Eine einheitliche Defintion von Deepfakes gibt es noch nicht.
Deepfakes werden oft für Desinformationen, Betrug und Manipulation verwendet und haben daher einen schlechten Ruf.
Synthetische Medien lautet die übergeordnete Bezeichnung fü alle automatisch und mittels KI erzeugten oder manipulierten Medien.
Das betrifft Videos, Audios, Bilder und Texte.
(Brady, 2020)
Als Deepfakes bezeichnet man audiovisuelle Medieninhalte, die mittels KI-basierten
deep-learning Technologien manipuliert oder erstellt wurden.
(Caldera, 2019; CDEI, 2019; Godulla et al., 2021)
Arten
Deepfakes haben viele "Gesichter" von Audio bis Video-Fake ist alles dabei.
Es folgt eine Auflistung von den aktuell bekanntesten Arten: (Stand März 2023)
Face-Swap: Gesichter werden ersetzt und übertragen
Gesichtszüge verändern
Gesichtssynthese: Gesichter werden künstlich erstellt
Probiere es aus
Bildsynthese: Bilder werden künstlich erstellt
Mehr dazu
Sprachsynthese: Stimmen in Tonalität und Frequenz nachahmen und übertragen
Beispiel
Puppet-Master: Mimik und Kopfbewegungn imitieren
Beispiel
Lip-Syncing: Lippensynchronisation + Sprachsynthese
Beispiel
Videosynthese: künstliche realistische Personen, Stimmen und Geräsche erstellen
Sora von OpenAI kann zwar alleine keine passenden Geräusche generieren, aber das ist nur eine Frage der Zeit.
Potenziale und zukünftiger Einsatz von Deepfakes
Die Technik hinter Deepfakes ist nicht immer zu verteufeln.
Deepfakes haben durchaus Potential etwas tolles zu schaffen.
Wer kennt sie nicht? Die Snapchat und Instagram Filter.
Filter auf Social-Media können für lustige Bilder und Videos genutzt werden, aber ist da noch mehr?
Schau dir diesen kurzen Clip an und sieh was Deepfakes möglich machen.
Gruppenpuzzle
Findet euch in Gruppen mit mindestens 4 Personen zusammen. (Stammgruppe)
Unterteilt eure Gruppe in die Interessensgruppen "Individuen" und "Organisationen und Unternehmen".
Recherchiert und diskutiert zu zweit zu den Potenzialen und zukünftigen Einsatzmöglichkeiten von Deepfakes für die entsprechende Interessengruppe. (Partnerarbeit, ca. 5 min)
Tauscht euch über eure Erkenntnisse mit einem anderen Paar eurer Interessensgruppe aus. (Gruppenarbeit ca. 5 min)
Optional: Fertigt ein gemeinsames Dokument an, worin ihr eure Recherchen und Überlegungen zusammenfasst.
Findet euch wieder in eurer Stammgruppe zusammen und tauscht eure Erkenntnisse miteinander aus. (Gruppenarbeit ca. 5-7 min)
Gefahren und Herausforderungen von Deepfakes
Die Gefahren von Deepfakes sind teilweise schon bekannt.
Wenn man auf Social-Media Tag ein Tag aus nur verschönerte Gesichter sieht, kann das zu einer Art Realitätsverlust führen.
Im Gruppenpuzzle sollt ihr euer Wissen und eure Recherchen zu Gefahren und Herausforderungen zu Deepfakes zusammentragen.
Gruppenpuzzle
Findet euch in Gruppen mit mindestens 3 Personen zusammen. (Stammgruppe)
Jeder wählt eine der 3 Interessensgruppen: "Individuen", "Organisationen und Unternehmen", "Gesamtgesellschaft"
Recherchiert allein zu den Gefahren und Herausforderungen von Deepfakes fü die entsprechende Interessengruppe. (Einzelarbeit, ca. 3 min)
Findet euch Passend zu euren Interessensgruppen zusammen und tauscht euch über eure Erkenntnisse aus. (Gruppenarbeit ca. 5-7 min)
Optional: Fertigt ein gemeinsames Dokument an, worin ihr eure Recherchen und Überlegungen zusammenfasst.
Findet euch wieder in eurer Stammgruppe zusammen und tauscht eure Erkenntnisse miteinander aus. (Gruppenarbeit ca. 5-7 min)
Deepfakesakes erkennen
Schau dir das Video an und mach dir Notizen.
Wie gut kennst du dich aus?
Quellen
Brady, 2020: Brady, M., & Meyer-Resende, M. (2020). Deepfakes: a new disinformation threat. Democracy Reporting International.
Caldera, 2019: Caldera, E. (2019). “Reject the evidence of your eyes and ears”: Deepfakes and the law of virtual replicants. Seton Hall Law Review, 50(1), 177-205. https://scholarship.shu.edu/shlr/vol50/iss1/5/
Godulla et al., 2021: Godulla, A., Hoffmann, C. P., & Seibert, D. (2021). Dealing with deepfakes – An interdisciplinary examination of the state of research and implications for communication studies. SCM Studies in Communication and Media, 10(1), 72-96. https://doi.org/10.5771/2192-4007-2021-1-72