Wie man erkennt, ob ein Bild KI-generiert ist

‍Modelle zur Bilderzeugung werden immer fortschrittlicher, und wir sehen eine Zunahme von lebensechten Bildern, die durch künstliche Intelligenz (KI) erzeugt werden. Die Debatte zwischen KI- und echten Fotos wird immer relevanter, da es immer schwieriger wird, zwischen den beiden zu unterscheiden. Es gab bereits mehrere Fälle, in denen KI-generierte Bilder das Internet getäuscht haben. Wir haben Papst Franziskus in einer Pufferjacke und Katy Perry auf der Met Gala 2024 gesehen. Beide Bilder wurden von generativer KI erstellt. Mit anderen Worten, sie waren nicht echt. Auf den ersten Blick glaubte das Internet jedoch, dass sie es wären.

Manchmal kann diese Verwechslung amüsant sein, aber häufiger stellt sie ein ernstes ethisches Problem dar. Genauso wie es wichtig ist, mit der Funktionsweise generativer KI Schritt zu halten, ist es auch entscheidend zu wissen, wie man erkennt, ob etwas KI-generiert ist. In diesem Artikel werden wir KI-generierte Bilder genauer unter die Lupe nehmen, die Vor- und Nachteile von KI-Kunst verstehen, rechtliche Fragen erörtern und wichtige Methoden und Werkzeuge untersuchen, um sie von echten Bildern zu unterscheiden.

Was genau sind KI-generierte Bilder?  

KI-Bilder werden mithilfe von Modellen zur Bilderzeugung 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 Modelle zur Bilderzeugung verschiedene Merkmale und Details aus diesen Bildern. Dies hilft ihnen, neue Bilder zu erstellen, die in Stil und Inhalt denjenigen ähneln, von denen sie gelernt haben.

Es gibt viele Arten von Modellen zur Bilderzeugung, jedes mit seinen eigenen besonderen Merkmalen. Beispielsweise verwenden Generative Adversarial Networks (GANs) zwei neuronale Netze, die zusammenarbeiten, um realistische Bilder zu erstellen, die ihren Trainingsdaten ähneln. Diffusionsmodelle erzeugen Bilder, indem sie zufälliges Rauschen allmählich in klare Bilder verwandeln. Transformatoren, wie sie in Modellen wie DALL-E und CLIP verwendet werden, nutzen Self-Attention-Mechanismen, um Bilder aus Textbeschreibungen zu generieren. 

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Jeder kann KI-Bilder mit Tools wie OpenAIs GPT-4o, Midjourney, Gencraft oder Stable Diffusion erstellen. Diese Bilder tauchen jetzt überall im Internet auf, oft ohne Kennzeichnung, dass sie von KI erstellt wurden.

Die Vor- und Nachteile von KI-Kunst

Wie die Fotografie oder Malerei wird die KI-Bilderzeugung von vielen als eine neue Kunstform angesehen. KI-Gemälde werden für Tausende von Dollar verkauft und gewinnen Kunstwettbewerbe. Dies wirft die Frage auf: Ist KI-Kunst eine gute Sache, und was sind die Vor- und Nachteile einer solchen Bilderzeugung?

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Es gibt unterschiedliche Meinungen dazu. Beispielsweise könnten kleine Unternehmen mit einem begrenzten Budget generierte Kunst als Pluspunkt sehen. Sie können benutzerdefinierte Bilder erstellen, die perfekt zu Branding- und Marketinganforderungen passen. Diese Tools können Zeit sparen, indem sie schnell hochwertige Grafiken erstellen und dazu beitragen, kreative Projekte auf Kurs zu halten. In Bezug auf die Inspiration von Künstlern kann die Bilderzeugung den Zugang zu einer riesigen Bibliothek einzigartiger Optionen ermöglichen. Ein Künstler kann eine Idee leicht visualisieren, bevor er sie zum Leben erweckt. 

Allerdings mangelt es KI-generierten Bildern oft an emotionaler Tiefe, und sie haben Schwierigkeiten, rohe menschliche Erfahrungen einzufangen. Manchmal kann die Qualität inkonsistent sein, wobei Bilder verpixelt oder unrealistisch erscheinen. Sich zu sehr auf KI zu verlassen, kann Kreativität und kritisches Denken unterdrücken. Es besteht auch die Gefahr des Missbrauchs. KI-Bilder können leicht manipuliert werden und zu Fehlinformationen führen. Auch die Verwendung dieser Tools kann eine steile Lernkurve mit sich bringen, und sie können Verzerrungen aus ihren Trainingsdaten enthalten. Hier sind einige weitere Nachteile von KI-Kunst:

• Ethische Bedenken: Fragen des geistigen Eigentums wie Urheberschaft, Eigentum und Urheberrecht an KI-generierter Kunst können komplex und umstritten sein.
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• Arbeitsplatzverluste: Die weitverbreitete Verwendung von KI in der Kunst könnte die Möglichkeiten für menschliche Künstler und Designer verringern.
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• Kulturelle Unsensibilität: KI-Kunst versteht und respektiert möglicherweise keine kulturellen Kontexte, was zu unangemessenen oder beleidigenden Kreationen führt.

Die rechtlichen Grauzonen von KI-generierten Bildern

Mit dem Fortschritt der KI sind wir als Gesellschaft noch aktiv dabei, die rechtlichen Auswirkungen (wie Urheberrechtsfragen) zu klären. Im Gegensatz zu traditionellen Kreationen können KI-generierte Bilder in einigen Ländern wie den USA nicht urheberrechtlich geschützt werden, da sie im Wesentlichen Remixes bestehender Werke sind, von denen viele bereits urheberrechtlich geschützt sind. Es wird kompliziert, weil das KI-Training oft riesige Datenmengen umfasst, die aus dem Internet gescrapt werden und potenziell urheberrechtlich geschütztes Material enthalten. Aus diesem Grund protestieren viele Menschen aktiv gegen die Verwendung urheberrechtlich geschützter Inhalte für das Modelltraining von KI und fordern bessere Vorschriften.

Einige Unternehmen haben sogar Klagen eingereicht. Getty Images, ein Anbieter von Stockbildern, hat eine Klage gegen Stability AI, einen KI-Kunstgenerator, eingereicht, weil dieser angeblich die Bildbibliothek von Getty dupliziert und für kommerzielle Zwecke verwendet hat. Mehrere Bilder, die von Stability AIs Text-zu-Bild-Modell 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 Urheberrechtsgesetze verletzen. 

Wie man überprüft, ob ein Bild KI-generiert ist

Es ist von entscheidender Bedeutung zu lernen, wie man KI-Bilder erkennt, da ihre Verwendung in Fake News zur Irreführung von Menschen zugenommen hat, insbesondere während Wahlen. Laut BBC gelang es 60 % der Forscher, mithilfe von KI irreführende Bilder über Stimmzettel und Standorte zu erstellen. 

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KI-Bilder beeinflussen auch die Konsumenten. Eine aktuelle Studie von Attest ergab, dass die meisten Konsumenten (76 %) nicht zwischen authentischen und KI-generierten Bildern unterscheiden können. Hier erfahren Sie, wie Sie erkennen können, ob ein Bild KI-generiert ist.

Bildtitel, Beschreibung und Tags überprüfen

Es mag offensichtlich erscheinen, aber der einfachste Weg, KI-Bilder zu erkennen, ist, die Beschreibung und die Tags auf ‘KI-generiert’ zu überprüfen. Da es noch so viele Fragen zu KI-Bildern gibt, tun Unternehmen, die diese generieren und/oder lizenzieren, alles, um transparent über ihre Herkunft zu informieren. Bildagenturen, die KI-Bilder in ihren Bibliotheken zulassen, verlangen von den Anbietern, dass sie die Dateien im Bildtitel, in der Beschreibung und in den Bild-Tags als ‘KI-generiert’ kennzeichnen (was es einfacher macht, bei der Durchsicht ihrer Kataloge nach KI-Bildern zu suchen oder diese auszuschließen). Das Suchen nach diesen Kennzeichnungen ist der einfachste Weg, ein KI-generiertes Bild zu erkennen. 

Nach Wasserzeichen suchen

Eine weitere Möglichkeit, KI-Bilder zu identifizieren, ist die Suche nach Wasserzeichen, da viele KI-Tools diese hinzufügen. Diese können kleine Logos, Text oder Metadaten enthalten. Beispielsweise verwendet DALL-E 3 von OpenAI unsichtbare C2PA-Metadaten und ein sichtbares Content Credentials (CR)-Symbol in der oberen linken Ecke. Das Logo ist jedoch nur sichtbar, wenn das Bild auf einer Website zur Überprüfung von Content Credentials, wie z. B. Content Credentials Verify, überprüft wird. Unternehmen kennzeichnen ihre Bilder möglicherweise unterschiedlich, daher müssen Sie sich möglicherweise mit verschiedenen Indikatoren vertraut machen.

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Google hat kürzlich SynthID angekündigt, eine innovative Methode zum Anbringen von Wasserzeichen auf KI-Bildern. SynthID ermöglicht es, ein digitales Wasserzeichen direkt in die Pixel von KI-generierten Inhalten einzubetten. Es ist für das menschliche Auge unsichtbar, aber zur Identifizierung erkennbar. SynthID kann beurteilen, ob ein KI-Tool ein Bild wahrscheinlich erstellt hat, indem es nach diesem digitalen Wasserzeichen sucht.

Nach Verzerrungen oder Anomalien im Bild suchen

KI-generierte Bilder weisen aufgrund der Einschränkungen von Deep-Learning-Algorithmen oft Unvollkommenheiten auf. Häufige Anomalien sind:

• Verschwommene oder anormale Hintergründe: Falsch ausgerichtete Treppen, seltsam geformte Möbel und verschwommene Details.
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• Haar-Inkonsistenzen: Unnatürliche Texturen, seltsame Muster oder Unschärfe.
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• Übermäßig gerenderte Darstellung: Ein glänzendes, unrealistisches Aussehen mit einer Mischung aus verschwommenen und glatten Texturen.
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• Zubehörfehler: Verformter Schmuck, nicht zusammenpassende Ohrringe und verzerrte Objekte.
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• Seltsame Finger: Zusätzliche Finger, fehlende Daumen oder andere Handanomalien.

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Diese Anzeichen helfen bei der Identifizierung von KI-generierten Bildern. Fortschritte in der KI bedeuten jedoch, dass zukünftige KI-Bilder möglicherweise weniger sichtbare Fehler aufweisen.

KI-Bildidentifizierungstools verwenden

Die Verwendung von KI-Bildidentifizierungstools ist eine weitere Möglichkeit, KI-Bilder zu erkennen, obwohl Sie bedenken sollten, dass dies möglicherweise nicht ganz genau ist. Werfen wir einen Blick auf einige der beliebtesten Tools zur Erkennung von KI-Bildern:

• AI Or Not: Verwendet fortschrittliche Algorithmen und maschinelles Lernen, um echte und gefälschte Inhalte schnell zu authentifizieren. Es ist besonders effektiv bei gefälschten NFT-Bildern.
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• Content at Scale: Dieses kostenlose und unkomplizierte Tool bietet eine Wahrscheinlichkeitsbewertung für Mensch vs. KI für Bilder von beliebten Generatoren.
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• Illuminarty: Bietet eine umfassende Analyse von KI-generierten Bildern und Texten, einschließlich der Identifizierung von KI-Modellen und spezifischen KI-generierten Bereichen.
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• Maybe's AI Art Detector: Ein einfach zu bedienendes Tool, das ein ViT-Modell verwendet, um eine prozentuale Bewertung für Mensch vs. künstlich für künstlerische Bilder zu liefern.
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• V7 Deepfake Detector: Eine Chrome-Erweiterung zum Erkennen von StyleGAN-Deepfake-Bildern, die bei der Identifizierung gefälschter Profile hilfreich ist.
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• Fake Image Detector: Verwendet Metadaten und Error Level Analysis (ELA), um manipulierte Bilder zu erkennen, hat jedoch eine eingeschränkte Dateikompatibilität und es kommt zu Abstürzen.

Da sich KI-generierte Medien immer weiter verbreiten und weiterentwickeln, werden diese Tools in Zukunft noch effektiver sein.

Wesentliche Erkenntnisse

Da generative KI-Modelle immer intelligenter werden, wird es zunehmend schwieriger, KI-generierte Bilder von echten Fotos zu unterscheiden. Dies ist zwar im Hinblick auf den technologischen Fortschritt aufregend, aber auch ethisch bedenklich. Es stimmt, dass KI eine kostengünstige und innovative Möglichkeit zur Erstellung von Bildern bietet, aber es gibt rechtliche und praktische Hürden zu berücksichtigen. Glücklicherweise werden Methoden und Werkzeuge entwickelt, die uns helfen, dieses neue Dilemma zu bewältigen. Indem wir uns auf dem Laufenden halten, können wir sicherstellen, dass visuelle Inhalte vertrauenswürdig bleiben.

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