Was sind Deepfakes?

Der Begriff „Deepfake“ kombiniert „Deep Learning“ und „Fake“. Deep Learning ist eine fortschrittliche Form des maschinellen Lernens. Neuronale Netzwerke verarbeiten riesige Datenmengen, um Muster zu erkennen und Inhalte zu generieren. Diese Technik ersetzt Gesichter in Videos, imitiert Stimmen und manipuliert ganze Szenen auf eine täuschend echte Weise.

Wie funktionieren Deepfakes?

Deepfake-Technologie nutzt Generative Adversarial Networks (GANs). Diese bestehen aus zwei KI-Modellen: Der Generator erstellt realistische Bilder oder Videos, während der Diskriminator zwischen echten und gefälschten Inhalten unterscheidet. Durch diesen kontinuierlichen Wettstreit verbessern sich die Deepfake-Modelle ständig und liefern immer realistischere Ergebnisse.

Positive Anwendungsfälle von Deepfakes

Deepfakes stehen oft für Betrug oder Manipulation. Dennoch existieren viele positive Einsatzmöglichkeiten:

• Film- und Unterhaltungsbranche: Schauspieler lassen sich digital verjüngen oder verstorbene Darsteller für neue Szenen rekonstruieren.
• Bildung und Wissenschaft: Historische Figuren werden in Dokumentationen zum Leben erweckt, wodurch Lernen interaktiver wird.
• Barrierefreiheit: KI-generierte Stimmen helfen Menschen mit Sprachverlust, eine synthetische, aber vertraute Stimme zu nutzen.

Risiken und Herausforderungen

Trotz der vielversprechenden Anwendungen sind die Risiken von Deepfakes nicht zu unterschätzen:

• Fake News und Desinformation: Manipulierte Videos verstärken politische oder gesellschaftliche Unruhen.
• Identitätsdiebstahl: Kriminelle täuschen Identitäten vor, um Betrug zu begehen.
• Rufschädigung und Missbrauch: Besonders problematisch sind Deepfake-Videos, die gezielt zur Verleumdung von Personen eingesetzt werden.

Wie kann man Deepfakes erkennen?

Deepfake-Videos werden immer raffinierter, doch einige Hinweise helfen bei der Erkennung:

• Unnatürliche Gesichtsausdrücke oder Bewegungen
• Unstimmigkeiten in der Lippensynchronisation
• Abweichende Lichtverhältnisse oder seltsame Schatten
• Verzerrungen oder Unregelmäßigkeiten an den Rändern von Gesichtern

Maßnahmen gegen Deepfake-Missbrauch

Um Missbrauch zu verhindern, entwickeln Forscher bessere Erkennungstechnologien. Große Technologieunternehmen investieren in KI-gestützte Tools, um Deepfakes zu identifizieren. Gleichzeitig entstehen strengere Gesetze und Richtlinien, um die Verbreitung manipulierten Materials zu regulieren.

Fazit

Deepfakes zeigen eindrucksvoll, welche Fortschritte KI-Technologie erzielt hat. Sie bieten faszinierende Möglichkeiten, bergen jedoch erhebliche Risiken. Ein bewusster Umgang mit dieser Technologie und wirksame Gegenmaßnahmen sind entscheidend, um negativen Auswirkungen vorzubeugen. Nur durch verantwortungsvolle Nutzung lassen sich die Vorteile dieser Innovation genießen, ohne sich von ihren Gefahren überrollen zu lassen.

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Das faszinierende dabei, so zumindest meine Beobachtung, lässt sich dies nicht an einer bestimmten Altersgruppe oder einem gewissen Bildungsniveau festmachen. Ganz unabhängig davon ob jung oder alt, Akademiker oder Arbeiter – Alle nutzen sie – Die sozialen Medien. Sicherlich lassen sich die verschiedenen Plattformen auf bestimmte Regionen des Planeten, dem Bildungsniveau, den Interessen, dem Alter und vielen anderen spezifischen Gruppen zuweisen. Vor allem, weil man die Zahlen mit den heutigen Analyse-Tools auch relativ präzise ermitteln kann. Heute geht es um die Filterblase.

Was ist eine Filterblase?

Im Grunde genommen geht es bei der Filterblase um das Phänomen, Informationen bei Suchmaschinen oder bei den Feeds der sozialen Netzwerke zu filtern. Der Begriff „Filterbubble“ (Filterblase), wurde 2011 von Politaktivist Eli Pariser in seinem Buch „Filter Bubble: Wie wir im Internet entmündigt werden“ thematisiert. Im IT-Umfeld, besonders in der Hacker-Szene, kursierte dieser Begriff schon etwas länger in Zusammenhang mit den sozialen Medien. Besonders zu der Zeit, als die ersten größeren Player, wie Google, Facebook & Co das Spielfeld betraten. Später sind unter Anderem Lösungen wie Mastodon entstanden. Grundsätzlich geht es um die Gegebenheit, ausschließlich mit der eigenen Meinung konfrontiert und bestätigt zu werden. Nie die Gegenseite dargestellt zu bekommen und die kontroverse Diskussion eines Themas nicht zu erleben. Dann befindet man sich gegebenenfalls in einer Filter- bzw. Meinungsblase. Dies kann passieren, wenn man ausschließlich in Freundesgruppen mit ähnlichen Interessen verkehrt und beispielsweise immer die gleiche(n) Informationsquelle(n) heranzieht.

Wie entsteht die Filterblase?

Filterblasen entstehen durch Algorithmen (Handlungsvorschriften zur Lösung von spezifischen Problemen oder einer Klasse von Problemen. Algorithmen bestehen aus endlich vielen, wohldefinierten Einzelschritten. Damit können sie zur Ausführung in ein Computerprogramm implementiert aber auch in menschlicher Sprache formuliert werden). Kurz – Durch sie wird bestimmt, wie ein Programm sich verhalten soll.

Im Kontext der Suchmaschinen und sozialen Medien, ist es der Versuch, Suchergebnisse und/oder News-Feeds zu personalisieren, meist auf Basis der Daten, die über einen beim Suchverlauf-, Kaufverhalten und den allgemeinen Aktivitäten im Internet gesammelt wurden. Einem werden durch die Algorithmen ausgewählte Themen angezeigt, die potenziell gefallen können und die zuvor aufgezeichneten Interessen bestätigen oder zumindest äquivalent zu der Meinung oder den Inhalten sind.

Bei sozialen Netzwerken wird bestimmt, welche Inhalte in einem Feed, einer individuellen Person angezeigt werden. Je nach Algorithmus und Programmierung werden auch die Inhalte priorisiert. Folglich, welchen Stellenwert die Inhalte von Freund*innen, mit denen Kontakt besteht. Oder Postings, die viele andere Nutzer*innen geliked oder kommentiert haben. Oder aber es werden Inhalte vollkommen ausgeblendet, die häufig ignoriert werden. Welche Kriterien bei den spezifischen Algorithmen zum Einsatz kommen, hängt von der jeweiligen Plattform ab.

Instagram sortiert anders als Twitter, Facebook wiederum anders als Google und so weiter. Nachdem es die Algorithmen und Daten sind, die den Profit für die jeweilige Plattform ermöglichen und steigern lassen, sind diese meist „geheim“. Nichtsdestotrotz lassen sich die meisten auf Basis von akademischen Whitepapern erlesen. Das Whitepaper (Ursprünglich vom politischen Weißbuch) ist ein Dokument, welches qualitativ hochwertige Fachinformationen zu einem spezifischen Thema beinhaltet. Mit diesen Case Studies, Forschungsergebnissen oder Ratgeber-Inhalten und gängiger Praxis aus der IT lässt es sich relativ gut einschätzen wie sie funktionieren.

Kausalität

Ein einseitiger Newsfeed kann neben einem verzerrten Weltbild bzw. Meinungsüberblick auch Einfluss auf die Meinung der Nutzer*innen selbst haben. Gustave Le Bon hat bereits gegen Ende des 18. Jahrhunderts deutlich gemacht, wie leicht sich der Mensch in der Masse formen bzw. steuern lässt. Dieser Tatsache haben/machen sich bereits in der Vergangenheit, als auch heute, viele zunutze/gemacht. Durch eine einseitige Berichterstattung wird eine spezifische Weltansicht verstärkt, mehrere andere werden dabei vollkommen ignoriert. Zum einen fehlt dadurch die Möglichkeit der umfassenden Reflexion zu einem Thema. Und zum anderen besteht die Gefahr der Anpassung an eine der ständig dargestellten Meinungen.

So kann jemand relativ einfach von einer gemäßigten Ansicht zu einer extremen Ansicht geführt werden. Besonders, ohne sich dabei wirklich bewusst zu sein, wie extrem die Meinung eigentlich ist. Nicht zu vergessen ist die Tatsache, dass heute nicht nur Menschen in den sozialen Medien unterwegs sind, die ihre Meinung kundtun. Es werden regelrecht Agenturen damit beauftragt, um diverse Meinungen verstärkt und manipulativ in Umlauf zu bringen. Beispielsweise durch den Einsatz von Botnets, dessen Wirkungsgrad sich lediglich an den finanziellen Ressourcen, die einem Individuum oder einer Institution zur Verfügung stehen, orientiert. So lässt sich Methodik erkennen, womit sich die Bevölkerung jenseits von Gut und Böse, absolut koordiniert formen lässt. Wie dies heute in der Politik und im Mainstream gehandhabt wird, werde ich hier heute nicht thematisieren. Doch soziale Medien sind definitiv nicht ausschließlich als ein zeitweiliges Unterhaltungsmedium zu klassifizieren. So viel steht fest.

Kann man die Blase platzen lassen?

Man kann festhalten, dass soziale Medien für viele Individuen einen großen Teil der Informationsquelle und des Medienkonsums darstellen. Betrachtet man die Filterblase differenziert und als durchlässiges System, informieren sich Menschen häufig über unterschiedliche Plattformen und tauschen sich glücklicherweise immer noch persönlich mit anderen Menschen aus oder erhalten Informationen auch unbewusst über konventionelle Medien, wie dem Radio, dem Fernseher oder diversen Zeitungen und Zeitschriften.

Generell sollten soziale Medien bewusst konsumiert bzw. genutzt werden und auch die Inhalte sollten gut bedacht geteilt werden. Eine Filterblase platzen zu lassen, ist Theorie. Fortschritt lässt sich nicht aufhalten. Und eine Filterblase zu umgehen, ist eine Frage der Informationskompetenz. Folglich sollte man verschiedenste Quellen in Betracht ziehen, wenn man eine Nachricht erhält oder etwas in dem eigenen oder einem fremden Feed gezeigt bekommt. Vor allem sollte man nichtverifizierte Nachrichten auch nicht teilen. Dank den heutigen Methoden und Werkzeugen ist es möglich, in kürzester Zeit diverse Informationen zu verifizieren. Die Filterblase muss also nicht dramatisiert werden, solange man sich bewusst damit auseinandersetzt. 

Auch das Smartphone ist wie jedes andere Werkzeug oder Waffe, nur so gefährlich, wie der Nutzer selbst.

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Es wird alles schlimmer!

Wirklich? Als Unternehmer und politisch engagierter Mensch verfolge ich auch die Nachrichten mit. Eine schreckliche Nachricht jagt die andere. Die Reichen werden reicher, die Armen ärmer. Es gibt immer mehr Kriege, Gewaltverbrechen, Naturkatastrophen. Viele Menschen tragen solche beängstigenden Bilder im Kopf. Besonders in den sozialen Medien, bei der jede(r) in einer gewissen künstlichen Blase festsitzt und nur noch mit auf die eigene Person zugeschnittenen Feeds (Ein Feed ist eine ständig aktualisierte Liste der neuen Inhalte, die von den Accounts gepostet werden, denen ein Nutzer in den sozialen Medien folgt. Die meisten Social Media-Feeds sind aber nicht rein chronologisch angeordnet und basieren auf den selbstgewählten Kontakten, sondern werden von einem Algorithmus gesteuert) zugemüllt wird.

Unser Gehirn verführt uns zu einer dramatisierenden Weltsicht, die mitnichten der Realität entspricht, wie der geniale Statistiker und Wissenschaftler Hans Rosling erklärt. Wer Factfulness gelesen hat, wird ein sicheres, auf Fakten basierendes Grundgerüst erhalten, um die Welt so zu sehen, wie sie wirklich ist. Die zehn gängigsten Arten von aufgebauschten Geschichten erkennen, bessere Entscheidungen treffen können, gegebenenfalls die persönliche Sachlichkeit so steigern, dass in der Zukunft eine offenere, neugierige und entspannte Geisteshaltung, in der man nur noch Ansichten teilt und Urteile fällt, die auf soliden Fakten basieren. Und im Zeitalter des Social Engineerings, der Botnet’s und Fake News, ist dies bitter nötig. Diese Begriffe werden im Anschluss kurz erklärt.

Was ist Social Engineering?

Beim Social Engineering werden menschliche Eigenschaften wie Hilfsbereitschaft, Vertrauen, Angst oder Respekt vor Autorität ausgenutzt, um Personen geschickt zu manipulieren. Cyber-Kriminelle verleiten das Opfer auf diese Weise beispielsweise dazu, vertrauliche Informationen preiszugeben, Sicherheitsfunktionen auszuhebeln, Überweisungen zu tätigen oder Schadsoftware auf dem privaten Gerät oder einem Computer im Firmennetzwerk zu installieren. Social Engineering ist an sich nichts Neues und dient seit Menschengedenken als Grundlage für die unterschiedlichsten Betrugsmaschen. Im Zeitalter der digitalen Kommunikation ergeben sich jedoch äußerst effektive, neue Möglichkeiten für Kriminelle, mit denen sie Millionen von potenziellen Opfern erreichen können.

Botnet?

Ein Botnet oder Botnetz ist eine Gruppe automatisierter Schadprogramme, sogenannter Bots. Die Bots (Roboter) werden auf vernetzten Rechnern ausgeführt, deren Netzwerkanbindung sowie lokale Ressourcen und Daten ihnen, ohne Einverständnis des Eigentümers, zur Verfügung stehen. In Deutschland gab es 2010 über 470.000 solcher Bots, von denen im Durchschnitt etwa 2.000 pro Tag aktiv waren. Die Initiative botfrei.de (Da kann man übrigens auch einen Phishing Selbsttest machen) des Verbandes der Internetwirtschaft ECO stellte 2014 bei 220.000 stichprobenartig untersuchten Computern 92.000 verseuchte Systeme mit rund 725.000 infizierten Dateien fest, woraus sich eine Infektionsrate von ca. 40 Prozent aller Computer in Deutschland errechnet.

Laut Bericht zur Lage der IT-Sicherheit in Deutschland 2015 des Bundesamtes für Sicherheit in der Informationstechnik (BSI), wurden im ersten Halbjahr 2015 in Deutschland täglich bis zu 60.000 Systeme neu infiziert. Betreiber illegaler Botnetze installieren die Bots ohne Wissen der Benutzer auf deren Computer und nutzen sie für ihre Zwecke. Die meisten Bots können von einem Botnetz-Operator (Auch Bot-Master oder Bot-Hirte genannt) über einen Kommunikationskanal überwacht werden und Befehle empfangen. Dieser wird in der Fachsprache als Command-and-Control-Server bezeichnet. Kurz: C&C-Server. Ich muss da immer an Command & Conquer denken. Ja, das ist ein Computerspiel 😉 Über Botnet’s kann man Bücher schreiben. Daher werde ich dieses Thema wohl zu einem späteren Zeitpunkt nochmal aufgreifen.

Fake News

Als Fake News werden im engeren Sinn und im Rahmen aktueller Debatten vor allem das Streuen von Falschmeldungen als Propagandamittel verstanden. Meist soll mit deren Hilfe der politische Diskurs verschoben sowie Angst und Hass gegenüber bestimmten Personengruppen geschürt werden. Fake News lassen sich anhand ihres Umgangs mit realen Gegebenheiten und Ereignissen unterteilen in: Aus dem Kontext gerissene Meldungen,
manipulierte Nachrichten und erfundene Geschichten. Auch bei diesem Thema kann man so richtig in die Tiefe gehen. Doch dies werde ich gewiss nicht auf diesem Blog machen, da man hierzu genug Informationen im Netz findet. Nur aufpassen, dass man bei der Recherche auch keine Fake News erwischt 😉

Weiter zum Buch

Es gehört aus meiner Sicht zu den besten und unterhaltsamsten Sachbüchern dieses Jahrzehnts. Ich finde es etwas schade, dass der Autor im Jahr 2017 verstorben ist. Dadurch hat er das Erscheinen und den Erfolg seines Buches Factfulness leider nicht mehr erleben und feiern dürfen. Auch hat die Menschheit damit eine Person verloren, die einen großen Beitrag für ein gutes Miteinander geleistet bzw. das Potential dafür signifikant gesteigert hat.

Factfulness beginnt mit einem aus 13 Fragen bestehenden Quiz, die im Multiple-Choice-Verfahren beantworten werden. Wobei jeweils nur eine Antwort richtig ist. Teilt mir Eure Resultate gerne gleich zu Beginn mit, wenn Ihr Eure Antworten evaluiert. Ich möchte jetzt aber nicht zu viel verraten. Ich war fasziniert über meine Resultate. Die 13 Fragen werden heute von fast 90% aller Befragten und in allen Bildungsschichten fast auf die gleiche Weise falsch beantwortet. Man hat auch Schimpansen nach dem Zufallsprinzip für die 13 Fragen jeweils den Buchstaben A, B oder C auswählen lassen und das Ergebnis war im Gesamtdurchschnitt lediglich zu 60% falsch.

Das Buch zeigt gekonnt falsche Wahrnehmungen auf, die leider allzu oft auch zu falschen Entscheidungen in der Politik und Wirtschaft führen. Rosling zeigt aber auch die Methoden auf, wie man sich dieser Falschwahrnehmungen entziehen kann und eine ganz große Hilfe dabei spielt das Hinterfragen von vorgelegten Statistiken und anderem Zahlenmaterial. Das Buch eignet sich auch hervorragend als legitime Informationsquelle.

Klimawandel?

Das Zahlen und Datenmaterial hat – so berichtet der Autor selbst in seinem Buch Factfulness – auch den ehemaligen Kandidaten für das US-Präsidentenamt, Al Gore, begeistert. In einem persönlichen Gespräch bat er Rosling, ob er die Diagramme auch für seine Präsentationen bezüglich des Klimawandels nutzen dürfe. Rosling lehnte dies ab. Doch die Begründung dafür findet Ihr im Buch!

Muss gleich in mein Meeting und habe noch 40 Minuten Zeit, um mich vorzubereiten.

In diesem Sinne – Wünsche ich Euch noch einen schönen Abend und bis morgen! Da geht es dann um virtuelle Maschinen 😉

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