Mit den Fortschritten der generativen KI ist es wichtig zu lernen, wie man KI-generierte Bilder erkennt. Entdecken Sie Tipps, Tools und Techniken, um Fälschungen effizient und effektiv zu erkennen.

Mit den Fortschritten der generativen KI ist es wichtig zu lernen, wie man KI-generierte Bilder erkennt. Entdecken Sie Tipps, Tools und Techniken, um Fälschungen effizient und effektiv zu erkennen.
DieModelle zur Bilderzeugung werden immer fortschrittlicher, und wir beobachten eine Zunahme lebensechter Bilder mit künstlicher Intelligenz (KI). Die Debatte über KI und echte Fotos wird immer wichtiger, da es immer schwieriger wird, zwischen den beiden zu unterscheiden. Es hat bereits mehrere Fälle gegeben, in denen KI-generierte Bilder das Internet zum Narren gehalten haben. Wir haben Papst Franziskus in einer Pufferjacke und Katy Perry auf der Met Gala 2024 gesehen. Beides waren Bilder, die von generativer KI erzeugt wurden. Mit anderen Worten: Sie waren nicht echt. Auf den ersten Blick glaubte das Internet jedoch, dass sie echt seien.
Manchmal kann diese Verwechslung amüsant sein, häufiger jedoch stellt sie ein ernstes ethisches Problem dar. So wie es wichtig ist, sich über die Funktionsweise der generativen KI auf dem Laufenden zu halten, ist es auch entscheidend zu wissen, woran man erkennt, dass etwas KI-generiert ist. In diesem Artikel werden wir einen genaueren Blick auf KI-generierte Bilder werfen, die Vor- und Nachteile von KI-Kunst verstehen, rechtliche Fragen erörtern und die wichtigsten Methoden und Werkzeuge zur Unterscheidung von echten Bildern untersuchen.
KI-Bilder werden mit Hilfe von Bildgenerierungsmodellen erstellt, die neuronale Netze verwenden, die auf großen Datensätzen trainiert wurden, um realistische Bilder zu erzeugen. Beeindruckend ist ihre Fähigkeit, Stile, Konzepte und Merkmale zu mischen, um künstlerische und relevante Bilder zu erstellen. Während des Trainings lernen die Bilderzeugungsmodelle verschiedene Merkmale und Details aus diesen Bildern. Auf diese Weise können sie neue Bilder erstellen, die in Stil und Inhalt den Bildern ähneln, von denen sie gelernt haben.
Es gibt viele Arten von Bilderzeugungsmodellen, jedes mit seinen eigenen besonderen Merkmalen. Generative Adversarial Networks (GANs) beispielsweise verwenden zwei neuronale Netze, die zusammenarbeiten, um realistische Bilder zu erzeugen, die ihren Trainingsdaten ähneln. Diffusionsmodelle erzeugen Bilder, indem sie zufälliges Rauschen allmählich in klare Bilder umwandeln. Transformatoren, wie sie in Modellen wie DALL-E und CLIP verwendet werden, nutzen Mechanismen der Selbstbeobachtung, um Bilder aus Textbeschreibungen zu erzeugen.
Jeder kann mit Tools wie GPT-4o von OpenAI, Midjourney, Gencraft oder Stable Diffusion KI-Bilder erstellen. Diese Bilder tauchen nun überall im Internet auf, oft ohne jegliche Kennzeichnung, die darauf hinweist, dass sie von KI erstellt wurden.
Wie die Fotografie oder die Malerei wird auch die KI-Bilderzeugung von vielen als neue Kunstform betrachtet. KI-Gemälde werden für Tausende von Dollar verkauft und gewinnen Kunstwettbewerbe. Das wirft die Frage auf: Ist KI-Kunst eine gute Sache, und was sind die Vor- und Nachteile einer solchen Bilderzeugung?
Hierzu gibt es unterschiedliche Meinungen. Kleine Unternehmen mit kleinem Budget könnten zum Beispiel generierte Bilder als Vorteil betrachten. Sie können benutzerdefinierte Bilder erstellen, die perfekt zum Branding und den Marketinganforderungen passen. Diese Tools können Zeit sparen, indem sie schnell qualitativ hochwertige Bilder produzieren und helfen, kreative Projekte auf Kurs zu halten. Im Hinblick auf die Inspiration von Künstlern kann die Bilderstellung Zugang zu einer umfangreichen Bibliothek mit einzigartigen Optionen bieten. Ein Künstler kann eine Idee leicht visualisieren, bevor er sie zum Leben erweckt.
KI-generierten Bildern mangelt es jedoch oft an emotionaler Tiefe, und es fällt ihnen schwer, unverfälschte menschliche Erfahrungen einzufangen. Manchmal ist die Qualität uneinheitlich, und die Bilder wirken verpixelt oder unrealistisch. Wenn man sich zu sehr auf KI verlässt, können Kreativität und kritisches Denken unterdrückt werden. Es besteht auch die Gefahr des Missbrauchs. KI-Bilder können leicht manipuliert werden und zu Fehlinformationen führen. Außerdem ist der Einsatz dieser Tools mit einer steilen Lernkurve verbunden, und sie können aufgrund ihrer Trainingsdaten voreingenommen sein. Hier sind einige weitere Nachteile von KI-Kunst:
Mit den Fortschritten der KI sind wir als Gesellschaft immer noch dabei, die rechtlichen Auswirkungen (z. B. Urheberrechtsfragen) zu klären. Anders als herkömmliche Werke können KI-generierte Bilder in einigen Ländern wie den USA nicht urheberrechtlich geschützt werden, da sie im Wesentlichen Remixe bestehender Werke sind, von denen viele bereits urheberrechtlich geschützt sind. Es wird noch komplizierter, weil für das KI-Training oft riesige Datenmengen aus dem Internet abgerufen werden, darunter möglicherweise auch urheberrechtlich geschütztes Material. Aus diesem Grund protestieren viele Menschen aktiv gegen die Verwendung von urheberrechtlich geschützten Inhalten für das Training von KI-Modellen und fordern bessere Regelungen.
Einige Unternehmen haben sogar rechtliche Schritte eingeleitet. Getty Images, ein Anbieter von Archivbildern, reichte eine Klage gegen Stability AI, einen KI-Kunstgenerator, ein, weil er angeblich die Bildbibliothek von Getty vervielfältigt und zu kommerziellen Zwecken verwendet. Mehrere Bilder, die mit dem Text-zu-Bild-Modell von Stability AI erstellt wurden, tragen das Wasserzeichen von Getty. DeviantArt und zwei weitere KI-Unternehmen werden ebenfalls von einem Künstler in einer Sammelklage verklagt, der behauptet, dass ihre KI-generierten Kunstwerke gegen das Urheberrecht verstoßen.
Das Erkennen von KI-Bildern ist von entscheidender Bedeutung, da ihre Verwendung in Fake News zur Irreführung der Menschen zugenommen hat, insbesondere bei Wahlen. Laut BBC ist es 60 % der Forscher gelungen, mit Hilfe von KI irreführende Bilder über Stimmzettel und Orte zu erstellen.
KI-Bilder beeinflussen auch die Verbraucher. Eine kürzlich von Attest durchgeführte Studie ergab, dass die meisten Verbraucher(76 %) nicht zwischen echten und KI-generierten Bildern unterscheiden können. Hier erfahren Sie, wie Sie erkennen können, ob ein Bild KI-generiert ist.
Eine weitere Möglichkeit, KI-Bilder zu erkennen, ist die Suche nach Wasserzeichen, da viele KI-Tools diese hinzufügen. Dabei kann es sich um kleine Logos, Text oder Metadaten handeln. DALL-E 3 von OpenAI verwendet beispielsweise unsichtbare C2PA-Metadaten und ein sichtbares Content-Credentials-Symbol (CR) in der oberen linken Ecke. Das Logo ist jedoch nur sichtbar, wenn das Bild auf einer Website zur Überprüfung von Inhaltsnachweisen, wie Content Credentials Verify, überprüft wird. Unternehmen können ihre Bilder unterschiedlich kennzeichnen, so dass Sie sich mit den verschiedenen Indikatoren vertraut machen müssen.
Google hat vor kurzem SynthID angekündigt, eine innovative Methode, um KI-Bilder mit Wasserzeichen zu versehen. SynthID ermöglicht es, ein digitales Wasserzeichen direkt in die Pixel von KI-generierten Inhalten einzubetten. Es ist für das menschliche Auge unsichtbar, kann aber zur Identifizierung erkannt werden. SynthID kann beurteilen, ob ein KI-Tool ein Bild wahrscheinlich erstellt hat, indem es nach diesem digitalen Wasserzeichen sucht.
KI-generierte Bilder weisen aufgrund der Grenzen von Deep-Learning-Algorithmen häufig Unvollkommenheiten auf. Zu den häufigen Anomalien gehören:
Anhand dieser Zeichen lassen sich KI-generierte Bilder erkennen. Die Fortschritte in der KI bedeuten jedoch, dass künftige KI-Bilder weniger sichtbare Fehler aufweisen könnten.
Die Verwendung von Tools zur Identifizierung von KI-Bildern ist eine weitere Möglichkeit, um KI-Bilder zu erkennen, obwohl Sie bedenken sollten, dass sie möglicherweise nicht ganz genau sind. Werfen wir einen Blick auf einige der beliebtesten Tools zur Erkennung von KI-Bildern:
Da sich KI-generierte Medien weiter verbreiten und weiterentwickeln, werden diese Tools in Zukunft noch effektiver werden.
Da generative KI-Modelle immer intelligenter werden, wird es immer schwieriger, KI-generierte Bilder von echten Fotos zu unterscheiden. Dies ist zwar im Hinblick auf den technologischen Fortschritt spannend, aber auch ethisch bedenklich. KI bietet zwar eine kosteneffiziente und innovative Möglichkeit zur Erstellung von Bildmaterial, aber es gibt auch rechtliche und praktische Hürden zu beachten. Zum Glück gibt es Methoden und Werkzeuge, die uns helfen, dieses neue Dilemma zu bewältigen. Wenn wir informiert bleiben, können wir sicherstellen, dass visuelle Inhalte vertrauenswürdig bleiben.
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