{"id":3608,"date":"2023-08-03T20:16:05","date_gmt":"2023-08-03T20:16:05","guid":{"rendered":"https:\/\/dailyai.com\/?p=3608"},"modified":"2023-08-03T20:24:13","modified_gmt":"2023-08-03T20:24:13","slug":"ai-generated-deep-fake-voices-trick-over-1-4-of-participants-in-a-new-study","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dailyai.com\/de\/2023\/08\/ai-generated-deep-fake-voices-trick-over-1-4-of-participants-in-a-new-study\/","title":{"rendered":"KI-generierte tiefe falsche Stimmen t\u00e4uschen mehr als 1\/4 der Teilnehmer in einer neuen Studie"},"content":{"rendered":"

Eine neue Studie hat ergeben, dass Menschen selbst dann, wenn sie sich bewusst sind, dass sie eine tiefe, gef\u00e4lschte Sprache h\u00f6ren k\u00f6nnten, Schwierigkeiten haben, gef\u00e4lschte Stimmen zuverl\u00e4ssig zu erkennen.<\/b><\/p>\n

Dies gilt sowohl f\u00fcr Englisch- als auch f\u00fcr Mandarin-Sprecher, was unterstreicht, dass tiefe falsche Stimmen wahrscheinlich in vielen Sprachen wirksam sind.\u00a0<\/span><\/p>\n

Forscher des University College London baten 500 Personen, in mehreren Audioclips gef\u00e4lschte Sprache zu erkennen. Einige Clips enthielten eine authentische weibliche Stimme, die generische S\u00e4tze in Englisch oder Mandarin vorlas, w\u00e4hrend andere von generativen KIs, die auf weibliche Stimmen trainiert wurden, erzeugt wurden.<\/span><\/p>\n

Die <\/span>Studie<\/span><\/a> Die Teilnehmer wurden in zwei Gruppen aufgeteilt, die jeweils eine andere Form des Experiments durchliefen.\u00a0<\/span><\/p>\n

Einer Gruppe wurden 20 Stimmproben in ihrer Muttersprache vorgelegt und sie musste erkennen, ob die Clips echt oder gef\u00e4lscht waren. Die Teilnehmer erkannten in etwa 73% der F\u00e4lle sowohl bei den englischen als auch bei den mandarinfarbenen Stimmproben richtig, ob es sich um eine tiefe F\u00e4lschung oder um eine echte Stimme handelte.\u00a0<\/span><\/p>\n

Einer anderen Gruppe wurden 20 zuf\u00e4llig ausgew\u00e4hlte Paare von Audioclips vorgelegt. Jedes Paar enthielt den gleichen Satz, der von einem Menschen und der tiefen F\u00e4lschung vorgetragen wurde, und die Teilnehmer sollten die F\u00e4lschung identifizieren. Dies erh\u00f6hte die Erkennungsgenauigkeit auf 85,59%.<\/span><\/p>\n

Im ersten Experiment wird die menschliche Erkennung tiefer F\u00e4lschungen wahrscheinlich schlechter ausfallen, als die Ergebnisse vermuten lassen, da die Menschen nicht gewarnt werden, dass sie KI-generierte Sprache h\u00f6ren k\u00f6nnten.\u00a0<\/span><\/p>\n

Umgekehrt haben die H\u00f6rer im zweiten Experiment eine bin\u00e4re Wahlm\u00f6glichkeit, was ihnen einen Vorteil verschafft.<\/span><\/p>\n

Interessanterweise gab es relativ geringe Unterschiede zwischen den Ergebnissen f\u00fcr Englisch und Mandarin.\u00a0<\/span><\/p>\n

Betr\u00fcgereien mit gef\u00e4lschter Sprache nehmen im echten Leben zu<\/h2>\n

\"Dieser Aufbau ist nicht vollst\u00e4ndig repr\u00e4sentativ f\u00fcr reale Szenarien\", sagt Mai. \"Die Zuh\u00f6rer w\u00fcrden im Voraus nicht wissen, ob das, was sie h\u00f6ren, echt ist, und Faktoren wie das Geschlecht und das Alter des Sprechers k\u00f6nnten die Erkennungsleistung beeinflussen.\"<\/span><\/p>\n

Es gibt jedoch noch weitere Einschr\u00e4nkungen, denn in der Studie wurden die Zuh\u00f6rer nicht aufgefordert, tiefe F\u00e4lschungen zu erkennen, die wie eine ihnen bekannte Person klingen sollten, wie z. B. ein Sohn, eine Mutter usw. Wenn Betr\u00fcger es auf jemanden mit einer tiefen F\u00e4lschung abgesehen h\u00e4tten, w\u00fcrden sie mit ziemlicher Sicherheit die Stimme der Person klonen. Dies ist relativ einfach, wenn jemand Audio- oder Videoaufnahmen von sich selbst online hochgeladen hat, z. B. f\u00fcr ein Video in sozialen Medien, einen Podcast, eine Radio- oder Fernsehsendung.\u00a0<\/span><\/p>\n

Dies ist bereits der Fall, wobei ein <\/span>McAfee-Umfrage<\/span><\/a> die zeigt, dass etwa 1 von 4 Erwachsenen wei\u00df, dass es Betrug mit gef\u00e4lschten Stimmen gibt. <\/span><\/p>\n

Betrug im Zusammenhang mit KI ist ebenfalls auf dem Vormarsch <\/span>Anstieg in China<\/span><\/a>und ein Analyst <\/span>vorausgesagt, dass<\/span><\/a> KI-gest\u00fctzter Betrug k\u00f6nnte Menschen und Volkswirtschaften teuer zu stehen kommen. Es gibt zahlreiche be\u00e4ngstigende Anekdoten von Menschen, die bereits Zielscheibe von gef\u00e4lschten Anrufen waren, oft in Form eines panischen Familienmitglieds, das um Geld bittet, um sie aus einer schwierigen Situation zu befreien.\u00a0<\/span><\/p>\n

In dieser Studie wurde festgestellt, dass k\u00fcnstliche Stimmen das \"unheimliche Tal\" durchschreiten, d. h. sie imitieren den nat\u00fcrlichen Klang menschlicher Stimmen, lassen aber die feinen Nuancen vermissen, die bei manchen Zuh\u00f6rern Misstrauen hervorrufen. Nat\u00fcrlich werden die k\u00fcnstlichen Stimmen der KI immer besser.\u00a0<\/span><\/p>\n

Insgesamt beweist die Studie, dass die derzeitige Technologie bereits sehr kompetent ist und dass Versuche, die F\u00e4higkeiten der Menschen zur Erkennung falscher Stimmen in der Studie zu verbessern, weitgehend erfolglos waren.\u00a0<\/span><\/p>\n

Die Autoren betonen die Notwendigkeit, kompetente KI-Stimmdetektoren zu entwickeln und die Bev\u00f6lkerung dar\u00fcber aufzukl\u00e4ren, wie ausgekl\u00fcgelt die gef\u00e4lschten Stimmen bereits sind. <\/span><\/p>\n

K\u00fcnftige Forschungen zu Deep Fakes, bei denen die Stimmen von Personen, die die Studienteilnehmer kennen, nachgebildet werden, w\u00e4ren aufschlussreich.<\/span><\/p>\n

Es gibt praktische Methoden, um Betr\u00fcgereien mit gef\u00e4lschter Sprache zu erkennen, z. B. die Verwendung von Codew\u00f6rtern zwischen Familienmitgliedern oder die Aufforderung an den Anrufer, eine gegenseitig bekannte pers\u00f6nliche Information zu beschreiben.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Eine neue Studie hat ergeben, dass Menschen, die sich bewusst sind, dass sie eine tiefe, gef\u00e4lschte Stimme h\u00f6ren k\u00f6nnten, trotzdem Schwierigkeiten haben, diese zuverl\u00e4ssig zu erkennen. Dies gilt sowohl f\u00fcr Englisch- als auch f\u00fcr Mandarin-Sprecher, was unterstreicht, dass tiefe unechte Stimmen wahrscheinlich in vielen Sprachen wirksam sind. Die Forscher des University College London baten 500 Personen, in mehreren Audioclips tiefe Sprachf\u00e4lschungen zu erkennen. Einige Clips enthielten eine authentische weibliche Stimme, die allgemeine S\u00e4tze in Englisch oder Mandarin vorlas, w\u00e4hrend andere tiefe F\u00e4lschungen darstellten, die von generativen, auf weibliche Stimmen trainierten KI erzeugt wurden. 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