Das musst du wissen
- Wissenschaftler warnen in einer Studie vor den Gefahren gefälschter Satellitenbilder durch künstliche Intelligenz.
- Denn von blossem menschlichem Auge sind die Satellitenbilder nicht als Fälschungen zu erkennen.
- Und da sie oft von seriösen Quellen stammen, wird kaum angezweifelt, dass die nicht echt sein könnten.
Wer heute etwas sucht, der navigiert digital. Gedruckte Stadtpläne hingegen sind ein seltener Anblick geworden. Doch das hat auch seine Tücken, denn: Künstliche Intelligenz kann Satellitenbilder oder auch GPS-Signale fälschen. Solche sogenannten Deepfakes könnten zukünftig zum Problem werden, warnen amerikanische Forschende. Und haben nun ein Programm entwickelt, das Fälschungen erkennen kann. Die Studie veröffentlichten sie im Fachmagazin Cartography and Geographic Information Science.
Für ihre Studie haben die Geografen mittels künstlicher Intelligenz tausende gefälschter Satellitenbilder eines Viertels in Tacoma in Washington erstellt. Dafür fügte ein Algorithmus Dächer, Bäume, Schatten und andere Elemente in die Satellitenbilder ein, die er aus echten Satellitenbildern von Seattle und Peking rauskopierte. Damit spiegelten die so entstandenen Bilder Stadtteile wider, die zwar realistisch aussehen, jedoch real nicht existieren.
Science-Check ✓
Studie: Deep fake geography? When geospatial data encounter Artificial IntelligenceKommentarDies ist ein Kommentar der Autorin / des AutorsIn dieser Pilot-Studie haben Forschende zum ersten Mal Deepfakes in Bezug auf Geodaten untersucht. Die Studie arbeitet mit Bildern, die spezifisch für die Forschung gesammelt und generiert wurden. Auf diesen Bildern basiert auch das Programm, das mittels Farben, Kontrasten und Textur, echte von gefälschten Bildern unterscheidet. Um Satellitenbilder, die auf eine andere Art und Weise gefälscht wurden, zu erkennen, sind jedoch andere beziehungsweise aktualisierte Programme nötig.Mehr Infos zu dieser Studie...Anschliessend verglichen die Forschenden die falschen Satellitenbilder mit den echten und sahen: die Farben, Kontraste und Texturen unterschieden sich zum Teil erheblich. Dies erlaubte ihnen, basierend auf diesen Merkmalen ein Programm zu entwickeln, das die Manipulationen erkennen konnte. Gut funktionierte das insbesondere bei Bildern mit vielen falschen Elementen. Nur kleine Abweichungen vom Original hingegen, konnte das Programm nicht zuverlässig als Fälschungen detektieren.
Gefälschte Karten sind kein neues Phänomen
Dass kartografische Darstellungen nicht immer ganz exakt sind, ist keine neue Erscheinung. Ein Beispiel sind etwa Propagandakarten in Kriegszeiten, in denen wichtige Landschaftselemente wie etwa Brücken fehlten, um damit feindliche Soldaten zu verwirren. Oder sogenannte Papertowns, die auf einer Landkarte zwar eingezeichnet waren, in Wirklichkeit aber nicht existierten. Solche erfundenen Städte nutzten Hersteller als Trick, um ihre Werke zu schützen. Denn: Tauchte eine solche Papierstadt plötzlich auch auf Karten eines anderen Herstellers auf, war das ein Zeichen dafür, dass sie kopiert worden war.
Satellitenbilder wirken glaubwürdig
Mit künstlicher Intelligenz sind Manipulationen heute aber viel einfacher umzusetzen und auch die Ergebnisse wirken authentischer. Das menschliche, ungeschulte Auge hat kaum eine Chance, Fälschungen zu erkennen. Ein weiterer Punkt, der die Deepfakes potenziell so gefährlich machen könnte: Satellitenbilder stammen oft aus institutionellen Quellen, also beispielsweise von Raumfahrtbehörden oder geowissenschaftlichen Forschungsinstituten, sodass die Glaubwürdigkeit solcher Bilder kaum angezweifelt wird. Ein Beispiel verdeutlicht dies: Seit mehreren Jahren kursiert in den Sozialen Medien ein Satellitenbild, das angeblich von der Nasa stammt und ein hinduistisches Fest darstellt – was beides aber so nicht stimmt.
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Ein realer Fall von Deepfake-Satellitenbildern ist bisher noch keiner bekannt. Die Studienautoren gehen aber davon aus, dass dies nur eine Frage der Zeit sei. Doch aller Gefahren zum Trotz sehen die Forschenden bei künstlich erstellten Satellitenbildern auch positives Entwicklungspotenzial. So könnten sie zum Beispiel helfen, die zukünftige Stadtentwicklung zu modellieren und darzustellen. Oder dank Daten aus der Vergangenheit auch die Rekonstruktion historischer Ortschaften erleichtern.
