{"id":8900,"date":"2024-01-05T10:10:26","date_gmt":"2024-01-05T10:10:26","guid":{"rendered":"https:\/\/dailyai.com\/?p=8900"},"modified":"2024-01-05T10:10:26","modified_gmt":"2024-01-05T10:10:26","slug":"we-judge-white-ai-faces-as-real-more-often-than-human-faces","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dailyai.com\/de\/2024\/01\/we-judge-white-ai-faces-as-real-more-often-than-human-faces\/","title":{"rendered":"Wir halten wei\u00dfe KI-Gesichter h\u00e4ufiger f\u00fcr echt als menschliche Gesichter"},"content":{"rendered":"

Die Forscher fanden heraus, dass Menschen im Allgemeinen schlecht erkennen k\u00f6nnen, welche Gesichter echt sind und welche von KI generiert wurden. Hyperrealistische KI-Gesichter werden h\u00e4ufiger als echt eingestuft als echte menschliche Gesichter.<\/strong><\/p>\n

Die Studie<\/a>Die von der Australian National University geleitete Studie umfasste Experimente, in denen untersucht wurde, ob Menschen zwischen menschlichen und von einer k\u00fcnstlichen Intelligenz erzeugten Gesichtern unterscheiden k\u00f6nnen und welche Merkmale zu den Entscheidungen der Menschen f\u00fchren.<\/p>\n

Fr\u00fchere Studien haben gezeigt, dass die Teilnehmer in etwa 50% der F\u00e4lle ein nicht-wei\u00dfes KI-Gesicht erkennen konnten. In dieser neueren Studie wurde einer Gruppe von 124 Erwachsenen eine Mischung aus 100 KI-Gesichtern und 100 echten wei\u00dfen Gesichtern gezeigt und sie sollten erkennen, ob sie echt waren oder nicht.<\/p>\n

Die AI-generierte Gesichter<\/a> wurden in 65,9% der F\u00e4lle f\u00e4lschlicherweise als menschlich identifiziert, w\u00e4hrend menschliche Gesichter nur in 51,1% der F\u00e4lle als menschlich eingestuft wurden.<\/p>\n

Mitautorin Dr. Eva Krumhuber sagte: \"K\u00fcnstliche Intelligenz hat einen erstaunlichen Grad an Realismus erreicht, und hier stellen wir fest, dass sie manchmal sogar realer als die Realit\u00e4t erscheinen kann - Hyperrealismus - so dass wir sehr leicht dazu verleitet werden k\u00f6nnen, ein von der KI generiertes Gesicht f\u00fcr echt zu halten.\"<\/p>\n

Die Teilnehmer wurden auch gefragt, wie sicher sie sich bei ihrer Einsch\u00e4tzung waren. In einem klassischen Beispiel f\u00fcr den Dunning-Kruger-Effekt waren die Teilnehmer, die die meisten Fehler machten, auch am sichersten, dass sie die richtigen Urteile f\u00e4llten.<\/p>\n

Elizabeth Miller, Mitautorin der Studie und Doktorandin an der Australian National University, sagte: \"Besorgniserregend ist, dass Personen, die die KI-Gesichter am h\u00e4ufigsten f\u00fcr echt hielten, paradoxerweise auch am sichersten waren, dass ihre Einsch\u00e4tzungen richtig waren.\"<\/p>\n

Wie h\u00e4tten Sie bei dem Test abgeschnitten? Welche davon sind echt und welche sind von der KI generiert? Wir lassen Sie wissen, wie Sie abgeschnitten haben, weiter unten.<\/p>\n

\"\"
Gesichter, die am h\u00e4ufigsten als menschlich oder KI eingestuft wurden. Quelle: Sage Journals<\/figcaption><\/figure>\n

Die Forscher kamen zu dem Schluss, dass KI-generierte Gesichter nicht nur nicht von menschlichen Gesichtern zu unterscheiden sind, sondern auch Merkmale aufweisen, die sie f\u00fcr uns noch realer erscheinen lassen. Sie nannten diese Eigenschaft von KI-Gesichtern Hyperrealismus.<\/p>\n

Die Forscher verwendeten StyleGAN2, ein generatives adversariales Netzwerk (GAN), um die KI-Gesichter zu erzeugen. StyleGAN2 wurde mit einem gro\u00dfen Datensatz menschlicher Gesichter trainiert, wobei etwa 69% auf Wei\u00dfe und 31% auf alle anderen Rassen zusammen entfielen.<\/p>\n

Die Forscher kamen zu dem Schluss, dass die \u00dcberrepr\u00e4sentation wei\u00dfer Gesichter das Modell in die Lage versetzte, Gesichter zu erzeugen, die den Durchschnitt all dieser Merkmale auf eine Weise repr\u00e4sentierten, die sie menschlicher als menschlich aussehen lie\u00df.<\/p>\n

Die Studie kommt zu dem Schluss, dass diese Verzerrung in den Trainingsdatens\u00e4tzen wichtige Fragen aufwirft. Wenn KI-Gesichter f\u00fcr wei\u00dfe Gesichter realistischer erscheinen als f\u00fcr andere Gruppen, wird ihre Verwendung die Wahrnehmung der Rasse mit der Wahrnehmung des \"Menschseins\" verwechseln\", hei\u00dft es darin.<\/p>\n

Wenn die Vorstellung eines KI-Modells von einem menschlichen Gesicht ein unnat\u00fcrlicher Durchschnitt wei\u00dfer Gesichtsz\u00fcge ist, wie w\u00fcrde es dann zwischen einem echten Menschen unterschiedlicher ethnischer Zugeh\u00f6rigkeit und einer KI-F\u00e4lschung unterscheiden, wenn es dazu aufgefordert w\u00fcrde?<\/p>\n

Dr. Amy Dawel, Hauptautorin der Studie, sagte: \"Wenn wei\u00dfe KI-Gesichter durchweg als realistischer wahrgenommen werden, k\u00f6nnte diese Technologie schwerwiegende Folgen f\u00fcr farbige Menschen haben, da sie letztlich rassistische Vorurteile im Internet verst\u00e4rkt.\"<\/p>\n

Welche Merkmale haben zu den Fehlern gef\u00fchrt?<\/h2>\n

Es muss bestimmte Merkmale eines KI-Gesichts geben, die uns glauben lassen, dass es menschlicher ist als ein echtes menschliches Gesicht. Im zweiten Experiment wurden 610 Teilnehmer gebeten, die KI- und die menschlichen Gesichter anhand von 14 Merkmalen zu bewerten, darunter Merkmale wie Attraktivit\u00e4t, Augenkontakt und Ausdruckskraft.<\/p>\n

\"\"
Gesichter, die am h\u00e4ufigsten als menschlich oder KI eingestuft wurden, zusammen mit der richtigen Klassifizierung. Der Prozentsatz gibt den Anteil der Teilnehmer an, die diese Klassifizierung vorgenommen haben. Quelle: Sage Journals<\/figcaption><\/figure>\n

Durch die Kombination dieser Daten mit denen des ersten Experiments konnten die Forscher herausfinden, was die Wahrscheinlichkeit erh\u00f6ht, dass Menschen ein Gesicht als KI-generiert oder echt identifizieren.<\/p>\n

Sie fanden heraus, dass der Hyperrealismus von KI-Gesichtern darauf zur\u00fcckzuf\u00fchren ist, dass sie \"deutlich durchschnittlicher (weniger ausgepr\u00e4gt), vertrauter und attraktiver sind und weniger einpr\u00e4gsam als menschliche Gesichter\".<\/p>\n

Die Tatsache, dass wir so schnell akzeptieren, dass ein KI-Gesicht echt ist, zeigt, wie wichtig es ist, KI-Werkzeuge zur Erkennung von F\u00e4lschungen zu haben.<\/p>\n

Die Forscher nahmen die Daten der vom Menschen wahrgenommenen Attribute und deren richtige und falsche Verwendung bei der falschen Identifizierung von KI-Gesichtern und entwickelten ein maschinelles Lernmodell zur Erkennung von KI-Gesichtern. Das Modell war in der Lage, den Gesichtstyp mit 94% Genauigkeit zu klassifizieren.<\/p>\n

Es ist unwahrscheinlich, dass wir ein Gesicht jedes Mal durch einen KI-Gesichtspr\u00fcfer laufen lassen, wenn wir eines online sehen. Und die Gesichtsgeneratoren werden immer besser darin, die F\u00e4lschungserkennung zu \u00fcberlisten.<\/p>\n

Dr. Dawel fasste zusammen, was unsere beste Option angesichts dieser Situation ist: \"Die Aufkl\u00e4rung der Menschen \u00fcber den wahrgenommenen Realismus von KI-Gesichtern k\u00f6nnte dazu beitragen, dass die \u00d6ffentlichkeit die Bilder, die sie online sieht, mit der n\u00f6tigen Skepsis betrachtet.\"<\/p>\n

Wenn wir uns daran erinnern, dass wir wirklich schlecht darin sind, F\u00e4lschungen zu erkennen, lassen wir uns vielleicht weniger leicht von ihnen t\u00e4uschen.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Die Forscher fanden heraus, dass Menschen im Allgemeinen schlecht erkennen k\u00f6nnen, welche Gesichter echt sind und welche von KI generiert wurden. Hyperrealistische KI-Gesichter werden h\u00e4ufiger f\u00fcr echt gehalten als echte menschliche Gesichter. Die von der Australian National University geleitete Studie umfasste Experimente, in denen untersucht wurde, ob Menschen zwischen menschlichen und von KI generierten Gesichtern unterscheiden k\u00f6nnen und welche Merkmale zu den Entscheidungen der Menschen f\u00fchren. Fr\u00fchere Studien haben gezeigt, dass die Teilnehmer in etwa 50% der Zeit ein nicht-wei\u00dfes KI-Gesicht erkennen konnten. 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