So erkennst du, ob ein Bild KI-generiert ist

Bildgenerierungsmodelle werden immer fortgeschrittener, und wir erleben einen Anstieg täuschend echter Bilder aus künstlicher Intelligenz (KI). Die Debatte um KI im Vergleich zu echten Fotos wird immer relevanter, da es schwieriger wird, zwischen beiden zu unterscheiden. Es gab bereits zahlreiche Szenarien, in denen KI-generierte Bilder das Internet getäuscht haben. Wir haben Papst Franziskus in einer Daunenjacke und Katy Perry auf der Met Gala 2024 gesehen. Beide Bilder wurden von generativer KI erfabt. 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, sich darüber auf dem Laufenden zu halten, wie generative KI funktioniert, ist es entscheidend zu wissen, wie man erkennt, ob 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 wichtige Methoden und Tools, um sie von echten Bildern zu unterscheiden.

Was genau sind KI-generierte Bilder?#

KI-Bilder werden mit Bildgenerierungsmodellen erstellt, die neuronale Netzwerke 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 Bildgenerierungsmodelle verschiedene Merkmale und Details aus diesen Bildern. Dies hilft ihnen, neue Bilder zu erstellen, die in Stil und Inhalt denen ähneln, von denen sie gelernt haben.

Es gibt viele Arten von Bildgenerierungsmodellen, von denen jedes seine eigenen Besonderheiten hat. Zum Beispiel verwenden Generative Adversarial Networks (GANs) zwei neuronale Netzwerke, die zusammenarbeiten, um realistische Bilder zu erzeugen, die ihren Trainingsdaten ähneln. Diffusionsmodelle erzeugen Bilder, indem sie zufälliges Rauschen schrittweise in klare Bilder verwandeln. Transformer, wie sie in Modellen wie DALL-E und CLIP verwendet werden, nutzen Self-Attention-Mechanismen, um Bilder aus textuellen Beschreibungen zu generieren.

Abb. 1: Generiert durch DALL-E 2. Prompt: Ein Sessel in Form einer Avocado.

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

Die Vor- und Nachteile von KI-Kunst#

Ähnlich wie Fotografie oder Malerei wird die KI-Bildgenerierung von vielen als eine neue Kunstform betrachtet. KI-Gemälde werden für Tausende von Dollar verkauft und gewinnen Kunstwettbewerbe. Dies wirft die Frage auf: Ist KI-Kunst eine positive Entwicklung, und was sind die Vor- und Nachteile einer solchen Bildgenerierung?

Abb. 2: Ein KI-generiertes Kunstwerk.

Es gibt unterschiedliche Meinungen dazu. Zum Beispiel könnten kleine Unternehmen mit begrenztem 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 visuelle Inhalte produzieren und helfen, kreative Projekte auf Kurs zu halten. In Bezug auf die Inspiration von Künstlern kann die Bildgenerierung Zugang zu einer riesigen Bibliothek einzigartiger Optionen bieten. Ein Künstler kann eine Idee leicht visualisieren, bevor er sie zum Leben erweckt.

KI-generierte Bilder haben jedoch oft keine emotionale Tiefe und haben Schwierigkeiten, echte menschliche Erfahrungen einzufangen. Manchmal kann die Qualität uneinheitlich sein, wobei Bilder verpixelt oder unrealistisch wirken. Sich zu sehr auf KI zu verlassen, kann Kreativität und kritisches Denken ersticken. Es besteht auch die Gefahr des Missbrauchs. KI-Bilder können leicht manipuliert werden und zu Fehlinformationen führen. Zudem kann die Nutzung dieser Tools eine steile Lernkurve mit sich bringen und sie können Vorurteile aus ihren Trainingsdaten enthalten. Hier sind einige weitere Nachteile von KI-Kunst:

• Ethische Bedenken: Fragen zum geistigen Eigentum wie Urheberschaft, Eigentumsrechte und das Copyright von KI-generierter Kunst können komplex und umstritten sein.
• Verdrängung von Arbeitsplätzen: Der weit verbreitete Einsatz von KI in der Kunst könnte die Möglichkeiten für menschliche Künstler und Designer verringern.
• Kulturelle Unsensibilität: KI-Kunst versteht und respektiert möglicherweise kulturelle Kontexte nicht, was zu unangemessenen oder anstößigen Kreationen führen kann.

Die rechtlichen Grauzonen von KI-generierten Bildern#

Da sich die KI weiterentwickelt, klären wir als Gesellschaft rechtliche Fragen (wie Urheberrechtsprobleme) noch immer aktiv. Im Gegensatz zu traditionellen Schöpfungen können KI-generierte Bilder in einigen Ländern wie den USA nicht urheberrechtlich geschützt werden, da sie im Wesentlichen Remixes bereits existierender Werke sind, von denen viele bereits urheberrechtlich geschützt sind. Die Sache wird kompliziert, da das KI-Training oft riesige Mengen an aus dem Internet zusammengetragenen Daten erfordert, die möglicherweise urheberrechtlich geschütztes Material enthalten. Aus diesem Grund protestieren viele Menschen aktiv gegen die Nutzung von urheberrechtlich geschützten Inhalten für das Modelltraining von KI und fordern bessere Regelungen.

Einige Unternehmen haben sogar Klagen eingereicht. Getty Images, ein Anbieter von Stockfotos, hat eine Klage gegen Stability AI, einen Generator für KI-Kunst, eingereicht, weil dieser angeblich Gettys Bildbibliothek vervielfältigt und zu kommerziellen Zwecken genutzt haben soll. Mehrere von Stability AIs Text-zu-Bild-Modell erzeugte Bilder tragen Gettys Wasserzeichen. DeviantArt und zwei weitere KI-Unternehmen werden zudem von einem Künstler in einer Sammelklage verklagt, in der geltend gemacht wird, dass ihre KI-generierten Kunstwerke gegen Urhebergesetze verstoßen.

Wie man überprüft, ob ein Bild KI-generiert ist#

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

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

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

Überprüfe den Bildtitel, die Beschreibung und die Tags#

Es mag offensichtlich erscheinen, aber der einfachste Weg, KI-Bilder zu erkennen, besteht darin, die Beschreibung und die Tags auf „KI-generiert“ zu prüfen. Da es immer noch viele offene Fragen zu KI-Bildern gibt, tun Unternehmen, die diese generieren und/oder lizenzieren, alles, um bezüglich ihrer Herkunft transparent zu sein. Stockfoto-Agenturen, die KI-Bilder in ihren Bibliotheken zulassen, verlangen von Mitwirkenden, dass sie die Dateien im Bildtitel, in der Beschreibung und in den Bild-Tags als „KI-generiert“ kennzeichnen (was das Suchen oder Ausschließen von KI-Bildern beim Durchsuchen ihrer Kataloge erleichtert). Nach diesen Etiketten zu suchen, ist der einfachste Weg, ein KI-generiertes Bild zu identifizieren.

Achte auf Wasserzeichen#

Eine weitere Möglichkeit, KI-Bilder zu identifizieren, 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 Content Credentials (CR)-Symbol 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 kennzeichnen ihre Bilder möglicherweise unterschiedlich, sodass du dich möglicherweise mit verschiedenen Indikatoren vertraut machen musst.

Abb. 4. Bilder, die von ChatGPT generiert wurden, enthalten C2PA-Metadaten (Quelle: openai.com)

Google hat kürzlich SynthID angekündigt, eine innovative Art, KI-Bilder mit Wasserzeichen zu versehen. SynthID macht es möglich, 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 bewerten, ob ein KI-Tool wahrscheinlich ein Bild erstellt hat, indem es nach diesem digitalen Wasserzeichen scannt.

Suche nach Verzerrungen oder Anomalien innerhalb des Bildes#

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

• Verschwommene oder anormale Hintergründe: Fehlplatzierte Treppen, seltsam geformte Möbel und verschwommene Details.
• Haar-Inkonsistenzen: Unnatürliche Texturen, seltsame Muster oder Unschärfe.
• Übermäßig gerendertes Erscheinungsbild: Ein glänzender, unrealistischer Look mit einer Mischung aus verschwommenen und glatten Texturen.
• Fehler bei Zubehör: Verformter Schmuck, nicht zusammenpassende Ohrringe und verzerrte Objekte.
• 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 identifizieren. Fortschritte in der KI bedeuten jedoch, dass zukünftige KI-Bilder möglicherweise weniger sichtbare Mängel aufweisen.

Verwende Tools zur Identifizierung von KI-Bildern#

Die Nutzung von Tools zur Identifizierung von KI-Bildern ist eine weitere Option, um KI-Bilder zu erkennen, obwohl du bedenken solltest, dass diese möglicherweise nicht völlig präzise sind. Werfen wir einen Blick auf einige der beliebtesten Tools zur Erkennung von KI-Bildern:

• AI Or Not: Nutzt fortschrittliche Algorithmen und maschinelles Lernen, um echte und gefälschte Inhalte schnell zu authentifizieren. Es ist besonders effektiv bei gefälschten NFT-Bildern.
• Content at Scale: Dieses kostenlose und unkomplizierte Tool liefert einen „Mensch vs. KI“-Wahrscheinlichkeitswert für Bilder von beliebten Generatoren.
• 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 einfach zu bedienendes Tool, das ein ViT-Modell verwendet, um für künstlerische Bilder einen Prozentsatz für menschlichen versus künstlichen Ursprung auszugeben.
• V7 Deepfake Detector: Eine Chrome-Erweiterung zum Erkennen von StyleGAN-Deepfake-Bildern, die hilfreich ist, um gefälschte Profile zu identifizieren.
• Fake Image Detector: Nutzt Metadaten und Error Level Analysis (ELA), um manipulierte Bilder zu erkennen, hat jedoch eine begrenzte Dateikompatibilität und neigt zu Abstürzen.

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

Wichtige Erkenntnisse#

Da generative KI-Modelle intelligenter werden, wird es schwieriger, KI-generierte Bilder von echten Fotos zu unterscheiden. Obwohl dies im Hinblick auf den technologischen Fortschritt aufregend ist, ist es auch ethisch bedenklich. Es stimmt, dass KI eine kostengünstige und innovative Möglichkeit bietet, visuelle Inhalte zu erstellen, aber es gibt rechtliche und praktische Hürden, die berücksichtigt werden müssen. Glücklicherweise werden Methoden und Tools entwickelt, die uns helfen, dieses neue Dilemma zu bewältigen. Indem wir informiert bleiben, können wir sicherstellen, dass visuelle Inhalte vertrauenswürdig bleiben.

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