So erkennst du, ob ein Bild KI-generiert ist

Modelle zur Bildgenerierung werden immer fortschrittlicher, und wir sehen immer mehr lebensechte Bilder, die mit künstlicher Intelligenz (KI) erstellt wurden. Die Debatte darüber, ob ein Foto KI-generiert oder echt ist, wird immer relevanter, da es zunehmend schwieriger wird, beides 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 waren von generativer KI erstellt und somit nicht echt. Dennoch glaubte das Internet auf den ersten Blick, dass sie echt seien.

Manchmal kann diese Verwechslung amüsant sein, doch meist wirft sie ernsthafte ethische Fragen auf. Es ist wichtig, sich darüber auf dem Laufenden zu halten, wie generative KI funktioniert. Genauso wichtig ist es zu wissen, wie du erkennst, ob etwas KI-generiert ist. In diesem Artikel sehen wir uns KI-generierte Bilder genauer an, beleuchten die Vor- und Nachteile von KI-Kunst, sprechen über rechtliche Fragen und stellen wichtige Methoden und Tools vor, mit denen du KI-Bilder von echten Bildern unterscheiden kannst.

Was genau sind KI-generierte Bilder?#

KI-Bilder werden mit Modellen zur Bildgenerierung erstellt. Diese nutzen neuronale Netze, die mit großen Datensätzen trainiert wurden, um realistische Bilder zu erzeugen. Besonders beeindruckend ist, dass sie Stile, Konzepte und Merkmale kombinieren können, um künstlerisch ansprechende und relevante Bilder zu erstellen. Während des Trainings lernen die Modelle zur Bildgenerierung verschiedene Merkmale und Details aus diesen Bildern. So können sie neue Bilder erstellen, deren Stil und Inhalt den Bildern ähneln, mit denen sie trainiert wurden.

Es gibt viele Arten von Bildgenerierungsmodellen, die jeweils besondere Eigenschaften haben. Generative adversarial networks (GANs) verwenden beispielsweise zwei neuronale Netze, die zusammenarbeiten, um realistische Bilder zu erzeugen, die ihren Trainingsdaten ähneln. Diffusionsmodelle generieren Bilder, indem sie zufälliges Rauschen schrittweise in klare Bilder umwandeln. Transformer, wie sie in Modellen wie DALL-E zum Einsatz kommen, verwenden Self-Attention-Mechanismen, um Bilder aus Textbeschreibungen zu erzeugen.

Abb. 1 Von DALL-E 2 generiert. Prompt: Ein Sessel in Avocadoform.

Jeder kann mit Tools wie ChatGPT von OpenAI, Midjourney, Gencraft oder Stable Diffusion KI-Bilder erstellen. Diese Bilder tauchen inzwischen überall im Internet auf, oft ohne Kennzeichnung, die darauf hinweist, dass sie von einer KI erzeugt wurden.

Vor- und Nachteile von KI-Kunst#

Wie Fotografie oder Malerei gilt die KI-Bildgenerierung für viele als neue Kunstform. KI-Gemälde werden für Tausende von Dollar verkauft und gewinnen Kunstwettbewerbe. Das wirft die Frage auf: Ist KI-Kunst eine gute Sache, und welche Vor- und Nachteile hat diese Art der Bildgenerierung?

Abb. 2: Ein von KI erzeugtes Kunstwerk.

Die Meinungen dazu gehen auseinander. Kleine Unternehmen mit begrenztem Budget könnten generierte Kunst beispielsweise als Vorteil sehen. Sie können individuelle Bilder erstellen, die genau zu ihrem Markenauftritt und ihren Marketinganforderungen passen. Diese Tools sparen Zeit, indem sie schnell hochwertige Grafiken erzeugen, und helfen dabei, kreative Projekte auf Kurs zu halten. Künstlerinnen und Künstler erhalten durch die Bildgenerierung Zugang zu einer großen Auswahl einzigartiger Möglichkeiten. So können sie eine Idee leicht visualisieren, bevor sie sie umsetzen.

KI-generierten Bildern fehlt jedoch oft emotionale Tiefe, und es fällt ihnen schwer, ungefilterte menschliche Erfahrungen einzufangen. Die Qualität kann mitunter schwanken: Bilder wirken dann pixelig oder unrealistisch. Wer sich zu sehr auf KI verlässt, kann Kreativität und kritisches Denken hemmen. Außerdem besteht Missbrauchsgefahr. KI-Bilder lassen sich leicht manipulieren und können zu Fehlinformationen führen. Die Nutzung dieser Tools kann zudem eine steile Lernkurve mit sich bringen, und die Bilder können Verzerrungen aus den Trainingsdaten enthalten. Hier sind weitere Nachteile von KI-Kunst:

• Ethische Bedenken: Fragen zum geistigen Eigentum, etwa zur Urheberschaft, Eigentümerschaft und zum Urheberrecht an KI-generierter Kunst, können komplex und umstritten sein.
• Wegfall von Arbeitsplätzen: Der weitverbreitete Einsatz von KI in der Kunst könnte die Beschäftigungsmöglichkeiten für Künstlerinnen, Künstler und Designerinnen und Designer verringern.
• Kulturelle Unsensibilität: KI-Kunst versteht kulturelle Zusammenhänge möglicherweise nicht und respektiert sie nicht, was zu unangemessenen oder beleidigenden Werken führen kann.

Rechtliche Grauzonen bei KI-generierten Bildern#

Mit den Fortschritten der KI klären wir als Gesellschaft weiterhin aktiv die rechtlichen Folgen, etwa Fragen zum Urheberrecht. Anders als bei traditionellen Werken können KI-generierte Bilder in einigen Ländern wie den USA nicht urheberrechtlich geschützt werden, da der Urheberrechtsschutz eine menschliche Urheberschaft voraussetzt. Die Lage ist kompliziert, weil für das Training von KI häufig riesige Datenmengen aus dem Internet gesammelt werden, darunter möglicherweise urheberrechtlich geschütztes Material. Deshalb protestieren viele Menschen aktiv gegen die Verwendung urheberrechtlich geschützter Inhalte für das Training von KI-Modellen und fordern bessere Vorschriften.

Einige Unternehmen haben sogar Klage eingereicht. Getty Images, ein Anbieter von Stockfotos, reichte eine Klage gegen Stability AI, einen Generator für KI-Kunst, ein. Das Unternehmen soll die Bilddatenbank von Getty vervielfältigt und kommerziell genutzt haben. Mehrere von Stability AIs Text-zu-Bild-Modell erzeugte Bilder tragen das Wasserzeichen von Getty. Eine Gruppe von Künstlerinnen und Künstlern verklagt außerdem DeviantArt und zwei weitere KI-Unternehmen in einer Sammelklage. Sie wirft ihnen vor, mit KI erzeugte Kunstwerke würden gegen das Urheberrecht verstoßen.

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

Zu lernen, wie man KI-Bilder erkennt, ist wichtig, denn sie werden zunehmend in Fake News eingesetzt, um Menschen irrezuführen – besonders während Wahlen. In einer Studie gelang es Forschenden, mit beliebten KI-Bildgeneratoren in 41 % der Testläufe Falschinformationen zu Wahlen zu erstellen, darunter irreführende Bilder von Wählenden und Stimmzetteln.

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

KI-Bilder wirken sich auch auf Verbraucherinnen und Verbraucher aus. Eine aktuelle Studie von Attest ergab, dass die meisten Verbraucherinnen und Verbraucher (76 %) echte und KI-generierte Bilder nicht unterscheiden können. So erkennst du, ob ein Bild KI-generiert ist.

Bildtitel, Beschreibung und Tags prüfen#

Das mag offensichtlich erscheinen, aber am einfachsten erkennst du KI-Bilder, indem du in der Beschreibung und den Tags nach „KI-generiert“ suchst. Da es rund um KI-Bilder noch viele offene Fragen gibt, setzen die Unternehmen, die solche Bilder erstellen und/oder lizenzieren, alles daran, ihre Herkunft transparent zu machen. Bildagenturen, die KI-Bilder in ihren Bildbeständen zulassen, verlangen von den Beitragenden, Dateien im Bildtitel, in der Beschreibung und in den Bild-Tags als „KI-generiert“ zu kennzeichnen. So lassen sich KI-Bilder in ihren Katalogen leichter finden oder ausschließen. Auf solche Kennzeichnungen zu achten, ist der einfachste Weg, ein KI-generiertes Bild zu erkennen.

Auf Wasserzeichen achten#

Eine weitere Möglichkeit, KI-Bilder zu erkennen, ist die Suche nach Wasserzeichen, die viele KI-Werkzeuge hinzufügen. Dazu können kleine Logos, Text oder Metadaten gehören. OpenAI verwendet bei DALL-E 3 beispielsweise unsichtbare C2PA-Metadaten und ein sichtbares Content-Credentials-Symbol (CR) in der oberen linken Ecke. Das Logo ist allerdings nur sichtbar, wenn du das Bild auf einer Website zur Überprüfung von Content Credentials ansiehst, etwa Content Credentials Verify. Unternehmen kennzeichnen ihre Bilder möglicherweise unterschiedlich, daher musst du dich gegebenenfalls mit den verschiedenen Hinweisen vertraut machen.

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

Google hat vor Kurzem SynthID vorgestellt, eine innovative Methode, um KI-Bilder mit Wasserzeichen zu versehen. Mit SynthID lässt sich ein digitales Wasserzeichen direkt in die Pixel KI-generierter Inhalte einbetten. Es ist für das menschliche Auge unsichtbar, kann aber zur Identifizierung erkannt werden. SynthID kann feststellen, ob ein Bild wahrscheinlich mit einem KI-Tool erstellt wurde, indem es nach diesem digitalen Wasserzeichen sucht.

Auf Verzerrungen und Unstimmigkeiten im Bild achten#

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

• Unscharfe oder ungewöhnliche Hintergründe: schiefe Treppen, seltsam geformte Möbel und verschwommene Details.
• Unstimmigkeiten bei Haaren: unnatürliche Texturen, seltsame Muster oder verschwommene Stellen.
• Übermäßig künstlich wirkende Darstellung: ein glänzender, unrealistischer Look mit einer Mischung aus verschwommenen und glatten Texturen.
• Fehler bei Accessoires: verbogener Schmuck, unterschiedliche Ohrringe und verzerrte Gegenstände.
• Seltsame Finger: zusätzliche Finger, fehlende Daumen oder andere Auffälligkeiten an den Händen.

Abb. 5 Auffälligkeiten in einem KI-generierten Bild.

Diese Hinweise helfen dabei, KI-generierte Bilder zu erkennen. Fortschritte bei der KI könnten jedoch dazu führen, dass zukünftige KI-Bilder weniger sichtbare Fehler aufweisen.

Tools zur Erkennung von KI-Bildern verwenden#

Tools zur Erkennung von KI-Bildern sind eine weitere Möglichkeit, solche Bilder aufzuspüren. Du solltest aber bedenken, dass die Ergebnisse nicht vollkommen zuverlässig sein müssen. Sehen wir uns einige der beliebtesten Tools zur Erkennung von KI-Bildern an:

• AI Or Not: Nutzt fortschrittliche Algorithmen und maschinelles Lernen, um echte und gefälschte Inhalte schnell zu überprüfen. Besonders gut funktioniert das Tool bei gefälschten NFT-Bildern.
• Content at Scale: Dieses kostenlose und unkomplizierte Tool liefert für Bilder aus beliebten Generatoren einen Wahrscheinlichkeitswert dafür, ob sie von Menschen oder KI erstellt wurden.
• Illuminarty: Bietet eine umfassende Analyse KI-generierter Bilder und Texte, einschließlich der Identifizierung von KI-Modellen und bestimmten KI-generierten Bereichen.
• Maybe's AI Art Detector: Ein benutzerfreundliches Tool, das mithilfe eines ViT-Modells für künstlerische Bilder einen Prozentwert dafür liefert, ob sie von Menschen oder künstlich erstellt wurden.
• V7 Deepfake Detector: Eine Chrome-Erweiterung zur Erkennung von StyleGAN-Deepfake-Bildern, die dabei hilft, gefälschte Profile zu identifizieren.
• Fake Image Detector: Nutzt Metadaten und die Fehlerstufenanalyse (ELA), um manipulierte Bilder zu erkennen, unterstützt jedoch nur begrenzt Dateiformate und stürzt gelegentlich ab.

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

Die wichtigsten Erkenntnisse#

Je intelligenter generative KI-Modelle werden, desto schwieriger ist es, KI-generierte Bilder von echten Fotos zu unterscheiden. Das ist technologisch aufregend, wirft aber auch ethische Bedenken auf. KI bietet zwar eine kostengünstige und innovative Möglichkeit, Grafiken zu erstellen, doch es gibt rechtliche und praktische Hürden zu bedenken. Zum Glück werden Methoden und Tools entwickelt, die uns helfen, uns in diesem neuen Dilemma zurechtzufinden. Wenn wir uns informieren, können wir dafür sorgen, dass visuelle Inhalte vertrauenswürdig bleiben.

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