Technologie

Real oder von KI generiert: Erkennst du den Unterschied?

KI BIlder
Welches Bild ist echt, welches von einer KI generiert? (Foto: Screenshot / Which Face is Real)
geschrieben von Marinela Potor

KI wird immer besser darin, Bilder von künstlichen Gesichtern zu erschaffen – und zwar von Menschen, die es in Wirklichkeit gar nicht gibt. Doch mit ein paar Tipps, kannst du echte Gesichter von KI-generierten Gesichtern relativ leicht unterscheiden.

Bilder zeigen die Wirklichkeit. Sogar in Zeiten von Social-Media-Filtern und Photoshop, tendieren wir dazu, Fotos grundsätzlich als Realitätsbeweis zu sehen. Vor allem, wenn sie Menschen zeigen. Ja, die Details mögen nicht alle genauso stimmen, aber den Menschen auf dem Foto gibt es garantiert.

Doch was, wenn nicht?


Neue Stellenangebote

Growth Marketing Manager:in – Social Media
GOhiring GmbH in Home Office
Senior Social Media Manager:in im Corporate Strategy Office (w/d/m)
Haufe Group SE in Freiburg im Breisgau
Senior Communication Manager – Social Media (f/m/d)
E.ON Energy Markets GmbH in Essen

Alle Stellenanzeigen


Zwei Algorithmen spielen Pingpong

Selbstlernende Algorithmen werden nämlich immer besser darin, Fotos mit künstlichen Gesichtern zu erstellen. Das sind Bilder von Menschen, die es im echten Leben gar nicht gibt. Die KI erstellt sie auf Grundlage eines Datenbestands von anderen (echten) Fotos.

Mit den Informationen aus anderen Gesichtern lernen die intelligenten Algorithmen so, selbst Bilder zu erstellen, die wie echte Menschen aussehen.

Die KI-Methode, die dem zugrunde liegt, nennt sich GAN (Generative Adversarial Networks). Einfach erklärt kommunizieren dabei zwei Algorithmen miteinander, mit dem Ziel, sich gegenseitig zu trainieren.

Auf der einen Seite erzeugt ein Algorithmus die künstlichen Fotos. Auf der anderen Seite soll der andere Algorithmus Fake-Fotos erkennen. Je länger dieses Pingpong-Spiel läuft, desto besser werden beide Algorithmen.

In den Anfängen der Technologie war es für Menschen noch relativ leicht, künstliche KI Bilder zu erkennen.

Fotos mit GAN-Technologie aus dem Jahr 2014

Diese KI-generierten Gesichter von 2014 kann man relativ leicht als „Fake“ entlarven. (Foto: Screenshot / Medium)

Doch mittlerweile sind die KIs so gut, dass es immer schwerer wird.

Fotos mit GAN-Technologie aus dem Jahr 2017

Diese Fake-Fotos von 2017 zeigen: GAN wird immer besser. (Foto: Screenshot / Medium)

Weil diese Technologie in den falschen Händen aber Tür und Tor für Lügen, Betrug und Manipulation öffnet, geben Fachleute nun Tipps, wie man echte und künstliche Gesichter voneinander unterscheiden kann.

„Bullshit“ schneller bemerken

Einer davon ist Kyle McDonald, ein Künstler, der für seine Werke mit Code arbeitet. Er hat zum Beispiel vor Kurzem eine sehr ausführliche Übersicht zusammengestellt, mit der du authentische von gefälschten KI Bilder unterscheiden kannst.

Wissenschaftler der University of Washington in Seattle gehen sogar noch einen Schritt weiter. Sie haben dem Thema eine gesamte Website mit dem Titel „Which Face is Real“ (Welches Gesicht ist echt?) gewidmet.

Sie möchten damit vor allem eins erreichen: Nutzer sollen „Bullshit“ schneller erkennen können. So erhalten Besucher Informationen über die GAN-Technologie und welche Schwächen sie noch hat. Es gibt sogar ein Spiel, bei dem du dein eigenes Wissen testen kannst.

Echt oder gefälscht? So erkennst du KI Bilder!

Wie genau kannst du also am besten echte von falschen Fotos unterscheiden?

Es gibt bislang einige zentrale Fehler, die den Algorithmen durchweg zu unterlaufen scheinen, wenn sie ein künstliches Foto erstellen.

1. Komische Haare

Menschliche Haare sind in ihrer Kombination aus viel Information und viel Detail offenbar manchmal noch schwierig für die Algorithmen. Oftmals sehen glatte Haare wie ein Ölgemälde aus oder die Frisur hat unzusammenhängende Wirbel. Nicht selten werden Haare auch an der falschen Stelle platziert.

Haare KI generiertes Foto

Foto: Screenshot / Which Face Is Real

2. Asymmetrie

Die KIs können zwar Augen, Ohren, Augenbrauen oder Ohrringe erzeugen, allerdings hapert es dabei oft mit der Symmetrie. Manchmal haben die Augen verschiedene Farben. Andere Male sind Ohrringe nicht gleich lang. Auf merkwürdige Symmetrie-Fehler zu achten, hilft dabei, gefälschte Bilder zu entlarven. Besonders Brillen sind offenbar für die Algorithmen noch sehr schwer darzustellen.

3. Merkwürdige Zähne

Zähne sind mit ihrer Beinah-Symmetrie offenbar auch eine Herausforderung. Oftmals überlappen die Algorithmen die Zähne oder sie wählen eine Zusammenstellung von Zähnen, die nicht zusammenpasst.

Zähne KI generiertes Foto

Foto: Screenshot / Medium

4. Verschwommener Hintergrund

Da die Algorithmen ihr ganzes Können auf die Gesichter konzentrieren, werden andere Aspekte in vielen KI Bildern oftmals nur sehr schlecht dargestellt.

Alles, was im Hintergrund zu sehen ist, ist für die Algorithmen meist zu viel Information, die sie nicht kohärent zusammenführen können. Ähnlich sieht es mit Schriftzügen aus, die daher oft nur als verschwommene Buchstaben erscheinen.

Ein weiterer Hinweis auf ein künstliches Foto sind seltsame Farbpaletten. Auch hier führen die Algorithmen die Information noch nicht sehr gut zusammen, sodass oft Farbmuster entstehen, die eher an Aquarellfarben und weniger an echte Farben erinnern.

Der ultimative Trick

Darüber hinaus gibt es einen ultimativen Trick, um KI Bilder zu entlarven. Wenn du dir nicht sicher bist, ob das Foto echt ist: Frage nach einem zweiten Foto der gleichen Person.

Bisher war nämlich noch kein Algorithmus in der Lage, zwei Bilder zu erschaffen, die die gleiche Person in unterschiedlichen Perspektiven oder Situationen zeigen.

Wenn dir also jemand ein Porträtfoto und ein Foto von sich auf dem Schützenfest schickt, ist zumindest die Person auf dem Foto real.

Irgendwann werden die KIs natürlich auch das hinbekommen. Doch bis dahin können wir durch genaues Hinschauen die Unterschiede erkennen.

Auch interessant

Über den Autor

Marinela Potor

Marinela Potor ist Journalistin mit einer Leidenschaft für alles, was mobil ist. Sie selbst pendelt regelmäßig vorwiegend zwischen Europa, Südamerika und den USA hin und her und berichtet über Mobilitäts- und Technologietrends aus der ganzen Welt.