So erkennst du, ob ein Bild KI-generiert ist

Modelle zur Bildgenerierung werden immer fortschrittlicher, und wir sehen zunehmend lebensnahe Bilder künstlicher Intelligenz (AI). Die Debatte über KI oder echtes Foto wird immer relevanter, da es schwieriger wird, zwischen beiden zu unterscheiden. Es gab mehrere Fälle, in denen KI-generierte Bilder das Internet getäuscht haben. Wir haben Papst Franziskus in einer Daunenjacke und Katy Perry bei der Met Gala 2024 gesehen. Beide Bilder wurden von generativer KI erzeugt. 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 stellt sie ein ernstes ethisches Problem dar. Genauso wichtig, wie du dich darüber informierst, wie generative KI funktioniert, ist es auch, zu wissen, wie du erkennst, ob etwas KI-generiert ist. In diesem Artikel werfen wir einen genaueren Blick auf KI-generierte Bilder, betrachten die Vor- und Nachteile von KI-Kunst, besprechen rechtliche Fragen und untersuchen wichtige Methoden und Tools, mit denen du sie von echten Bildern unterscheiden kannst.

Was genau sind KI-generierte Bilder?#

KI-Bilder werden mithilfe von Modellen zur Bildgenerierung erstellt, die auf großen Datensätzen trainierte neuronale Netze verwenden, um realistische Bilder zu erzeugen. Beeindruckend ist ihre Fähigkeit, Stile, Konzepte und Merkmale zu kombinieren und dadurch künstlerische und passende Bilder zu erstellen. Während des Trainings lernen die Modelle zur Bildgenerierung verschiedene Merkmale und Details aus diesen Bildern. Dadurch können sie neue Bilder erstellen, die Stil und Inhalt der Bilder, von denen sie gelernt haben, ähneln.

Es gibt viele Arten von Modellen zur Bildgenerierung, die jeweils eigene besondere Eigenschaften haben. Generative gegnerische Netzwerke (GANs) verwenden beispielsweise zwei neuronale Netze, die zusammenarbeiten, um realistische Bilder zu erzeugen, die ihren Trainingsdaten ähneln. Diffusionsmodelle erzeugen Bilder, indem sie zufälliges Rauschen schrittweise in klare Bilder umwandeln. Transformer, wie sie in Modellen wie DALL-E und CLIP verwendet werden, nutzen Selbstaufmerksamkeitsmechanismen, um Bilder aus Textbeschreibungen zu erzeugen.

Abb. 1 Von DALL-E 2 generiert. Prompt: Ein Sessel in Form einer Avocado.

Jeder kann mithilfe von Tools wie OpenAI’s GPT-4o, Midjourney, Gencraft oder Stable Diffusion KI-Bilder erstellen. Diese Bilder tauchen mittlerweile überall im Internet auf, oft ohne Kennzeichnung, die darauf hinweist, dass sie von KI erstellt wurden.

Die Vor- und Nachteile von KI-Kunst#

Wie Fotografie oder Malerei wird die KI-Bildgenerierung 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 etwas Gutes, und welche Vor- und Nachteile hat diese Art der Bildgenerierung?

Abb. 2 Ein KI-generiertes Kunstwerk.

Dazu gibt es unterschiedliche Meinungen. Kleine Unternehmen mit begrenztem Budget könnten generierte Kunst beispielsweise als Vorteil betrachten. Sie können individuelle Bilder erstellen, die genau zu ihrer Marke und ihren Marketinganforderungen passen. Diese Tools sparen Zeit, indem sie schnell hochwertige visuelle Inhalte erzeugen, und helfen dabei, kreative Projekte planmäßig voranzubringen. Für die Inspiration von Künstlern kann die Bildgenerierung Zugang zu einer umfangreichen Bibliothek einzigartiger Möglichkeiten bieten. Ein Künstler kann eine Idee leicht visualisieren, bevor er sie zum Leben erweckt.

Allerdings fehlt KI-generierten Bildern häufig emotionale Tiefe, und es kann ihnen schwerfallen, unmittelbare menschliche Erfahrungen einzufangen. Manchmal ist die Qualität uneinheitlich, sodass Bilder verpixelt oder unrealistisch wirken. Eine zu starke Abhängigkeit von KI kann Kreativität und kritisches Denken hemmen. Außerdem besteht die Gefahr des Missbrauchs. KI-Bilder lassen sich leicht manipulieren und können zu Fehlinformationen führen. Die Verwendung dieser Tools kann zudem eine steile Lernkurve erfordern, und sie können Verzerrungen aus ihren Trainingsdaten übernehmen. Hier sind einige weitere Nachteile von KI-Kunst:

• Ethische Bedenken: Fragen zum geistigen Eigentum, etwa zur Urheberschaft, zu Eigentumsrechten und zum Urheberrecht bei KI-generierter Kunst, können komplex und umstritten sein.
• Verdrängung von Arbeitsplätzen: Der weitverbreitete Einsatz von KI in der Kunst könnte die Möglichkeiten für menschliche Künstler und Designer verringern.
• Kulturelle Unsensibilität: KI-Kunst versteht und respektiert kulturelle Zusammenhänge möglicherweise nicht, was zu unangemessenen oder beleidigenden Erzeugnissen führen kann.

Die rechtlichen Grauzonen von KI-generierten Bildern#

Während die KI Fortschritte macht, klären wir als Gesellschaft weiterhin aktiv ihre rechtlichen Auswirkungen, etwa Fragen zum Urheberrecht. Anders als traditionelle Schöpfungen können KI-generierte Bilder in einigen Ländern wie den USA nicht urheberrechtlich geschützt werden, da sie im Wesentlichen Neuzusammenstellungen bestehender Werke sind, von denen viele bereits urheberrechtlich geschützt sind. Die Sache wird dadurch kompliziert, dass das Training von KI häufig die Verarbeitung riesiger Mengen aus dem Internet zusammengetragener Daten umfasst, die möglicherweise urheberrechtlich geschütztes Material enthalten. Aus diesem Grund protestieren viele Menschen aktiv gegen die Verwendung urheberrechtlich geschützter Inhalte für das Training von Modellen und fordern bessere Regelungen.

Einige Unternehmen haben sogar Klagen eingereicht. Getty Images, ein Anbieter von Stockbildern, reichte eine Klage gegen Stability AI, einen Generator für KI-Kunst, ein, weil das Unternehmen angeblich die Bildbibliothek von Getty für kommerzielle Zwecke vervielfältigt und verwendet hatte. Mehrere von Stability AIs Text-zu-Bild-Modell erzeugte Bilder tragen das Wasserzeichen von Getty. Auch DeviantArt und zwei weitere KI-Unternehmen werden von einem Künstler im Rahmen einer Sammelklage verklagt, in der behauptet wird, ihre KI-generierten Kunstwerke verletzten das Urheberrecht.

So prüfst du, ob ein Bild KI-generiert ist#

Zu lernen, wie du KI-Bilder erkennst, ist wichtig, weil ihre Verwendung in Fake News zur Irreführung von Menschen zugenommen hat, insbesondere während Wahlen. Laut der BBC gelang es 60 % der Forschenden, mithilfe von KI irreführende Bilder über Wahlurnen und deren Standorte zu erstellen.

Abb. 3 Ein gefälschtes Bild von Wahlurnen in einem Müllcontainer.

KI-Bilder wirken sich auch auf Verbraucher aus. Eine aktuelle Studie von Attest ergab, dass die meisten Verbraucher (76 %) den Unterschied zwischen authentischen und KI-generierten Bildern nicht erkennen können. So erkennst du, ob ein Bild KI-generiert ist.

Prüfe Bildtitel, Beschreibung und Tags#

Es mag offensichtlich erscheinen, aber am einfachsten erkennst du KI-Bilder, indem du in der Beschreibung und in den Tags nach „AI-Generated“ suchst. Da es im Zusammenhang mit KI-Bildern noch immer so viele offene Fragen gibt, tun Unternehmen, die sie erzeugen und/oder lizenzieren, alles, um ihre Herkunft transparent zu machen. Stockfotoagenturen, die KI-Bilder in ihren Bibliotheken zulassen, verlangen von Beitragenden, die Dateien im Bildtitel, in der Beschreibung und in den Bild-Tags als „AI-generated“ zu kennzeichnen. Dadurch lassen sich KI-Bilder beim Durchsuchen ihrer Kataloge leichter suchen oder ausschließen. Nach solchen Kennzeichnungen zu suchen, ist die einfachste Methode, ein KI-generiertes Bild zu erkennen.

Achte auf Wasserzeichen#

Eine weitere Möglichkeit, KI-Bilder zu erkennen, besteht darin, nach Wasserzeichen zu suchen, da viele KI-Tools solche hinzufügen. Dazu können kleine Logos, Text oder Metadaten gehören. OpenAI’s DALL-E 3 verwendet beispielsweise unsichtbare C2PA-Metadaten und ein sichtbares Symbol für Inhaltsnachweise (CR) in der oberen linken Ecke. Das Logo ist jedoch nur sichtbar, wenn du das Bild auf einer Website zur Überprüfung von Inhaltsnachweisen wie Content Credentials Verify prüfst. Unternehmen können ihre Bilder unterschiedlich kennzeichnen, daher musst du dich möglicherweise mit verschiedenen Indikatoren vertraut machen.

Abb. 4. Von ChatGPT generierte Bilder enthalten C2PA-Metadaten (Quelle: openai.com)

Google hat kürzlich SynthID angekündigt, eine innovative Möglichkeit, KI-Bilder mit einem Wasserzeichen zu versehen. SynthID ermöglicht es, ein digitales Wasserzeichen direkt in die Pixel KI-generierter Inhalte einzubetten. Für das menschliche Auge ist es unsichtbar, zur Identifizierung jedoch erkennbar. SynthID kann anhand dieses digitalen Wasserzeichens feststellen, ob ein KI-Tool ein Bild wahrscheinlich erstellt hat.

Suche im Bild nach Verzerrungen oder Anomalien#

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

• Verschwommene oder ungewöhnliche Hintergründe: Schief ausgerichtete Treppen, seltsam geformte Möbel und verschwommene Details.
• Unstimmigkeiten bei Haaren: Unnatürliche Texturen, ungewöhnliche Muster oder Unschärfe.
• Übermäßig stark gerenderte Darstellung: Ein glänzendes, unrealistisches Erscheinungsbild mit einer Mischung aus verschwommenen und glatten Texturen.
• Fehler bei Accessoires: Verformter Schmuck, nicht zusammenpassende Ohrringe und verzerrte Gegenstände.
• Seltsame Finger: Zusätzliche Finger, fehlende Daumen oder andere Anomalien an den Händen.

Abb. 5 Anomalien in einem KI-generierten Bild.

Diese Anzeichen helfen dabei, KI-generierte Bilder zu erkennen. Fortschritte in der KI bedeuten jedoch, dass zukünftige KI-Bilder möglicherweise weniger sichtbare Fehler aufweisen.

Verwende Tools zur Erkennung von KI-Bildern#

Die Verwendung von Tools zur Erkennung von KI-Bildern ist eine weitere Möglichkeit, KI-Bilder zu erkennen. Dabei solltest du jedoch beachten, dass die Ergebnisse möglicherweise nicht vollständig korrekt sind. Sehen wir uns einige der beliebtesten Tools zur Erkennung von KI-Bildern an:

• AI Or Not: Verwendet fortschrittliche Algorithmen und maschinelles Lernen, um echte und gefälschte Inhalte schnell zu authentifizieren. Besonders effektiv ist das Tool bei gefälschten NFT-Bildern.
• Content at Scale: Dieses kostenlose und unkomplizierte Tool liefert für Bilder beliebter Generatoren einen Wahrscheinlichkeitswert für „Mensch“ oder „KI“.
• Illuminarty: Bietet eine umfassende Analyse von KI-generierten Bildern und Texten, einschließlich der Identifizierung von KI-Modellen und spezifischen KI-generierten Bereichen.
• Maybe's AI Art Detector: Ein benutzerfreundliches Tool, das ein ViT-Modell verwendet, um für künstlerische Bilder einen prozentualen Wert für „menschlich“ oder „künstlich“ zu ermitteln.
• V7 Deepfake Detector: Eine Chrome-Erweiterung zur Erkennung von StyleGAN-Deepfake-Bildern, die bei der Identifizierung gefälschter Profile hilft.
• Fake Image Detector: Verwendet Metadaten und die Fehlerstufenanalyse (ELA), um manipulierte Bilder zu erkennen, ist jedoch mit nur wenigen Dateiformaten kompatibel und stürzt gelegentlich ab.

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

Wichtige Erkenntnisse#

Je intelligenter generative KI-Modelle werden, desto schwieriger wird es, KI-generierte Bilder von echten Fotos zu unterscheiden. Die technologischen Fortschritte sind zwar spannend, werfen aber auch ethische Fragen auf. KI bietet zweifellos eine kostengünstige und innovative Möglichkeit, visuelle Inhalte zu erstellen, doch es gibt rechtliche und praktische Hürden zu berücksichtigen. Glücklicherweise werden Methoden und Tools entwickelt, die uns helfen, mit diesem neuen Dilemma umzugehen. Wenn wir uns informieren, können wir sicherstellen, dass visuelle Inhalte vertrauenswürdig bleiben.

Tausche dich in unserer Community aus, um mehr über KI zu erfahren! Sieh dir unser GitHub-Repository an und erfahre, wie wir KI nutzen, um innovative Lösungen in verschiedenen Branchen wie dem Gesundheitswesen und der Landwirtschaft zu entwickeln. Erschließe gemeinsam mit uns neue Möglichkeiten!