Menschen können durch kurzes Training KI-Gesichter zuverlässig erkennen
Ein internationales Forschungsteam hat gezeigt, dass Menschen durch gezieltes Training deutlich besser darin werden, KI-generierte Gesichter von echten menschlichen Fotos zu unterscheiden. Das Training konzentriert sich nicht auf einzelne Fehler wie falsche Finger, sondern auf globale Wahrnehmungsmerkmale. Die Ergebnisse wurden in der Fachzeitschrift PNAS veröffentlicht. Hintergrund KI-generierte Gesichter (Deepfakes) werden zunehmend realistischer und stellen ein wachsendes Risiko für Betrug dar. Bisherige Trainingsansätze, die auf sichtbare Artefakte wie anatomische Fehler abzielen, verlieren an Wirksamkeit, weil moderne KI-Systeme solche Fehler immer seltener produzieren. Gleichzeitig neigen Menschen dazu, Merkmale wie hohe Symmetrie, Proportion und Attraktivität fälschlicherweise als Hinweise auf echte menschliche Gesichter zu interpretieren. Methode des Trainings Die Forscher der Australian National University (ANU) entwickelten ein Training, das die Aufmerksamkeit auf sechs globale Eigenschaften lenkt: Distinctiveness, Memorability, Proportionality, Symmetry, Attractiveness und Expressiveness. KI-Gesichter sind in der Regel symmetrischer, proportionaler und attraktiver als reale…
