GANs
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GANs – Wie generative KI täuschend echte Bilder erschafft
Einführung: GANs (Generative Adversarial Networks) sind ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz, das zwei neuronale Netzwerke gegeneinander antreten lässt, um neue, realistisch wirkende Daten – meist Bilder – zu erzeugen. Sie sind die technische Grundlage vieler Deepfakes, KI-Bildgeneratoren und realistischer Fälschungen im Netz.
Merkmale / Typische Formen
- Zwei Netzwerke im Wettstreit: Ein Generator erstellt Bilder, ein Diskriminator bewertet, ob sie echt oder künstlich sind – so lernt das System stetig.
- Realistische Bildgenerierung: GANs erzeugen Fotos von Personen, Landschaften oder Szenen, die nie existierten.
- Vielfältige Einsatzbereiche: Von Kunst und Design bis zu medizinischen Anwendungen oder Spieleentwicklung.
- Basis für Deepfakes: Viele täuschend echte Bildmanipulationen und Fake-Videos nutzen GAN-Technologie.
Beispiele aus der Praxis
- Die Website „thispersondoesnotexist.com“ zeigt mit jedem Aufruf ein neues, per GAN erzeugtes Porträt einer nicht realen Person.
- In Sozialen Netzwerken kursieren Fake-Profile mit GAN-generierten Profilbildern – schwer als Fälschung zu erkennen.
Folgen / Auswirkungen
- Täuschungspotenzial steigt: GANs ermöglichen realistische Fakes, die Vertrauen in Bilder und Videos erschüttern.
- Verbreitung von Desinformation: Mit GANs erzeugte Inhalte werden in manipulativen Kontexten eingesetzt.
- Ethik-Debatten: Fragen zu Urheberrecht, Identitätsmissbrauch und bewusster Irreführung nehmen zu.
- Chancen in der Forschung: GANs helfen bei der Datenvergrößerung für Maschinelles Lernen in Bereichen wie Medizin oder Klimamodelle.
Schutz & Empfehlungen
- Bildquellen prüfen: Rückwärtssuche und Analyse-Tools wie InVID helfen, GAN-Fakes zu erkennen.
- Achtsam bei „perfekten“ Gesichtern: Asymmetrien, Hintergrundfehler oder unnatürliche Details sind typische Anzeichen.
- Fakes melden: Verdächtige Inhalte auf Plattformen markieren und aufklären.
- Wissen über KI stärken: Medienkompetenz hilft, Technik wie GANs zu verstehen und kritisch einzuordnen.
Häufige Irrtümer / Missverständnisse
- „GANs sind nur Spielerei“ – Tatsächlich sind sie technologisch hochkomplex und in vielen Branchen relevant.
- „Ich erkenne Fakes sofort“ – Viele GAN-Bilder sind so gut, dass selbst Expert:innen Probleme haben.
- „KI ist objektiv“ – Auch GANs übernehmen Verzerrungen aus ihren Trainingsdaten und können Bias verstärken.
