Deepfake und Deepfaker – Computerrekonstruktion des menschlichen Gesichts

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Einige Beispiele für falsche Gesichter habe ich ein paar Mal unter verschiedenen Vorwänden besprochen, unter anderem im Abschnitt „Kunst und Unterhaltung“ und als ich über die visuellen Effekte von Filmen schrieb.

Zu diesem Zeitpunkt war die künstliche Intelligenz, genauer gesagt das maschinelle Lernen, noch nicht sehr weit fortgeschritten und die erstellten Gesichter waren nicht sehr glaubwürdig.

Da sie im Allgemeinen in eine Falle tappten, für die ich immer noch kein korrektes persisches Äquivalent gefunden habe: unheimliches Tal

Inhaltsverzeichnis

Deepfake und Deepfaker

unheimliches Tal

  • Uncanny Valley wurde viele Male in denselben Artikeln über visuelle Effekte erklärt. Danach werde ich bestehen. Aber der Punkt, der in diesen Materialien betont wurde, war die Angst vor einer Verfälschung der Realität. Das Anschauen von Filmen wie „Der seltsame Fall des Benjamin Button“ oder „X-Men“ warf die Frage auf, ob wir von nun an dem vertrauen können, was wir auf dem Fernsehbildschirm sehen. Für diejenigen, die solche Filme noch nicht gesehen haben, erkläre ich, dass in solchen Filmen sehr genaue Versionen der Schauspieler im Alter oder in der Jugend erstellt und gezeigt wurden. Viele glauben, dass beispielsweise die Rede eines politischen Beamten oder einer berühmten Person, die wir auf dem Fernsehbildschirm sehen, in Zukunft möglicherweise nicht in der Realität stattgefunden hat, sondern von einem Computer gemacht wurde.
  • Jetzt sehen wir, dass Clips in den sozialen Netzwerken kursieren und diese Warnungen zu einem großen Teil zur Realität geworden sind. Pins, die als DeepFake bekannt sind. Aber was wir heute sehen, unterscheidet sich grundlegend von dem, was damals vorhergesagt wurde. In jenen Jahren, als es um Computerrekonstruktion und Redensfälschung ging, war meist von großen Unternehmen die Rede. Es heißt zum Beispiel, dass große und berühmte Visual-Effects-Studios solche Dinge tun würden, weil sie über die nötigen Werkzeuge und das nötige Geld verfügen. Wer solche Fälschungen will, sollte sich an solche Firmen wenden. Selbst nach dem Erfolg von Filmen wie „Der seltsame Fall des Benjamin Button“ gab es starke Argumente dafür, dass Unternehmen virtuelle und sehr genaue Versionen berühmter Schauspieler archivieren würden, um sie an diesem Tag zu verwenden, ohne dass die Schauspieler physisch anwesend sein müssten. Sei
  • Tools zum Spoofing von Videos sind mittlerweile weit verbreitet, und sogar einige unserer Landsleute haben es sich zur Aufgabe gemacht, weiter zu fälschen. Dies erfreut sich so großer Beliebtheit, dass ein Beruf namens Deepfaker entstanden ist. Wenn wir einmal Zweifel hatten, ob das Foto, das wir sehen, echt ist oder mit Photoshop-Filtern erstellt wurde, sollten wir uns auch die Videos ansehen, die wir von Vorträgen oder Interviews sehen. Natürlich sind die Deepfake-Clips, die ich bisher gesehen habe, bewusst übertrieben, sodass man leicht erkennen kann, ob es sich um einen Fake handelt. Nehmen wir jedoch an, dass bei der Flut an Videos, die uns erreichen, mehr Subtilität in die Verwendung von Bildfälschungstools gesteckt wird. Normalerweise widmen wir der Überprüfung nicht viel Aufmerksamkeit. In diesem Fall können solche gefälschten Videos uns täuschen und weithin und unmerklich veröffentlicht werden. Die Idee, gefälschte Videos zu erstellen, gibt es schon seit Jahren, aber diese Diskussionen waren größtenteils akademisch und die Werkzeuge und Methoden waren für den Normalbürger nicht zugänglich. Suchen Sie heute nach einer langen Liste von Prozessen, Software und Tools zum Erstellen solcher Videos. Es darf nicht vergessen werden, dass Deepfake auf maschinellem Lernen basiert, was bedeutet, dass es mit der Zeit mehr lernt und besser wird. Das Erstellen und Verbreiten solcher Videos ist unvermeidlich und wir werden in Zukunft auf noch mehr fesselnde und perfekte Deep Fakes stoßen. Das Beste, was wir im Umgang mit Deep Fakes tun können, ist, schneller zu sein und besser zu lernen als Maschinen. Es darf nicht vergessen werden, dass Deepfake auf maschinellem Lernen basiert, was bedeutet, dass es mit der Zeit mehr weiß und besser wird. Das Erstellen und Verbreiten solcher Videos ist unvermeidlich und wir werden in Zukunft auf noch mehr fesselnde und perfekte Deep Fakes stoßen. Das Beste, was wir im Umgang mit Deep Fakes tun können, ist, schneller zu sein und besser zu lernen als Maschinen. Es darf nicht vergessen werden, dass Deepfake auf maschinellem Lernen basiert, was bedeutet, dass es mit der Zeit mehr weiß und besser wird. Das Erstellen und Verbreiten solcher Videos ist unvermeidlich und wir werden in Zukunft auf noch mehr fesselnde und perfekte Deep Fakes stoßen. Das Beste, was wir im Umgang mit Deep Fakes tun können, ist, schneller zu sein und besser zu lernen als Maschinen.

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