst arbeitet mit KI einen besseren Workflow als je zuvor zu schaffen.
Obwohl die Foto- und Videomanipulation viele Nachteile hat, gibt es in einer Sache eine fast akzeptierte Einigung. Deepfake fordert, wie zuvor Photoshop, unsere Wahrnehmung der Welt um uns herum heraus. Es macht uns kritischer gegenüber dem, was wir sehen. Das Studium von Videos auf Echtheitszeichen bedeutet, dass wir Inhalte nicht als selbstverständlich ansehen. Ein Mangel an Vertrauen in die Medien, auf die wir uns früher verlassen haben, macht die Welt zu einem beängstigenderen Ort, aber mit einer Anpassungsphase kann es uns vielleicht klüger machen.
Zeitungen haben uns gelehrt, nicht alles zu glauben, was wir lesen. Photoshop lehrte uns, nicht alles zu glauben, was wir sahen. Da die Mehrheit der Hollywood-Filme bereits unglaubliche CGI verwendet, wie schnell, bevor die menschliche Rasse anfängt, Videoinhalte ein wenig mehr zu prüfen?
Es ist eine Debatte, die noch ein wenig länger andauern wird. Deepfake ist unbestreitbar beängstigend und gefährlich. Vielleicht ist es aber auch gut, Authentizität in der modernen Welt etwas mehr zu hinterfragen.
