Mit Deep-Learning-Algorithmen erstellte Fotos und Videos – oft auch »deepfakes« genannt – waren auf piqd nun schon einige Male ein Thema. Meist schwingt dabei eine Portion Grusel über die bevorstehende Dystopie allgegenwärtiger Täuschung mit. Der hier nun gepiqde Artikel von Joshua Rothman aus dem New Yorker ist zwar auch nicht frei davon, bemüht sich aber sehr lesenswert darum, ein differenzierteres Bild der Technologie zu zeichnen. Gefahren steht ein potentieller Nutzen entgegen. Und gegen die neue Manipulierbarkeit von Bildern und Videos werden bereits wirksame Strategien entwickelt.

Not all synthetic media is dystopian. Recent top-grossing movies […] are saturated with synthesized images that, not long ago, would have been dramatically harder to produce […]. Today’s smartphones digitally manipulate even ordinary snapshots, often using neural networks: the iPhone’s »portrait mode« simulates what a photograph would have looked like if it been taken by a more expensive camera. Meanwhile, for researchers in computer vision, A.I., robotics, and other fields, image synthesis makes whole new avenues of investigation accessible.

So kommen etwa Forensiker zu Wort, die neuronale Netzwerke nutzen, um verpixelte Nummernschilder auf Überwachungsvideos zu rekonstruieren und so Verbrechen aufzuklären. Andere Forschende nutzen die Technologie, die zum Manipulieren von Bildern und Videos genutzt wird, um Manipulationen möglichst zuverlässig zu erkennen. Wieder andere verwenden eine Blockchain, um Fotos dauerhaft zu verifizieren, idealerweise direkt auf der Kamera. Nicht zuletzt macht der Artikel deutlich, dass Fakes bereits deutlich länger und oft aus sehr menschlichen Gründen ein Problem sind. Wir glauben einfach gerne. Wie der Informatiker Alexei A. Efros im Text festhält:

Historically, it will turn out that there was this weird time when people just assumed that photography and videography were true. And now that very short little period is fading.