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So erkennst du, ob ein Bild KI-generiert ist

Da die generative KI immer weiter fortschreitet, ist es wichtig zu lernen, wie man KI-generierte Bilder erkennt. Entdecke Tipps, Tools und Techniken, um Fälschungen effizient und effektiv zu erkennen.

DieModelle zur Bilderzeugung werden immer fortschrittlicher, und wir sehen immer mehr lebensechte 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 schon mehrere Fälle gegeben, 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. 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, aber häufiger ist sie ein ernstes ethisches Problem. Genauso wie es wichtig ist, sich darüber zu informieren, wie generative KI funktioniert, ist es auch wichtig zu wissen, woran man erkennt, dass etwas KI-generiert ist. In diesem Artikel werfen wir einen genaueren Blick auf KI-generierte Bilder, verstehen die Vor- und Nachteile von KI-Kunst, diskutieren rechtliche Fragen und erkunden die wichtigsten Methoden und Werkzeuge, um sie von echten Bildern zu unterscheiden.

Was genau sind KI-generierte Bilder?  

KI-Bilder werden mithilfe 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. So 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) zum Beispiel 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. 

Abb. 1. Generiert von DALL-E 2. Aufforderung: Ein Sessel in der Form einer Avocado.

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

Das Für und Wider der KI-Kunst

Wie die Fotografie oder die Malerei wird auch die KI-Bilderzeugung von vielen als neue Kunstform angesehen. 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?

Abb. 2. Ein KI-generiertes Kunstwerk.

Darüber gibt es unterschiedliche Meinungen. Kleine Unternehmen mit kleinem Budget könnten zum Beispiel generierte Bilder als Vorteil sehen. Sie können individuelle Bilder erstellen, die perfekt zum Branding und den Marketinganforderungen passen. Diese Tools können Zeit sparen, indem sie schnell hochwertige Bilder produzieren und helfen, kreative Projekte auf Kurs zu halten. Was die Inspiration von Künstlern angeht, kann die Bilderstellung Zugang zu einer riesigen Bibliothek mit einzigartigen Optionen bieten. Ein Künstler oder eine Künstlerin kann eine Idee leicht visualisieren, bevor sie zum Leben erweckt wird. 

KI-generierten Bildern mangelt es jedoch oft an emotionaler Tiefe und sie können menschliche Erlebnisse nur schwer einfangen. 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 Umgang mit diesen Werkzeugen mit einer steilen Lernkurve verbunden, und sie können aufgrund ihrer Trainingsdaten voreingenommen sein. Hier sind einige weitere Nachteile von KI-Kunst:

  • Ethische Belange: Fragen zum geistigen Eigentum wie Urheberschaft, Eigentum und Copyright von KI-generierter Kunst können komplex und umstritten sein.
  • Verdrängung von Arbeitsplätzen: Der weit verbreitete Einsatz von KI in der Kunst könnte die Chancen für menschliche Künstler und Designer verringern.
  • Kulturelle Unsensibilität: KI-Kunst kann es versäumen, kulturelle Kontexte zu verstehen und zu respektieren, was zu unangemessenen oder beleidigenden Kreationen führt.

Die rechtlichen Grauzonen von KI-generierten Bildern

Während die KI Fortschritte macht, sind wir als Gesellschaft immer noch dabei, die rechtlichen Auswirkungen (wie z. B. Urheberrechtsfragen) zu klären. Anders als herkömmliche Werke können KI-generierte Bilder in einigen Ländern wie den USA nicht urheberrechtlich geschützt werden, weil sie im Wesentlichen Remixe von bestehenden Werken sind, von denen viele bereits urheberrechtlich geschützt sind. Es wird noch komplizierter, weil für das KI-Training oft riesige Datenmengen aus dem Internet gesammelt 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 Klage eingereicht. Getty Images, ein Anbieter von Archivbildern, reichte eine Klage gegen Stability AI ein, einen KI-Kunstgenerator, der angeblich die Bildbibliothek von Getty vervielfältigt und zu kommerziellen Zwecken verwendet. Mehrere Bilder, die mit dem Text-zu-Bild-Modell von Stability AIerstellt 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. 

So überprüfst du, ob ein Bild AI-generiert ist

Zu lernen, wie man KI-Bilder erkennt, ist wichtig, denn ihr Einsatz in Fake News zur Irreführung der Menschen hat zugenommen, besonders bei Wahlen. Laut BBC ist es 60 % der Forscher/innen gelungen, mit Hilfe von KI irreführende Bilder über Stimmzettel und Orte zu erstellen. 

Abb. 3. Ein gefälschtes Bild von Kisten mit Stimmzetteln in einem Müllcontainer.

KI-Bilder beeinflussen auch die Verbraucher. Eine aktuelle Studie von Attest hat ergeben, dass die meisten Verbraucher/innen(76 %) den Unterschied zwischen authentischen und KI-generierten Bildern nicht erkennen können. Hier erfährst du, wie du erkennen kannst, ob ein Bild künstlich generiert wurde.

Bildtitel, Beschreibung und Tags überprüfen

Es mag offensichtlich erscheinen, aber der einfachste Weg, KI-Bilder zu erkennen, ist, in der Beschreibung und den Tags nach "KI-generiert" zu suchen. Da immer noch so viele Fragen zu KI-Bildern gestellt werden, tun die Unternehmen, die sie erzeugen und/oder lizenzieren, alles, um ihre Herkunft transparent zu machen. 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 die Suche nach KI-Bildern oder den Ausschluss von KI-Bildern beim Surfen in ihren Katalogen erleichtert). Die einfachste Möglichkeit, ein KI-Bild zu erkennen, ist die Suche nach diesen Kennzeichnungen. 

Suche nach Wasserzeichen

Eine weitere Möglichkeit, KI-Bilder zu erkennen, ist die Suche nach Wasserzeichen, denn viele KI-Tools fügen sie hinzu. Das können kleine Logos, Text oder Metadaten sein. DALL-E 3 von OpenAI zum Beispiel verwendet unsichtbare C2PA-Metadaten und ein sichtbares Content Credentials (CR)-Symbol in der linken oberen 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, daher musst du dich mit den verschiedenen Indikatoren vertraut machen.

Abb. 4. Die von ChatGPT erzeugten Bilder enthalten C2PA-Metadaten.

Google hat kürzlich 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 feststellen, ob ein KI-Tool ein Bild wahrscheinlich erstellt hat, indem es nach diesem digitalen Wasserzeichen scannt.

Suche nach Verzerrungen oder Anomalien im Bild

KI-generierte Bilder weisen aufgrund der Grenzen von Deep-Learning-Algorithmen oft Unvollkommenheiten auf. Zu den häufigsten Anomalien gehören:

  • Unscharfe oder abnormale Hintergründe: Schief stehende Treppen, seltsam geformte Möbel und verschwommene Details.
  • Unregelmäßigkeiten im Haar: Unnatürliche Texturen, seltsame Muster oder Unschärfe.
  • Übermäßig gerendertes Aussehen: Ein glänzender, unrealistischer Look mit einer Mischung aus verschwommenen und glatten Texturen.
  • Fehler beim Zubehör: Verzogener Schmuck, nicht zusammenpassende Ohrringe und verbogene Gegenstände.
  • Seltsame Finger: Zusätzliche Finger, fehlende Daumen oder andere Anomalien an der Hand.
Abb. 5. Anomalien in einem KI-generierten Bild.

Diese Zeichen helfen, KI-generierte Bilder zu erkennen. Die Fortschritte in der KI bedeuten jedoch, dass zukünftige KI-Bilder weniger sichtbare Fehler haben könnten.

KI-Tools zur Bildidentifizierung verwenden

Die Verwendung von Tools zur Identifizierung von KI-Bildern ist eine weitere Möglichkeit, um KI-Bilder zu erkennen, aber du solltest bedenken, dass sie möglicherweise nicht ganz genau sind. Werfen wir einen Blick auf einige der beliebtesten Tools zur Erkennung von KI-Bildern:

  • KI oder nicht: Nutzt fortschrittliche Algorithmen und maschinelles Lernen, um echte und gefälschte Inhalte schnell zu authentifizieren. Besonders effektiv ist es bei gefälschten NFT-Bildern.
  • Content at Scale: Dieses kostenlose und unkomplizierte Tool liefert eine Bewertung der Wahrscheinlichkeit von Bildern aus beliebten Generatoren im Vergleich zwischen Mensch und KI.
  • Illuminarty: Bietet eine umfassende Analyse von KI-generierten Bildern und Texten, einschließlich der Identifizierung von KI-Modellen und bestimmten KI-generierten Bereichen.
  • Maybe's AI Art Detector: Ein einfach zu bedienendes Tool, das ein ViT-Modell verwendet, um eine prozentuale Bewertung für künstlerische Bilder im Vergleich zu künstlichen Bildern zu erstellen.
  • V7 Deepfake Detector: Eine Chrome-Erweiterung zur Erkennung von StyleGAN Deepfake-Bildern, die dabei hilft, gefälschte Profile zu identifizieren.
  • Detektor für gefälschte Bilder: Nutzt Metadaten und Error Level Analysis (ELA), um manipulierte Bilder zu erkennen, hat aber eine begrenzte Dateikompatibilität und kann abstürzen.

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

Die wichtigsten Erkenntnisse

Da generative KI-Modelle immer intelligenter werden, wird es immer schwieriger, KI-generierte Bilder von echten Fotos zu unterscheiden. So aufregend der technologische Fortschritt auch ist, so bedenklich ist er auch in ethischer Hinsicht. KI bietet zwar eine kostengünstige und innovative Möglichkeit, Bilder zu erstellen, 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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