In den letzten paar Jahren ist der Einsatz von KI in allen möglichen Bereichen praktisch explodiert. Ungefähr 34 Millionen neue Bilder werden täglich mit KI-generiert (Stand 09/2024). In der digitalen Welt von heute sind KI-generierte Bilder bereits allgegenwärtig. Künstliche Intelligenz kann Fotos, Porträts und Kunstwerke erschaffen, die kaum noch von echten Aufnahmen zu unterscheiden sind. Dabei geht es nicht nur um realistische Fotos, sondern auch um Illustrationen und Kunststile.
Das Erstellen von Bildern bringt Chancen, aber auch Risiken – insbesondere wenn es um Manipulation oder Fake News geht. KI-generierte Bilder zu erkennen, kann eine echte Herausforderung sein. Während manche fehlerhaften Details sofort ins Auge fallen, gibt es auch Bilder, die nahezu perfekt sind und fast alle Leute täuschen können. Die Technologie entwickelt sich rasant weiter, und KI-Modelle lernen kontinuierlich dazu, wodurch ihre Ergebnisse immer realistischer werden. Die fortschreitende Entwicklung von KI-Technologien erschwert die Unterscheidung zwischen echten und KI-generierten Bildern und unterstreicht die Bedeutung der Überprüfung der Bildherkunft.
Doch wie kannst du KI-generierte Bilder erkennen? In diesem Beitrag zeigen wir dir Merkmale, hilfreiche Tools und Methoden, mit denen du die Echtheit eines Bildes prüfen und somit diese in Zukunft besser erkennen kannst.
Warum ist die Erkennung von KI-Bildern wichtig?
Die Technologie hinter KI-Bildgeneratoren entwickelt sich rasant. Plattformen wie DALL·E, Midjourney oder Flux ermöglichen es mittlerweile jedem, in Sekunden realistisch wirkende Bilder zu erzeugen. Das ist beeindruckend, aber es bringt auch Herausforderungen mit sich:
- Desinformation: KI-generierte Bilder können zur Verbreitung von Fake News oder zur Manipulation von Meinungen genutzt werden.
- Identitätsdiebstahl: Deepfake-Technologien ermöglichen es, gefälschte Porträts zu erzeugen, die für betrügerische Zwecke eingesetzt werden können.
- Urheberrechtsprobleme: Viele KI-Modelle basieren auf Trainingsdaten aus dem Internet, was zu unklaren Urheberrechtsfragen führt. Fotografen und Künstler sind mit der Problematik konfrontiert, dass ihre Werke ohne Zustimmung für KI-Trainings verwendet wurden. Außerdem ist es dann unklar, wem die Rechte an KI-generierten Bildern tatsächlich gehören: dem Nutzer, der sie erstellt hat, oder der Plattform, die das KI-Modell bereitstellt? Diese offenen Fragen können rechtliche Konflikte nach sich ziehen, insbesondere wenn KI-generierte Bilder für kommerzielle Zwecke genutzt werden. Lese also bei einem KI-Modell immer auch nach, wie es um die Lizenzrechte steht.
Deshalb ist es wichtig zu wissen, worauf man achten muss, um KI-generierte Bilder zu erkennen.
Typische Merkmale von KI-generierten Bildern
Obwohl KI-Generatoren immer besser werden, gibt es einige typische Fehler und Unregelmäßigkeiten, die darauf hinweisen können, dass ein Bild von einer KI stammt. Die Identifizierung solcher Fakes wird immer schwieriger, da Fortschritte in der Künstlichen Intelligenz zu täuschend echten Bildern und Audioaufnahmen führen, die schwer von echten Medien zu unterscheiden sind.
1. Anatomische Fehler
Eines der größten Probleme bei KI-Bildern sind anatomische Fehler. Achte auf folgende Unstimmigkeiten:
- Proportionen und Körperbau: Vor allem Extremitäten und Hände bzw. Finger können zu kurz oder lang sein. Auch Knochen, die einfach aufhören oder falsch geformt sind, können Hinweise geben.
- Hände und Finger: Oft gibt es zu viele oder zu wenige Finger, oder sie sind unnatürlich geformt, verdreht oder Teile fehlen.
- Zähne: Diese werden oft unregelmäßig, seltsam geformt oder zu symmetrisch und perfekt dargestellt, sodass sie nicht zur natürlichen Anordnung eines Gebisses passen.
- Augen: In Porträtbildern können Augen ungleichmäßig sein oder in verschiedene Richtungen blicken.
2. Unnatürliche oder falsche Details
KI-generierte Bilder enthalten oft Elemente, die auf den ersten Blick normal erscheinen, sich bei genauerem Hinsehen jedoch als unlogisch oder falsch erweisen. Dazu gehören:
- Tasten, Knöpfe und Armaturen: Zu viele oder falsch angeordnete Tasten (wie z.B. eine Computertastatur), Bedienfelder oder Knöpfe und Hebel von oder an Maschinen, die keinen Sinn ergeben.
- Einrichtungsgegenstände: Stühle mit drei oder fünf Beinen, Kabel, die in nichts führen, Spiegel, die falsche Reflexionen zeigen.
3. Musterfehler und Wiederholungen
KI-Bildgeneratoren haben oft Schwierigkeiten mit der Erstellung von Hintergründen:
- Muster: Verschwommene oder inkonsistente Muster entstehen oft, insbesondere repetitive Muster bei Textilien, Teppichen oder Kleidung. Auch bei der Erstellung von Texturen zeigt sich, dass KI-generierte Inhalte im Bereich Text oft schwer von menschlichen Texten zu unterscheiden sind, jedoch inhaltliche Fehler aufweisen können.
- Details: Achte darauf, ob symmetrische Objekte tatsächlich spiegelgleich sind. Viele KI-Modelle erzeugen feine Unterschiede, die bei genauerem Hinsehen auffallen.
4. Unnatürliche Schatten und Lichtquellen
Ein weiteres Indiz für KI-generierte Bilder sind inkonsistente Lichtquellen:
- Schatten, die in unterschiedliche Richtungen fallen oder schlichtweg falsche Formen haben, deuten auf eine fehlerhafte Bildgenerierung hin.
- Fehlende Lichtreflexe in den Augen können ein Hinweis auf eine KI-Erstellung sein.
5. Übermäßig weiche oder hyperrealistische Texturen
Ein KI-generiertes Bild erkennt man oft daran, dass es entweder zu weich oder übermäßig scharf erscheint:
- Sehr glatte Haut ohne Poren oder fehlende Unebenheiten sind ein typisches Merkmal.
- Übertriebene Details, die zu perfekt wirken (z. B. unrealistisch scharfe Augen oder Haarsträhnen), können ebenfalls ein Hinweis sein.
6. Verzerrungen und Logikfehler bei Schrift oder Logos
Eine der größten Herausforderungen für KI-Generatoren ist die realistische Wiedergabe von Schrift. Detektoren, wie die von Hugging Face, spielen eine wichtige Rolle bei der Aufdeckung solcher Verzerrungen, obwohl sie momentan nur begrenzte Hinweise liefern und oft nicht zuverlässig zwischen echten und gefälschten Bildern unterscheiden können. Falls ein Bild also Schrift oder Symbole hat, achte auf:
- Verzerrte Buchstaben oder Schriftzeichen, die keinen Sinn ergeben.
- Reihenfolge oder Logik bei Geräten mit Schrift stimmen oft nicht (z.B. Zahlenfelder, Tastaturen usw.)
- Logos oder Markennamen, die nicht korrekt dargestellt werden oder verwaschen erscheinen.
7. Symmetrie-Probleme
Viele KI-Modelle haben Schwierigkeiten, perfekte Symmetrie zu erzeugen. Das zeigt sich besonders bei:
- Kleidungsstücken: Muster auf Stoffen können unsymmetrisch oder verzerrt sein oder der Schnitt auf einer Seite anders als auf der anderen. Auch z.B. Hosenträger können unterschiedlich dick sein auf beiden Seiten.
- Gesichtsmerkmalen: Echte Gesichter weisen meist leichte Asymmetrien auf, aber KI-generierte stellen Gesichter entweder zu perfekt oder ungleichmäßig asymmetrisch dar. Ein Beispiel hierfür ist ein gefälschtes Bild von Wladimir Putin, das durch verzerrte Proportionen als falsch entlarvt wurde.
- Architektur: Achte auf Gebäude oder Fensterreihen, die ungleichmäßig sind oder sich plötzlich verändern.
Tools zur Erkennung von KI-generierten Bildern
Hättest du die oben gezeigten Bilder alle als KI-generiert erkannt? Teilweise kann es ganz schön schwierig sein, nicht wahr? Neben deiner eigenen Analyse von Bildern gibt es auch verschiedene Online-Tools, die helfen können, Bilder zu analysieren und herauszufinden, ob sie von einer KI erstellt wurden. Diese Tools nutzen oft KI-Erkennung, um Muster zu identifizieren, aber zuverlässig ist diese Methode bisher nicht – schlussendlich können wir Menschen es oft immer noch besser erkennen.
1. Google Reverse Image Search
Mit der Google-Bildersuche kannst du herausfinden, ob ein Bild bereits im Internet existiert. Die Google-Website bietet eine einfache Möglichkeit, Bilder hochzuladen oder Bild-URLs einzufügen, um diese zu prüfen. Wenn es z.B. auch auf anderen Seiten auftaucht, ist es oft ein Stockbild, welches sich zurückverfolgen lässt.
2. KI-Erkennungs-Tools
Es gibt mittlerweile einige spezialisierte Tools, die mit trainierten Modellen versuchen, KI-generierte Bilder zu identifizieren. Diese KI-Tools haben jedoch sowohl Fähigkeiten als auch Herausforderungen, insbesondere bei der Erkennung von Bildern von Menschen und der genauen Identifizierung von Fälschungen. Aber auch diese KI-Erkennungs-Tools liefern nicht immer zuverlässige Ergebnisse. In unseren Tests einiger solcher Websites wurden KI-generierte Bilder oft nicht korrekt erkannt.
3. Metadaten-Analyse
Einige Bildbearbeitungsprogramme und Websites ermöglichen es, die Metadaten (EXIF-Daten) eines Bildes auszulesen. Dies kann helfen, die Bildquelle zu ermitteln, indem man herausfindet, wo und wann Bilder ursprünglich veröffentlicht wurden, und ob sie bearbeitet wurden oder aus dem Kontext gerissen sind. KI-generierte Bilder haben oft keine oder manipulierte Metadaten.
Wie du dich vor Fake-Bildern schützen kannst
Hier sind einige Tipps, wie du dich gegen Fake-Bilder und KI-generierte Inhalte wappnen kannst:
- Sei skeptisch: Wenn ein Bild zu perfekt aussieht oder aus einer zweifelhaften Quelle stammt, hinterfrage seine Echtheit.
- Nutze mehrere Erkennungsmethoden: Ein einzelnes Merkmal reicht nicht aus – prüfe mehrere Hinweise, um sicherzugehen.
- Überprüfe Quellen: Suche nach Originalquellen und vergleiche das Bild mit ähnlichen Aufnahmen.
- Teile keine ungeprüften Bilder: Trage dazu bei, dass sich Fake-Bilder nicht weiterverbreiten, indem du nur verlässliche Inhalte teilst.
Fazit
KI-generierte Bilder sind faszinierend, aber sie bergen auch Risiken. Das Thema der fortlaufenden Diskussion über die Zuverlässigkeit von KI-generierten Inhalten ist besonders relevant, da neue Technologien kontinuierlich entwickelt werden und die Notwendigkeit zur kritischen Betrachtung von KI-Inhalten zunimmt. Indem du dich schulst und bewusst die Bilder analysierst, die typischen Merkmale kennst und moderne Erkennungstools nutzt, kannst du besser zwischen echten und KI-generierten Bildern unterscheiden. Bleibe wachsam und sei immer kritisch bei der Betrachtung von visuellen Inhalten – so schützt du dich und andere vor Täuschungen in der digitalen Welt.
