So erkennst du Deepfakes

"Trau nicht allem, was im Internet steht", ist ein Spruch, der uns schon seit Jahren begleitet. In Zeiten von Deepfakes ist es besonders wichtig, kritisch zu hinterfragen, was wir online sehen und hören.

Aber wie erkennt man einen Deepfake? Natürlich hängt es von der Raffinesse der Technologie ab. Einige Deepfake-Videos sind offensichtlich, während andere täuschend echt wirken. Hier sind einige Anzeichen, auf die du achten kannst:

1. Störungen oder Anomalien in Bewegung, Sprache oder Aussehen: Es ist extrem schwierig, eine Person perfekt nachzuahmen. Daher können auffällige Ungereimtheiten im Deepfake auftreten. Achte auf unnatürliche Augenbewegungen, fehlende Emotionen oder asynchrone Lippenbewegungen. Auch ungewöhnliche Schnitte im Video oder Unschärfe an den Gesichtsrändern können darauf hinweisen, dass Teile des Videos oder Bildes bearbeitet oder manipuliert wurden.

2. Widersprüche zu früheren Aufnahmen der Person: Oft hilft der gesunde Menschenverstand bei der Erkennung von Deepfakes. Polarisierende Aussagen, die nicht zum üblichen Meinungsbild der Person passen, können ein erster Hinweis auf einen Fake sein. Überprüfe auch, ob es Unstimmigkeiten mit früheren Aufnahmen oder Fotos gibt. Stimmen Verhalten, Mimik und Stimme überein?

3. Quellen überprüfen: Recherchiere die Herkunft einer verdächtigen Aufnahme. Stammt sie von einer seriösen Quelle oder von einem nicht verifizierten Konto? Beachte jedoch, dass selbst die Quelle gefälscht sein könnte.

4. Deepfake-Erkennungssysteme verwenden: Zu guter Letzt kannst du auch Erkennungssysteme wie Deepware nutzen. Diese nutzen künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen, um Muster zu analysieren und mögliche Manipulationen in Videos oder Audioaufnahmen zu erkennen. Sie sind zwar nicht immer 100 % zuverlässig, aber die Technologie wird stetig verbessert.

Trotzdem wird es immer schwieriger, Deepfakes zu erkennen. Eine mögliche Lösung könnte sein, dass KI-generierte Medien in Zukunft verpflichtend mit einem Wasserzeichen versehen werden müssen, ähnlich dem "Audioseal"-Projekt von Meta.