Deepfakes entwickeln sich zunehmend zu einem gesellschaftlichen Problem: Sorgten Einzelbeispiele in jüngerer Vergangenheit immer häufiger für Aufsehen, soll nun die fiktive, aber originalgetreue Darstellung von Personen zur Verbreitung von Falschinformationen endgültig in den Alltag übergehen. Um dieser Entwicklung entgegenzutreten, hat Chiphersteller Intel nun einen Detektor angekündigt, der solche Videos effektiv entlarven soll.

Unter der Bezeichnung Fakecatcher verfolgt Intel einen neuen Ansatz, der eine Genauigkeit von 96 Prozent verspricht. Anders als bisherige Erkennungssysteme, bei denen die Rohdaten eines Videos analysiert werden, versucht Intel mithilfe künstlicher Intelligenz und auf Basis medizinischer Erkenntnisse nach menschlichen Eigenschaften in den Inhalten zu suchen. Genutzt werden kann Fakecatcher bereits mit aktuellen Xeon-Prozessoren des Unternehmens.

Analyse des "Blutflusses"

Konkret soll Fakecatcher den "Blutfluss" in den Pixeln mehrerer Einzelbilder erkennen können. "Die Technologie untersucht die Signale von mehreren Einzelbildern und lässt die Signaturen dann durch einen Klassifikator laufen. Der Klassifikator bestimmt, ob das Video echt oder gefälscht ist", beschreibt Intel die Vorgehensweise selbst in einer Aussendung. Bei Deepfakes seien zwar auch Reste eines "Blutflusses" erkennbar, allerdings könnten sie deutlich von echten biologischen Signalen unterschieden werden.

Zusätzlich zu diesem Verfahren arbeitet Intel an weiteren Erkennungsmöglichkeiten für künstliche Intelligenzen, dazu gehören markante Augen- und Blickmerkmale. Mögliches Einsatzgebiet sieht Intel für diese Entwicklungen bei sozialen Netzwerken und Nachrichtenagenturen, um manipulierte Inhalte in Echtzeit erkennen und somit deren Verbreitung stoppen zu können.

Erst im September dieses Jahres warnte Eric Horvitz, Chief Science Officer von Microsoft, vor einer neuen Ära von Deepfakes, die immer schwieriger von der Realität zu unterscheiden seien, und prognostizierte einen Kampf der Systeme. Fakecatcher kann in diesem Sinne also durchaus als effektive Gegenmaßnahme zu Deepfakes betrachtet werden. (bbr, 18.11.2022)