Mit einer neuen Trainingsmethode von Forschern der University of Southampton lernen Internetnutzer in nur 15 Minuten, KI-generierte von echten Bildern zu unterscheiden. Die Künstliche Intelligenz (KI) hat sich mittlerweile so weit entwickelt, dass die von ihr erzeugten Deepfake-Gesichter - zumindest von weissen Menschen - hyperrealistisch sind.
Der technische Fortschritt bedeutet, dass viele Menschen KI-Bilder für echte menschliche Gesichter halten. Diese KI-generierten Bilder werden bereits von Heiratsschwindlern, zur Wahlbeeinflussung, für Cybermobbing und sogar für Spionagezwecke genutzt.
Mehr als 7.000 Konten auf X nutzen bereits mit KI gefälschte Profilbilder, um Spam-Inhalte zu veröffentlichen, so die Forscher der University of Southampton. "Menschen sind überraschend schlecht darin, diese hyperrealistischen Bilder von echten Porträts zu unterscheiden", sagt Psychologin Mansi Pattni.
Menschen würden schlechter abschneiden, als wenn sie eine Münze werfen würden. Um das zu ändern, hat Pattni gemeinsam mit Tina Seabrooke "Discern-AI" entwickelt. Die Trainingseinheit besteht aus drei Teilen. Die Psychologinnen präsentieren ihre Forschungsergebnisse in der Fachzeitschrift "Computers in Human Behaviour".
Der erste Teil konzentriert sich auf Merkmale, die User für menschlich halten, wobei sie sich aber täuschen. Menschen beurteilen Gesichter, die symmetrisch aufgebaut sind, instinktiv als menschlicher, doch das ist eher ein Hinweis darauf, dass sie KI-generiert sein könnten. Umgekehrt halten sie ein einprägsames Gesicht eher für KI, obwohl es ein Zeichen für Authentizität ist.
Im zweiten Teil lernen die Teilnehmer, Dinge zu erkennen, die zwar nützlich sind, aber oft übersehen werden. Perfekt retuschierte, hochwertige Bilder stammen eher von einer KI, während eigenwillige Bilder eher echt sind. Im letzten Abschnitt werden die User aufgefordert, Kennzeichen, die vermeintlich auf KI hinweisen, wie glatte Haut oder ein gewinnendes Lächeln, zu ignorieren.
Die Expertinnen haben das Tool mithilfe von 600 Probanden getestet, von denen nur ein Teil am Training teilgenommen hatte. "Die Ergebnisse zeigten durchweg, dass diejenigen, die mit Discern-AI trainiert hatten, gefälschte Bilder weitaus besser erkennen konnten als die aus der Vergleichsgruppe", so Seabrooke abschliessend.
