Die Deepfake-Technologie ist von Forschungslaboren zu Verbraucher-Apps gewandert. Der Global Risks Report 2024 des Weltwirtschaftsforums zählte KI-erzeugte Desinformation zu den größten kurzfristigen Risiken und verwies auf die Geschwindigkeit, mit der sowohl Video- als auch Stimmklone zugänglich geworden sind. Die gute Nachricht: Auch die Erkennung hat sich verbessert, und die offensichtlichen Merkmale — obwohl sie immer seltener werden — enttarnen weiterhin die meisten mit wenig Aufwand erstellten Fälschungen.
Dieser Leitfaden behandelt, worauf man visuell achten sollte, worauf man im Ton hören sollte und welche kostenlosen Werkzeuge Ihre Zeit wert sind.
Video-Deepfake — visuelle Anzeichen
Abweichung der Lippensynchronität
Mundformen, die nicht ganz zu den Konsonanten passen — besonders bei 'p'-, 'b'-, 'm'-Lauten, bei denen sich die Lippen in echtem Video sichtbar schließen.
Unnatürliches Blinzeln
Entweder zu wenige Blinzler (ältere Face-Swap-Modelle) oder perfekt gleichmäßiges Blinzeln. Echtes Blinzeln ist unregelmäßig.
Beleuchtung, die nicht passt
Ein Gesicht, das aus einem anderen Winkel beleuchtet wird als der Raum dahinter. Ein häufiges Artefakt von Face-Swap-Pipelines, die das eingefügte Gesicht nicht neu ausleuchten.
Ränder am Haaransatz und am Kiefer
Leichte Unschärfe, Farbverschiebung oder Verzerrung dort, wo das synthetische Gesicht auf den ursprünglichen Kopf trifft — sichtbar, wenn man anhält und hineinzoomt.
Zähne und Augenreflexe
Zähne, die wie eine einzige verschmolzene Reihe aussehen; Augen, deren Reflexe nicht zur tatsächlichen Lichtumgebung passen.
Stimmen-Deepfake — akustische Hinweise
Flacher Ausdruck
Stimmklone verfehlen oft die Mikropausen, Atemzüge und Tonhöhenvariation echter Sprache, was einen eigenartig glatten Vortrag erzeugt.
Nichtübereinstimmung mit der Raumakustik
Die Stimme klingt 'trocken' (studiorein), während das Video eine Außen- oder halligen Umgebung zeigt.
Uneinheitliche Atmung
Echte Sprecher atmen zwischen den Phrasen. Viele Stimmklone lassen Atemgeräusche weg oder setzen sie falsch.
Erkennungswerkzeuge, die einen Versuch wert sind
Intel FakeCatcher
Erkennt Blutfluss-Signale in Pixeln (PPG), die echtes Video aufweist und die Deepfakes in der Regel nicht reproduzieren.
Sensity AI
Kommerzielle Deepfake-Überwachung, die von Medienorganisationen und Plattformen genutzt wird. Kostenlose Demo für Einzelprüfungen verfügbar.
Microsoft Video Authenticator
Zur US-Wahl 2020 veröffentlicht, konzentriert auf das Erkennen subtiler Verblassungen und Graustufen-Artefakte in Face-Swap-Videos.
Deepware Scanner
Kostenloses, mobilfreundliches Werkzeug, das Video-Uploads oder URLs auf Deepfake-Indikatoren untersucht.
AI or Not (Audio)
Konzentriert auf die Erkennung von Stimmklonen. Nützlich für kurze verdächtige Audioclips, die in Messaging-Apps kursieren.
Was zu tun ist, wenn Sie einen Deepfake vermuten
Melden Sie ihn zuerst der Hosting-Plattform — jede große Plattform (YouTube, TikTok, X, Meta, WhatsApp) hat eine Richtlinie zu synthetischen Medien und einen Meldeweg. Für nicht einvernehmliche intime Deepfakes nimmt das Pilotprojekt StopNCII.org Meldungen entgegen und arbeitet mit Plattformen zusammen, um Inhalte zu entfernen. Für politische oder wahlbezogene Deepfakes sind IFCN-unterzeichnende Faktenprüfer in Ihrem Land die richtige zweite Anlaufstelle.
Und: Teilen Sie ihn nicht erneut, um ihn zu widerlegen. Einen Deepfake erneut hochzuladen, um darauf hinzuweisen, dass er gefälscht ist, verstärkt seine Verbreitung. Beschreiben Sie ihn, verlinken Sie auf die Faktenprüfung und lassen Sie das Original an Reichweite verlieren.
Deepfakes sehen, die bereits im Umlauf sind
Der AI-Fakes-Feed von FAXTR katalogisiert bestätigte KI-erzeugte Video- und Stimmen-Desinformation, die von Faktenprüfern weltweit verfolgt wird.