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KI-generierte Gesichter können gezielt zur Täuschung eingesetzt werden und damit Desinformation, Identitätsmissbrauch und Manipulation in sozialen Netzwerken erleichtern. Eine neue Studie zeigt allerdings, dass schon wenige Minuten Training ausreichen, um Menschen deutlich besser darin zu machen, KI-generierte Gesichter zu erkennen.

Gefakte Inhalte können sich in den sozialen Netzwerken besonders schnell verbreiten. Oft bleiben sie dabei ungeprüft und können so Meinungen, Vertrauen und gesellschaftliche Debatten erheblich beeinflussen. Das ist besonders problematisch, da Nutzer zunehmend Entscheidungen auf Basis digitaler Inhalte treffen, deren Herkunft und Echtheit schwer zu überprüfen sind.

Immer besser werdende KI-Generatoren verschärfen diese Problematik noch weiter. Denn durch sie werden Fake-Inhalte immer realistischer, was gezielte Täuschungen in großem Maßstab ermöglichen.

Die Grenzen zwischen echt und gefälscht verschwimmen zunehmend, was die zuverlässige Einordnung digitaler Inhalte immer schwieriger macht. Forscher der Universitäten Leeds, Reading, Greenwich und Lincoln haben nun aber herausgefunden, dass bereits fünf Minuten Training Menschen bedeutend besser darin machen können, KI-generierte Fake-Gesichter von echten zu unterscheiden.

Wie gut können Menschen KI-generierte Gesichter erkennen?

Für ihre Studie, die im wissenschaftlichen Journal Royal Society Open Science veröffentlicht wurde, haben die Forscher die Fähigkeit von 664 Teilnehmern untersucht, zwischen echten menschlichen und KI-generierten Gesichtern zu unterscheiden.

Die Teilnehmer wurden dabei in mehrere Gruppen unterteilt. Insgesamt 283 Teilnehmer wurden dabei als sogenannte Super-Erkenner eingestuft. Dabei handelt es sich um Menschen, die Gesichter besonders gut erkennen können.

Beide Gruppen wurden dann mit echten sowie KI-genrierten Bildern von menschlichen Gesichtern konfrontiert. Für die Erstellung der fiktiven Bilder haben die Forscher auf die Computersoftware StyleGAN3 zurückgegriffen. Laut den Forschern habe es sich dabei zum Zeitpunkt der Studie um das fortschrittlichste System gehandelt.

„KI-Bilder sind immer einfacher zu erstellen und immer schwieriger zu erkennen“, erklärt Dr. Eilidh Noyes von der School of Psychology der Universität Leeds. „Sie können für kriminelle Zwecke missbraucht werden, daher ist es aus Sicherheitsgründen von entscheidender Bedeutung, dass wir Methoden zur Erkennung künstlicher Bilder testen.“

Ohne jegliches Training konnten die Super-Erkenner in 41 Prozent der Fälle gefälschte Gesichter korrekt erkennen. Studienteilnehmer mit normalen Fähigkeiten kamen im Schnitt hingegen nur auf 31 Prozent.

Training steigert die Erkennungsquote

Auch wenn KI-generierte Gesichter immer besser werden, gibt es dennoch meist Darstellungsfehler, wie falsch ausgerichtete Zähne, ungewöhnliche Haarlinien oder deformierte oder nicht passende Ohren oder Ohrringe. Mit der Hilfe eines kurzen Trainings wurden die Studienteilnehmer hinsichtlich dieser Fehler geschult.

Dadurch konnte die Erkennungsrate in beiden Gruppen erheblich verbessert werden. Super-Erkenner konnten ihre Quote um 20 Prozent steigern und kamen nach ihrem kurzen Training im Schnitt auf 61 Prozent. Normale Teilnehmer konnten nach dem Training ebenfalls ein Plus in Höhe von 20 Prozent verzeichnen und erkannten im Anschluss durchschnittlich 51 Prozent der gefälschten Bilder.

Dass sich das Training in beiden Gruppen gleichermaßen auswirkt, weise darauf hin, dass die sogenannten Super-Erkenner bei der Identifizierung KI-generierter Gesichter möglicherweise andere visuelle Hinweise nutzen als typische Beobachter. Durch die Kombination von Training und den Einsatz der natürlichen Fähigkeiten von Super-Erkennern könnten Probleme durch Fake-Gesichter im Netz behoben werden, so die Forscher.

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Große Sprachmodelle wie ChatGPT, Gemini und Co. verändern die Wissenschaft. Forschende der Cornell University zeigen, dass der Einsatz von KI die Zahl wissenschaftlicher Publikationen deutlich erhöht. Doch die Masse an Artikeln wirft Fragen zur Qualität der Forschung auf.

Seit der Veröffentlichung von ChatGPT im Jahr 2022 hat das Thema Künstliche Intelligenz in nahezu allen Bereichen beträchtlich an Fahrt aufgenommen. Auch in der Wissenschaft spielen große Sprachmodelle inzwischen eine entscheidende Rolle.

Denn immer mehr wissenschaftliche Publikationen entstehen mit der Hilfe von ChatGPT und Co. KI-Sprachmodelle können Wissenschaftlern beim Formulieren, Strukturieren und Überarbeiten von Texten helfen. Forscher, deren Muttersprache nicht Englisch ist, wird so außerdem der Einstieg erleichtert.

Gleichzeitig besteht allerdings die Gefahr, dass schneller mehr wissenschaftliche Publikationen entstehen und dabei die Qualität leidet. Forscher der Cornell University in den USA haben genau diese Frage untersucht und ihre Ergebnisse in der wissenschaftlichen Zeitschrift Science veröffentlicht.

Welche Rolle spielt KI in der Wissenschaft?

Die Forscher der Cornell University haben für ihre Untersuchung mehr als zwei Millionen Artikel gesammelt, die zwischen Januar 2018 und Juni 2024 auf drei Online-Preprint-Websites veröffentlicht wurden. Die Seiten arXiv, bioRxiv und Social Science Research Network (SSRN) sind auf die Fachbereiche Physik, Biowissenschaften und Sozialwissenschaften spezialisiert.

Auf diesen Seiten werden wissenschaftliche Artikel veröffentlicht, für die es noch keine Peer-Review gab. Dabei handelt es sich um ein gängiges Verfahren in der Wissenschaft, bei dem Fachkollegen wissenschaftliche Arbeiten vor ihrer Veröffentlichung prüfen. So werden Qualität, Verständlichkeit und fachliche Richtigkeit sichergestellt.

Die Forscher um Assistent Professor Yian Yin haben für ihre Untersuchung einen KI-Detektor entwickelt. Dafür verglichen sie vermutlich von Menschen verfasste Artikel von vor 2023 mit KI-generierten Texten. Ziel dieses Vergleichs war es, ein KI-Modell zu entwickeln, das KI-generierte Texte unterscheiden kann.

Die Einführung von KI-Sprachmodellen zeigte in der Auswertung der Publikationen einen enormen Produktivitätsschub. Auf der Website arXiv beispielsweise wurden demnach etwa ein Drittel mehr Artikel von Wissenschaftler, die KI genutzt haben, veröffentlicht als von Wissenschaftlern ohne KI-Untersützung. Bei den Websites bioRxiv und SSRN lag der Anstieg sogar bei mehr als 50 Prozent.

„Es handelt sich um ein sehr weit verbreitetes Muster in verschiedenen Wissenschaftsbereichen – von den Physik- und Informatikwissenschaften bis hin zu den Biowissenschaften und Sozialwissenschaften“, erklärt Yian Yin. „Es gibt eine große Veränderung in unserem aktuellen Ökosystem, die eine sehr ernsthafte Betrachtung erfordert, insbesondere für diejenigen, die Entscheidungen darüber treffen, welche Wissenschaft wir unterstützen und finanzieren sollten.“

Nicht-Muttersprachler profitieren am meisten

Die Studienergebnisse zeigen auch, dass Wissenschaftler, deren Muttersprache nicht Englisch ist, am meisten von großen Sprachmodellen profitieren. Demnach haben im untersuchten Zeitraum Forscher aus asiatischen Institutionen zwischen 43 und rund 90 Prozent mehr Artikel veröffentlicht als ähnliche Wissenschaftler, die die Technologie nicht genutzt haben.

Laut Yin könnte diese Entwicklung sogar dazu führen, dass sich eine globale Verlagerung der Regionen mit der größten wissenschaftlichen Produktivität ergibt. Denn durch den Einsatz von KI-Sprachmodellen können nun auch Gebiete partizipieren, die zuvor durch die Sprachbarriere benachteiligt waren.

„Menschen, die LLMs verwenden, haben Zugang zu vielfältigerem Wissen, was zu kreativeren Ideen führen könnte“, erklärt Erstautor Keigo Kusumegi, Doktorand im Bereich Informationswissenschaft. Das bedeutet jedoch nicht, dass sich auch die Qualität der Publikationen verbessert.

Das zeigt die Annahmequote der untersuchten Artikel. Denn die Artikel, die wahrscheinlich von LLMs verfasst wurden, wurden seltener von wissenschaftlichen Zeitschriften angenommen. Das deute laut den Forschern darauf hin, dass die Gutachter trotz der überzeugenden Sprache viele dieser Arbeiten als wissenschaftlich wenig wertvoll einstuften.

Diese Diskrepanz zwischen Schreibqualität und wissenschaftlicher Qualität könne laut Yin zu erheblichen Problemen für Redakteure und Gutachter führen. Denn durch die zunehmende Masse werde es immer schwieriger, wertvolle eingereichte Arbeiten zu identifizieren. Auch sei es nicht mehr möglich, Wissenschaftler anhand ihrer reinen Produktivität zu bewerten.

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Der Beitrag Neues Material isoliert Fenster wie eine Wand – und ist lichtdurchlässiger erschien zuerst beim Online-Magazin BASIC thinking. Über unseren Newsletter UPDATE startest du jeden Morgen bestens informiert in den Tag.

Ein Forscherteam hat ein nahezu transparentes Isolationsmaterial entwickelt, das Wärmeverluste von Fenstern reduzieren soll. Es funktioniert ähnlich wie die Hightech-Version einer Luftpolsterfolie ohne die Sicht zu beeinflussen. 

Verglaste Fenster gelten seit jeher als energetische Schwachstellen von Gebäuden. Denn über die verglasten Flächen entweicht vor allem im Winter wertvolle Heizwärme nach außen. Im Sommer wiederum kann die Hitze von außen ungehindert eindringen.

Selbst moderne Doppel- oder Dreifachverglasungen können diesen Effekt nur begrenzen. Andere Isolationsmaterialen verschlechtern außerdem meist auch Sicht und Lichtdurchlässigkeit.

Forscher der University of Colorado Boulder hat mit dem „Mesoporous Optically Clear Heat Insulator“ (MOCHI) nun ein nahezu transparentes Isolationsmaterial entwickelt, das diese Probleme herkömmlich verglaster Fenster eliminieren könnte. Denn es hindert Wärme effektiv daran, durch Fenster zu entweichen – und beeinträchtigt dabei die Sicht nicht.

Diese Fensterisolierung sorgt für weniger Heizverluste

Die Innovation der Forscher könnte die Energieeffizienz von Gebäuden deutlich verbessern. Dabei basiert sie auf einem ähnlichen System wie Luftpolsterfolie. Das Material ist hauchdünn und fast vollständig transparent. Es kann auf der Innenseite jedes Fensters angebracht werden und so die Wärmedämmung verbessern, ohne dabei die Sicht zu beeinträchtigen.

„Um den Wärmeaustausch zu blockieren, kann man die Wände dick isolieren, aber Fenster müssen transparent sein“, erklärt Ivan Smalyukh, leitender Autor der Studie und Professor für Physik an der CU Boulder. „Es ist wirklich schwierig, transparente Isoliermaterialien zu finden.“

Bei dem MOCHI-Material handelt es sich um ein Silikongel, das Luft durch ein Netzwerk winziger Poren einfängt. Diese Poren sind um ein Vielfaches dünner als ein menschliches Haar, die eingefangenen Luftblasen können Wärme blockieren.

Das Material ist laut den Forschern so effektiv, dass eine nur fünf Millimeter dicke MOCHI-Folie es ermöglicht, eine Flamme in der Handfläche zu halten.

Präzise Steuerung von Luftblasen ermöglicht Isloierung

Smalyukh vergleicht das MOCHI-Material mit bereits etablierten Aerogelen. Diese Art von Isoliermaterial ist weit verbreitet und arbeitet ebenfalls mit Lufteinschlüssen.

Bei Aerogelen sind diese Luftblasen jedoch meist zufällig verteilt und wenig lichtdurchlässig. Das Material ist meist trüb und reflektiert Licht. Diese Probleme kann das Forscherteam der University of Colorado Boulder mit seinem MOCHI-Material beheben.

„Die Moleküle haben keine Möglichkeit, frei miteinander zu kollidieren und Energie auszutauschen“, erklärt Smalyukh. „Stattdessen stoßen sie gegen die Wände der Poren.“ Gleichzeitig reflektiert das MOCHI-Material nur etwa 0,2 Prozent des einfallenden Lichts.

Aktuell befindet sich das Material noch in der Laborphase und ist nicht für Verbraucher erhältlich. Die Forscher sehen allerdings viele Verwendungsmöglichkeiten, auch für die Energiegewinnung Sonneneinstrahlung.

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