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Mehr braucht es im Jahr 2025 nicht, um die Stimme einer Person zu klonen, ein überzeugendes Deepfake-Video zu erstellen und das Bankkonto eines Unternehmens zu leeren.
Die Deepfake-Technologie war früher ein Studio auf Hollywood-Niveau, und die monatelange Arbeit geht heute schneller vorbei als unsere morgendliche Kaffeepause.
Im Jahr 2025 hat die Deepfake-Technologie einen erschreckenden Meilenstein erreicht.
Über 8 Millionen synthetische Mediendateien sind jetzt online im Umlauf, vor zwei Jahren waren es nur 500.000.
Und von den finanziellen Kosten ganz zu schweigen.
Die Unternehmen verlieren im Durchschnitt $500.000 pro Deepfake-Vorfallmit KI-gesteuertem Betrug, der voraussichtlich die Unternehmen in den USA bis 2027 $40 Milliarden kosten.
Noch alarmierender ist, dass menschliche Prüfer nur qualitativ hochwertige Videos mit Deepfake-Technologie erkennen können. 24.5% der Zeit.
Das bedeutet, dass 3/4 der Fälschungen unbemerkt durchschlüpfen.
Willkommen im Jahr 2025. Heute ist die Deepfake-Technologie die raffinierteste Waffe der Cyberkriminalität.
In diesem Blog erläutern wir, wie die Deepfake-Technologie funktioniert, welche neuen Formate im Jahr 2025 auftauchen und warum herkömmliche Erkennungsmethoden nicht mehr ausreichen.
Außerdem erfahren Sie, wie KI-gestützte Verteidigungssysteme Unternehmen dabei helfen, sich zu wehren und vieles mehr.
Fangen wir an.
Wichtigste Erkenntnisse
- Deepfakes begannen als harmlose Unterhaltung auf Reddit, haben sich aber zu Werkzeugen für groß angelegte Betrügereien, politische Manipulation und Unternehmensbetrug entwickelt.
- Zu den aktuellen Formaten der Deepfake-Technologie gehören das Austauschen von Gesichtern, das Klonen von Stimmen, Lippensynchronisation und Ganzkörperdarstellungen.
- Zu den neuen Formaten gehören die KI-generierte Dokumentenfälschung und das biometrische Spoofing zur Umgehung von ID- und Stimmverifikationssystemen.
- Die Deepfake-Technologie kann für Finanzbetrug, die Imitation von Führungskräften, politische Desinformation und persönliche Erpressung eingesetzt werden.
- Herkömmliche Deepfake-Erkennungsmethoden wie die manuelle Erkennung oder forensische Tools sind gegen moderne Deepfakes in Echtzeit nicht mehr wirksam.
- Nur adaptive, KI-gestützte Systeme wie TruthScan können Zero-Day-Depefakes erkennen und bieten Echtzeitschutz für Video, Audio und Text.
Was ist die Deepfake-Technologie?
Deepfake-Technologie bedeutet, etwas zu erschaffen, das nicht real ist, aber völlig echt aussieht und klingt.
Dabei handelt es sich um KI-generierte Bilder, Videos oder Audioclips, die Personen oder Ereignisse zeigen, die nie stattgefunden haben.
Heißt das also, dass sie genau wie herkömmliche Lektorate funktionieren?
Nicht wirklich.
Machen Sie sich nie wieder Sorgen, dass KI Ihre Texte erkennt. Undetectable AI Kann Ihnen helfen:
- Lassen Sie Ihr AI-unterstütztes Schreiben erscheinen menschenähnlich.
- Bypass alle wichtigen KI-Erkennungstools mit nur einem Klick.
- Verwenden Sie AI sicher und zuversichtlich in Schule und Beruf.
- Traditionelle Bearbeitung ist das, was Videoeditoren seit Jahrzehnten tun. Dazu gehören Schneiden, Zusammenfügen, Farbkorrekturen und das manuelle Hinzufügen visueller Effekte. Dabei kommen Software-Tools wie Photoshop oder Premiere Pro zum Einsatz.
- Deepfakes diesen Prozess zu automatisieren. Sie verwenden KI-Modelle, die Tausende von Bildern des Gesichts einer Person untersuchen und dann neue, realistische Bewegungen oder Ausdrücke erzeugen können, die nie aufgenommen wurden.
Zum Beispiel:
Bei einem Deepfake kann die KI das Gesicht eines Schauspielers mit dem eines anderen vertauschen, jedes Blinzeln und jeden Gesichtsausdruck anpassen und ihn sogar Wörter sagen lassen, die er nie gesprochen hat.
Bevor wir uns mit der Funktionsweise dieser Deepfake-Technologie befassen, sollten wir uns ansehen, wie alles begann.
Das Wort "Deepfake" entsteht durch die Kombination von "Tiefes Lernen" und "Fälschung".
Es erschien erstmals 2017, als ein Reddit-Nutzer hat eine Gemeinschaft gegründet um KI-generierte Videos zu teilen.
Bald darauf ermöglichten Open-Source-Tools wie DeepFaceLab, FakeApp und ZAO es fast jedem, in wenigen Minuten realistische Deepfakes zu erstellen.
Heute ist DeepFaceLab allein für über 95% aller Deepfake-Videos im Internet verantwortlich. Und dafür braucht man weder einen High-End-Computer noch Programmierkenntnisse.
Mit nur einem kurzen Sprachclip und ein paar Dollar kann sich jeder online als eine andere Person ausgeben.
Kommen wir nun zu der Frage: "Wie funktioniert die DeepFake-Technologie?"
Die Deepfake-Technologie basiert auf zwei wichtigen KI-Modellen: Generative Adversarial Networks (GANs) und Variational Autoencoders (VAEs).
- GANs funktionieren wie ein digitales Kräftemessen. Eine KI (der Generator) versucht, gefälschte Inhalte zu erstellen, während eine andere (der Diskriminator) versucht, sie zu erkennen. Mit jeder Runde werden beide besser, bis die Fälschung fast nicht mehr zu erkennen ist.
- VAEs, sind dagegen eher wie sorgfältige Studenten der Realität. Sie lernen die Muster, die Beleuchtung und die Gesichtsdetails echter Menschen, indem sie Bilder immer wieder komprimieren und rekonstruieren. Je mehr sie üben, desto natürlicher sehen ihre nachgebildeten Gesichter aus.
Die VAEs dienen als Grundlage. Sie bringen dem System bei, wie echte Gesichter aussehen, sich bewegen und auf Licht reagieren.
Sobald dieses Verständnis aufgebaut ist, verfeinern GANs die Ausgabe. Sie schärfen Details, glätten Bewegungen und perfektionieren die Mimik, bis jedes Bild überzeugend real erscheint.
Gängige Formate: Video, Audio, Bilder und Text
Die Deepfake-Technologie ist nicht auf Videos beschränkt. Es gibt sie in fast jedem Format, das wir online nutzen.
KI kann Töne, Bilder und sogar geschriebene Worte manipulieren, um synthetische Versionen der Realität zu schaffen.
Schauen wir uns an, wie die einzelnen Formate verwendet werden.
| Format | Beschreibung | Beispiel | Quellen |
| Video | KI-generierte Videos, die durch Face-Swapping oder Performance-Transfer gefälschtes Bild- und Tonmaterial mischen. | Im Jahr 2024 gaben sich Betrüger in einem Live-Videoanruf als ein leitender Angestellter von Arup aus und stahlen mit Hilfe von Fälschungen $25,6 Millionen. | Quelle |
| Audio (Stimmenklonen) | Die künstliche Intelligenz klont die Stimme einer Person anhand kurzer Samples, um sie Dinge sagen zu lassen, die sie nie gesagt hat. | Im Jahr 2024 wurde eine geklonte Stimme des LastPass-CEO auf WhatsApp verwendet, um einen Mitarbeiter zu betrügen. Dies war Teil einer 680%-Welle von Deepfake-Angriffen auf Stimmen. | Quelle |
| Bilder | Gefälschte Einzelbilder, die zur Verbreitung von Fehlinformationen oder zur Marktmanipulation verwendet werden. | Im Jahr 2023 ging ein gefälschtes Foto einer Pentagon-Explosion im Internet umher und ließ den S&P 500 kurzzeitig fallen. | Source |
| Text | KI-geschriebene Fake News, Propaganda oder Berichte, die täuschen oder manipulieren sollen. | Falsche politische Beiträge und gefälschte Finanzanalysen, die mit KI-Tools erstellt wurden, haben sich online verbreitet. |
Das Klonen von Stimmen ist das gefährlichste aller Formate, weil es leicht zugänglich und einfach zu erstellen ist.
Auch die Video-Deefake-Technologie ist bedrohlich, aber sie benötigt immer noch leistungsstarke Computer und lange Verarbeitungszeiten.
Eine gefälschte Stimme kann in nur wenigen Minuten erstellt werden, manchmal sogar mit nur einem 60 Sekunden langen Audioclip.
Diese geklonten Stimmen werden bereits bei Telefonbetrügereien, gefälschten Anrufen von Führungskräften und Callcenter-Betrug eingesetzt.
Aber das ist noch nicht alles. Die Deepfake-Technologie entwickelt sich schnell weiter, und zwei neue Formate sorgen bereits für Ärger.
- Digitale Dokumentenfälschung
KI kann jetzt offizielle Dokumente wie Pässe, Personalausweise und sogar Finanzausweise erstellen oder ändern.
Allein im Jahr 2024 werden Fälle von digitale Dokumentenfälschung um 244% in die Höhe geschossenund machen mehr als die Hälfte des weltweiten Dokumentenbetrugs aus.
Viele dieser Angriffe zielen auf nationale ID-Systeme wie die indische Steuer-ID und die pakistanische Nationale Identitätskarte.
- Biometrisches Spoofing (KYC-Umgehung)
Dann gibt es noch das biometrische Spoofing. Fälschungen, mit denen Gesichts- oder Stimmverifikationssysteme ausgetrickst werden.
Denken Sie an die Identitätsprüfungen, die bei der Anmeldung bei einer Bank oder beim Onboarding von Unternehmen durchgeführt werden.
Angreifer verwenden jetzt synthetische Gesichter oder Stimmen, um diese Systeme zu umgehen, und solche Angriffe sprangen 704% im Jahr 2023. Deshalb ist es einfach "Lebensdauerkontrollen" ist nicht mehr ausreichend.
Das Aufkommen der Deepfake-Technologie
Schauen wir uns die Daten genauer an.
| Metrisch | 2023 | Prognostiziert 2025-27 | Wichtigste Einsicht |
| Deepfake-Dateien im Umlauf | 500,000 | 8 Millionen | Explosives Wachstum 900% |
| Betrugsversuche im Zusammenhang mit Deepfake | Basislinie | +3,000% gegenüber dem Vorjahr (2023) | Organisierte, groß angelegte Ausbeutung |
| Durchschnittlicher Geschäftsverlust pro Vorfall | - | ~$500,000 | Ernsthaftes finanzielles Risiko |
| KI-gesteuerte Betrugsverluste (U.S.) | $12.3B | $40B (bis 2027) | 32% Jährliche Erhöhung |
| Genauigkeit bei der Erkennung von Menschen | - | 24.5% | Manuelle Überprüfung nicht mehr zuverlässig |
Um Deepfakes zu bekämpfen, brauchen wir eine Technologie, die so schnell lernt wie die Fälschungen selbst. Und eines der zuverlässigsten Tools zur Erkennung von Deepfakes ist gegenwärtig TruthScan.
Falls Sie es noch nicht kennen: Es handelt sich um eine Plattform zur Erkennung von Fälschungen in Echtzeit, die für den Einsatz in großem Maßstab konzipiert wurde.
Sie verwendet Generative adversarische Netze (GANs) und Vision-Language-Modelle (VLMs) um die kleinsten Unstimmigkeiten in Video, Audio und Text zu erkennen.
Mehrere Tests haben gezeigt, dass TruthScan erreicht eine Genauigkeit von bis zu 98%im Vergleich zu etwa 70% mit älteren forensischen Werkzeugen.
Es führt kontinuierliche Prüfungen über alle digitalen Kanäle hinweg durch. Das bedeutet, dass Unternehmen Deepfakes erkennen können, bevor sie Schaden anrichten, und nicht erst danach.
Von Unterhaltung und Memes bis zu ernsthaften Bedrohungen
Die Deepfake-Technologie begann als Unterhaltung.
Wie wir bereits erwähnt haben, tauschten Reddit-Nutzer Gesichter aus, um zu lachen, erstellten Memes und verbesserten Filmszenen.
Hollywood nutzte sie sogar für die digitale Alterung und die Nachbearbeitung von Filmen. Aber diese unbeschwerte Phase währte nicht lange.
Im Jahr 2017 kam es zu einem ersten größeren Missbrauch. Es war ein nicht-einvernehmliche Deepfake-Pornografie.
Von 2018 bis 2022 hat sich die Deepfake-Technologie von einem harmlosen Spaß zu einem ernstzunehmenden Werkzeug für Manipulation und Kriminalität entwickelt.
Frühe Beispiele sind die Deepfake-Video des gabunischen Präsidenten im Jahr 2018, was zu politischen Unruhen führte.
Im Jahr 2023, mit leistungsstarken Tools wie Midjourney 5.1 und DALL-E 2, wurde die Erstellung von Deepfakes mühelos - und gefährlich.
Dann kam die Zeit, in der nicht mehr nur Personen des öffentlichen Lebens zur Zielscheibe wurden. Jetzt sind auch ganz normale Menschen mit Deepfakes konfrontiert, die zu Belästigung, Erpressung und Rache eingesetzt werden.
Sogar in Scheidungsfällen, bei Bewerbungen und bei unternehmensinternen Streitigkeiten sind schon gefälschte Videos aufgetaucht.
Fälle von politischem und unternehmerischem Missbrauch
Die Deepfake-Technologie hat offiziell Einzug in Wirtschaft und Politik gehalten.
Beispiele für Unternehmensmissbrauch:
Im Jahr 2024 täuschten Betrüger Mitarbeiter von Arup mit Deepfake-Video und Stimmenklonen.
In einem Live-Videoanruf gaben sie sich als leitende Angestellte aus und überzeugten die Mitarbeiter, $25,6 Millionen zu überweisen. Der Betrug funktionierte, weil die Leute dem vertrauten Gesicht und der Stimme auf dem Bildschirm vertrauten.
Im selben Jahr griffen Hacker LastPass durch das Klonen der Stimme des CEOs auf WhatsApp.
Sie benutzten es, um einen Mitarbeiter unter Druck zu setzen, damit er nach Feierabend dringende Maßnahmen ergreift.
Diese Art von Betrug wird immer häufiger, da Kriminelle leicht öffentliche Aufnahmen wie Interviews oder Reden finden können, um die Stimme oder das Gesicht einer Person zu kopieren.
Das bedeutet, dass jede Führungskraft, die online auftritt, zur Zielscheibe werden kann.
Beispiele für politischen Missbrauch:
Die Weltwirtschaftsforum nannte KI-gesteuerte Desinformation als eines der größten globalen Risiken des Jahres 2024, wobei Deepfakes im Mittelpunkt stehen.
Im August 2024 entdeckten die Forscher die Spamouflage-Netzwerkeine Social-Media-Operation, von der man annimmt, dass sie mit China in Verbindung steht und die den philippinischen Präsidenten mit Deepfakes in Misskredit gebracht hat.
Ähnliche Taktiken sind in der Kriegsführung zu beobachten, wie etwa gefälschte Videos von Der ukrainische Präsident Wolodymyr Zelenskyy scheinbar zu kapitulieren.
Risiken und Gefahren von Deepfakes
Schauen wir uns an, wie die Deepfake-Technologie die Vorstellung davon, worauf wir vertrauen können, verändert.
- Risiken für Governance und Vertrauen
Wenn alles gefälscht werden kann, worauf können wir dann noch vertrauen? Die Deepfake-Technologie hat unser Vertrauen in digitale Informationen erschüttert.
Egal, ob es sich um die Rede eines Politikers, einen aktuellen Nachrichtenclip oder ein virales Video handelt, die meisten Menschen fragen sich das, "Ist das echt oder von der KI generiert?"
Dieser wachsende Zweifel erschwert es Regierungen, Journalisten und Institutionen, glaubwürdig zu bleiben.
Wie wir bereits gesehen haben, wurden Deepfakes bereits zur Verbreitung politischer Fehlinformationen und sogar zur Nachahmung von Amtsträgern eingesetzt.
- Finanz- und Unternehmenskatastrophen
In der Finanzwelt entwickelt sich die Deepfake-Technologie schnell zu einem Milliardenproblem.
Betrüger verwenden jetzt geklonte Stimmen, gefälschte Videos und synthetische Identitäten, um Mitarbeiter, Investoren und ganze Unternehmen zu täuschen.
Wir haben gesehen, wie die Nachahmung von Führungskräften und Marktmanipulationen große Unternehmen erschüttern können - ein überzeugender Videoanruf oder eine bekannte Stimme, die etwas Falsches sagt, genügen.
- Technische und soziale Schwachstellen
Die Deepfake-Technologie bricht Systeme, die wir einst für narrensicher hielten.
Gesichtserkennung und Stimmverifizierung, die einst als sicher galten, können nun durch KI-generierte Gesichter und Stimmen umgangen werden.
Dies bedeutet, dass auch "Beweise" wie ein Foto oder ein Video kann nicht automatisch als vertrauenswürdig angesehen werden.
Hinzu kommt, dass das menschliche Verhalten das Risiko noch erhöht. Ältere Menschen und Vielnutzer sozialer Medien sind eher geneigt, Deepfakes zu glauben und zu teilen, wodurch sie sich noch schneller verbreiten.
Wie TruthScan Organisationen schützt
TruthScan ist ein Werkzeug zur Erkennung von Fälschungen, das die Realität selbst verifiziert.
Worin besteht der Unterschied zu herkömmlichen Systemen?
Herkömmliche Systeme zur Erkennung von Fälschungen analysieren nur Bild- oder Tondaten, TruthScan hingegen verwendet eine multimodale Überprüfung.
Was ist eine multimodale Überprüfung?
Das bedeutet, dass es Video-, Audio-, Text- und Metadaten in Echtzeit miteinander vergleicht, um Unstimmigkeiten zu erkennen, die von Menschen und älteren Systemen übersehen werden.
- Es prüft die Authentizität der Quelle bevor Inhalte veröffentlicht oder geteilt werden. So wird sichergestellt, dass Marken, Führungskräfte und Institutionen nicht unwissentlich manipulierte Medien verstärken.
- Es verstärkt die Identitätsüberprüfung gegen das Klonen von Stimmen und den Versuch, Gesichter zu tauschen, indem es synthetische Fingerabdrücke erkennt, die für das bloße Auge unsichtbar sind.
- Es schützt das Vertrauen der Organisation indem wir die Herkunft der Inhalte bewahren, so dass jedes verifizierte Video oder Dokument eine ununterbrochene Authentizitätskette aufweist.
In einer Welt, in der die Wahrheit selbst angegriffen wird, erkennt TruthScan die Fälschungen und stellt das Vertrauen in das Echte wieder her.
Wie man Deepfakes erkennt: Die besten Methoden zum Erkennen von gefälschten Medien
Die Erkennung von Deepfake-Technologien erfordert eine dreistufige Verteidigung, die aus menschlicher Überprüfung, forensischer Analyse und adaptiver KI-Erkennung besteht.
- Manuelle Methoden zur Erkennung von Deepfakes
Ein geschulter Prüfer kann korrekt Identifizierung hochwertiger Fälschungen nur 24.5% der Zeit.
Es gibt traditionelle Anzeichen wie unpassende Beleuchtung, unnatürliche Schatten oder nicht synchronisierte Lippenbewegungen, die unzuverlässig geworden sind.
Moderne GANs glätten diese Fehler, und sobald das Video komprimiert wird (wie in den sozialen Medien), verschwinden diese kleinen Hinweise vollständig.
- Technische und analytische Ansätze
Diese Methode ist zuverlässiger als die manuelle Überprüfung, aber sie ist mit einem hohen Rechenaufwand verbunden.
Wir wollen verstehen, wie diese Ansätze funktionieren:
Es beginnt mit Techniken der forensischen Analyse die die Grundlage für die technische Erkennung von Fälschungen ist.
Diese Werkzeuge zerlegen Medien in mikroskopisch kleine Details, um für den Menschen unsichtbare Ungereimtheiten zu erkennen.
Zum Beispiel:
- Die Bild-für-Bild-Analyse zerlegt Videos in Einzelbilder, wodurch unnatürliche Muster wie unregelmäßige Beleuchtung oder unpassende Gesichtsbewegungen erkannt werden können.
Dann kommt Fehlerebenenanalyse (ELA)die den Bearbeitungsprozess umkehrt, indem sie Unterschiede in der Pixelkompression hervorhebt. Dies ist ein verräterisches Zeichen für eine Manipulation.
Wenn wir tiefer gehen, räumlich-zeitliche Kohärenz Methoden analysieren, wie sich Stimme, Gestik und Mimik im Laufe der Zeit angleichen. Schon eine geringe Verzögerung zwischen Lippenbewegung und Ton kann einen synthetischen Ursprung verraten.
Diese Methoden sind zwar leistungsstark, aber auch ressourcenintensiv.
Die Verarbeitung von Tausenden von Videos Bild für Bild ist im großen Maßstab nicht praktikabel, insbesondere wenn täglich Millionen neuer Mediendateien hochgeladen werden.
Die Deepfake-Technologie entwickelt sich aufgrund der Art und Weise, wie sie hergestellt wird, weiter. Jedes Mal, wenn ein Deepfake-Detektor verbessert wird, wird der Fake-Generator (der "Widersacher") lernt daraus und erzielt noch überzeugendere Ergebnisse.
Dieses ständige Hin und Her ist als "adversarial loop" bekannt. Das bedeutet, dass statische Systeme zur Erkennung von Fälschungen innerhalb weniger Monate veraltet sind.
Die einzige nachhaltige Verteidigung ist eine KI, die in Echtzeit lernt und neuronale Netze nutzt, um sich ständig zu aktualisieren, wenn neue Deepfake-Techniken auftauchen.
- Verwendung von TruthScan AI Detection Tools
Alle Methoden, die wir oben gesehen haben, sind noch nicht so weit fortgeschritten, um Deepfake-Technologie genau zu erkennen. Die Geschwindigkeit, der Umfang und die Raffinesse dieser Angriffe erfordern spezialisierte, anpassungsfähige KI-Systeme, die speziell für dieses sich entwickelnde Schlachtfeld entwickelt wurden.
Das ist der Ort, an dem TruthScan eintritt. TruthScan ist speziell für die Verteidigung in der realen Welt konzipiert.
- Seine KI-gestütztes Lernsystem hört nie auf zu trainieren, es untersucht täglich neue Arten von Deepfake-Technologie und aktualisiert sich automatisch. Das bedeutet, dass er selbst die fortschrittlichsten "Zero-Day" tiefe Fälschungen, die niemand zuvor gesehen hat, ohne dass Menschen sie neu trainieren müssen.
- Außerdem funktioniert in Echtzeit über alle wichtigen Kommunikationskanäle von Videoanrufen und Callcentern bis hin zu digitalen Medienplattformen. TruthScan analysiert nicht nur eine Sache. Es prüft Video, Audio und Text zusammen und stellt sicher, dass alles übereinstimmt.
Hier erfahren Sie, wie sie verschiedene Arten von Organisationen schützt:
- Finanzinstitute: TruthScan fängt gefälschte Stimmen in Kundenanrufen ab, blockiert gefälschte technologische Identitäten bei KYC-Prüfungen (die schnell zunehmen) und verhindert, dass gefälschte Führungskräfte betrügerische Überweisungen genehmigen.
- Unternehmen: So bleibt die interne Kommunikation realistisch. Sie zeigt manipulierte Medien an, die für Erpressung, Fehlinformationen oder Markenschädigung verwendet werden könnten. Es kann auch ältere Kommunikationsaufzeichnungen analysieren, um Muster synthetischer Inhalte zu erkennen und so langfristige Sicherheit zu schaffen.
- Regierung und öffentlicher Sektor: TruthScan verifiziert Medien, die bei Ermittlungen und öffentlichen Bekanntmachungen verwendet werden, und schützt so vor gefälschten politischen Videos oder manipulierten Aussagen, die das öffentliche Vertrauen oder die nationale Sicherheit beeinträchtigen könnten.
TruthScan ist ein Tool zur Erkennung von Fälschungen, das Unternehmen die Geschwindigkeit, Genauigkeit und Anpassungsfähigkeit bietet, die sie benötigen, um ihren Vorsprung zu wahren.
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Schlussfolgerung
Die Deepfake-Technologie war zunächst ein cleveres Experiment. Es war eine Möglichkeit, das Gesicht von Nicolas Cage auf alles zu setzen.
Aber jetzt stürmt es Vorstandssitzungen, Wahlkämpfe und Bankkonten. Und der Spaß ist vorbei.
Was einst war "harmloser Spaß" auf Reddit hat sich zu einer milliardenschweren Betrugsmaschine entwickelt.
Der beängstigende Teil?
Die meisten Menschen können immer noch nicht erkennen, was echt ist. Selbst Experten erkennen hochwertige Fälschungen nur in etwa einem Viertel der Fälle. Die Grenze zwischen Sehen und Glauben ist offiziell verschwommen.
Und die Tools zur Erkennung von Fälschungen, auf die wir einst vertrauten, um Manipulationen zu erkennen, sind bereits einen Schritt weiter.
Die Fälscher lernen ständig dazu, passen sich an und verbessern sich.
Deshalb hängt die Zukunft der digitalen Verteidigung von KI ab, die KI bekämpft.
Deepfake-Erkennungstool wie TruthScan verfügt über anpassungsfähige Systeme, die sich in Echtzeit weiterentwickeln und erkennen, was der Mensch nicht kann.
In einer Welt, in der jeder alles "sagen" oder "vorgeben" kann, ist die Wahrheit nicht tot, sie muss nur besser geschützt werden.
Denn das nächste virale Video könnte nicht nur eine Fake News sein... es könnte ein Fake von dir sein.