Maschinelles Lernen
Maschinelles Lernen
Grundlagen, Anwendungen und Risiken von Künstlicher Intelligenz im Kontext von Cybercrime, Betrug und Desinformation.
Was ist Maschinelles Lernen?
Maschinelles Lernen (englisch: Machine Learning) ist ein Teilgebiet der Künstlichen Intelligenz (KI), bei dem Computerprogramme aus großen Datenmengen selbstständig Muster erkennen und Entscheidungen treffen können, ohne explizit dafür programmiert zu sein. Diese Technologie findet Anwendung in sozialen Netzwerken wie Facebook, Instagram oder TikTok, beispielsweise zur Inhaltsmoderation oder zur personalisierten Werbung. Maschinelles Lernen ist relevant für die Bereiche Desinformation, Cybercrime und Betrug, da automatisierte Systeme oft von Betrüger:innen missbraucht werden können, um täuschend echte Inhalte zu generieren (z. B. Deepfakes). Gleichzeitig nutzen Faktenchecker wie Mimikama maschinelles Lernen, um Falschinformationen effektiv zu identifizieren und zu bekämpfen.
Merkmale / Typische Formen
- Überwachtes Lernen: Lernen anhand bekannter Datenmuster.
- Unüberwachtes Lernen: Selbstständiges Finden von Mustern in Daten ohne vorgegebene Klassifizierung.
- Verstärkendes Lernen (Reinforcement Learning): Lernen durch Feedback und Anpassung des Verhaltens.
- Neuronale Netzwerke: Computermodelle, die menschlichen Gehirnstrukturen ähneln und komplexe Aufgaben bewältigen.
Technische Merkmale
- Nutzung großer Datenmengen (Big Data)
- Einsatz von Algorithmen wie Entscheidungsbäumen, neuronalen Netzwerken oder Clustering-Verfahren
Beispiele aus der Praxis
- Auf Facebook kursieren mithilfe von maschinellem Lernen generierte Fake-Profile, die zur Verbreitung von Desinformation oder Betrug genutzt werden.
- Automatisierte Bots auf Plattformen wie Instagram oder TikTok täuschen Nutzer:innen und manipulieren Reichweiten und Meinungen.
- Betrüger:innen erstellen mithilfe von KI-gesteuerten Sprachsystemen täuschend echte Telefonanrufe, die Opfern persönliche Daten entlocken sollen (Voice Phishing).
- Maschinell generierte Deepfakes von bekannten Persönlichkeiten kursieren auf Telegram, um politische oder gesellschaftliche Konflikte anzufachen.
Folgen / Auswirkungen
- Identitätsdiebstahl: Einsatz von maschinell generierten Inhalten für betrügerische Zwecke.
- Vertrauensverlust: Schwierigkeit, echte von maschinell erzeugten Informationen zu unterscheiden.
- Radikalisierung: Algorithmen fördern Polarisierung und die Bildung von Echokammern.
- Wirtschaftlicher Schaden: Automatisierter Betrug mit erheblichen finanziellen Folgen.
Schutz & Empfehlungen
- Kritische Prüfung von Informationen, insbesondere bei unerwarteten Nachrichten.
- Verwendung von Sicherheitsfunktionen wie der Zwei-Faktor-Authentifizierung.
- Nutzung von Faktencheck-Portalen wie Mimikama oder anderen Faktencheckern.
- Vorsicht im Umgang mit unbekannten Personen oder Profilen im Netz.
Häufige Irrtümer / Missverständnisse
- Maschinelles Lernen ist völlig autonom: In Wahrheit benötigen Systeme kontinuierliche menschliche Überprüfung und Anpassung.
- KI erkennt immer Wahrheit: KI-Algorithmen können manipuliert werden und falsche Muster lernen, was Desinformation begünstigt.
