Google-Forscher haben in einem neuen Papier gewarnt, dass generative Künstliche Intelligenz (KI) das Internet mit falschen Inhalten überschwemmt. Ironischerweise hat Google selbst stark in diese Technologie investiert. Die Studie, die noch nicht peer-reviewed ist, zeigt, dass ein Großteil der Nutzer generativer KI die Technologie einsetzt, um die Grenzen zwischen Authentizität und Täuschung zu verwischen. Die Forscher untersuchten sowohl veröffentlichte Arbeiten als auch rund 200 Nachrichtenartikel über den Missbrauch von generativer KI. Das musst Du wissen – Google Forscher schlagen Alarm Manipulation und Täuschung: KI wird genutzt, um menschliche Ähnlichkeiten zu manipulieren und Beweise zu fälschen, oft mit der Absicht, die öffentliche Meinung zu beeinflussen, Betrug zu begehen oder Profit zu generieren. Einfacher Zugang: Generative KI-Systeme sind zunehmend fortschrittlich und leicht zugänglich, was wenig technische Expertise erfordert. Veränderung des Verständnisses: Diese Technologien verzerren das kollektive Verständnis von soziopolitischer Realität und wissenschaftlichem Konsens. Vertrauensverlust: Die Massenproduktion von minderwertigem, spam-ähnlichem und schädlichem synthetischen Inhalt erhöht die Skepsis gegenüber digitalen Informationen. Verantwortung: Prominente können ungünstige Beweise als KI-generiert abtun, was die Beweislast verschiebt. Die Forscher von Google betonen, dass die Verbreitung von generativen KI-Technologien zur Verwirrung beiträgt, indem sie gefälschte Bilder, Videos und Informationen erzeugt. Diese falschen Inhalte haben oft das Ziel, öffentliche Meinungen zu beeinflussen, Betrug zu ermöglichen oder finanzielle Gewinne zu erzielen. Die Studie hebt hervor, dass diese Technologien immer zugänglicher werden, was es für Laien einfach macht, gefälschte Inhalte zu erstellen. Ein bedeutendes Problem, das die Forscher identifizieren, ist die wachsende Schwierigkeit für Nutzer, zwischen echten und gefälschten Inhalten zu unterscheiden. Dies führt zu einem erhöhten Misstrauen gegenüber digitalen Informationen und überlastet die Nutzer mit der Aufgabe der Überprüfung. Darüber hinaus ermöglicht die Flut von KI-generierten Inhalten prominenten Persönlichkeiten, ungünstige Beweise als Fälschungen abzutun, was die Beweislast in aufwändige und ineffiziente Bahnen lenkt. Die Studie mit dem Titel „Generative AI Misuse: A Taxonomy of Tactics and Insights from Real-World Data“, verfasst von Nahema Marchal, Rachel Xu, Rasmi Elasmar, Iason Gabriel, Beth Goldberg und William Isaac, bietet eine detaillierte Klassifizierung der Missbrauchstaktiken von generativer KI. Diese umfasst sowohl die Ausnutzung der Fähigkeiten von GenAI als auch die Kompromittierung der Systeme selbst. Die Forscher analysierten etwa 200 Vorfälle von Missbrauch, die zwischen Januar 2023 und März 2024 gemeldet wurden. Taktiken und Strategien Die Studie unterteilt die Missbrauchstaktiken in zwei Hauptkategorien: die Ausnutzung der GenAI-Fähigkeiten und die Kompromittierung der GenAI-Systeme. Bei der Ausnutzung der Fähigkeiten wurden zehn verschiedene Taktiken identifiziert, darunter die Nachahmung menschlicher Ähnlichkeiten und die Fälschung von Beweisen. Diese Taktiken umfassen: Impersonation: Erstellen von KI-generierten Audio- oder Videoclips, die bekannte Persönlichkeiten imitieren. Appropriated Likeness: Verwendung von Diffusionsmodellen, um Bilder von Personen in Kontexten darzustellen, in denen sie nie waren. Sockpuppeting: Erstellen synthetischer Personas, um Informationen zu manipulieren. NCII und CSAM: Erstellung nicht-einvernehmlicher sexueller Inhalte oder kinderpornografischer Materialien. IP Infringement: Nachahmung geistigen Eigentums. Counterfeit: Erstellen gefälschter digitaler Objekte, die als authentisch ausgegeben werden. Falsification: Darstellung erfundener Ereignisse oder Orte als real. Scaling and Amplification: Verbreitung großer Mengen synthetischen Inhalts über soziale Medien. Targeting and Personalisation: Anpassung von Inhalten an spezifische Zielgruppen. Kompromittierung der GenAI-Systeme Hier identifizierten die Forscher acht Taktiken, darunter: Adversarial Inputs: Modifikation von Eingabedaten, um Modellfehler zu verursachen. Prompt Injections: Manipulation von Textanweisungen, um schädliche Ausgaben zu erzeugen. Jailbreaking: Entfernen von Sicherheitsfiltern eines Modells. Model Diversion: Zweckentfremdung von GenAI-Modellen für unvorhergesehene Anwendungen. Steganography: Verstecken von Nachrichten in KI-generierten Ausgaben. Data Poisoning: Korruption der Trainingsdaten eines Modells. Privacy Compromise: Offenlegung sensibler Informationen aus Trainingsdaten. Data Exfiltration und Model Extraction: Illegale Beschaffung von Trainingsdaten oder Modellparametern. Fazit Google Forscher schlagen Alarm Während Google und andere große Unternehmen weiterhin KI in ihre Produkte integrieren, scheint die Herausforderung, die durch die Verbreitung falscher Inhalte entsteht, nur noch größer zu werden. Die Forscher warnen davor, dass diese Entwicklung das kollektive Verständnis von Realität verzerrt und das Vertrauen in digitale Informationen weiter untergräbt. Es bleibt abzuwarten, wie diese Probleme angegangen werden, um die Integrität der im Internet verfügbaren Informationen zu wahren. #KI #Google #InternetSicherheit #DigitaleTransformation #FalscheInformationen ArXiv, Studien-Paper-PDF, Futurism