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Bild einer Katze generiert durch GAN auf der Webseite thiscatdoesnotexist.com, 2020
GAN steht für Generative Adversarial Network und bezeichnet Computeralgorithmen, die gegeneinander arbeiten, um unterschiedliche Daten zu erzeugen. GANs gehören zu den Technologien, die als maschinelles Lernen bezeichnet werden und bei denen Computer die Ausführung von Aufgaben durch Daten ‹lernen›, anstatt für die Aufgaben programmiert zu werden. GANs werden für viele verschiedene Anwendungen benutzt, wie zum Beispiel für die Erstellung fotorealistischer, künstlich generierter Bilder, die oftmals nicht von echten Fotos unterscheidbar sind; das Verfahren beruht auf dem Lernen aus Datenbanken echter Bilder.
Christopher Hesse, Image-to-Image Demo, interaktive Bildübersetzung mit pix2pix-tensorflow, edged2cats, 2017
GANs wurden 2014 von Ian Goodfellow (*1985) und anderen Forschern entwickelt und fanden schon bald weite Verbreitung in der Bild-, Video-, Text- und Stimmerzeugung.
Diese Systeme bestehen aus zwei komplexen Algorithmen, die gegeneinander in einem Spiel antreten. Der erste Algorithmus wird als Generator bezeichnet, der zweite als Diskriminator. Die Aufgabe des Generators besteht darin, die Eigenschaften eines bestimmten Objekts zu lernen. Am Beispiel von Porträts: Der Generator lernt die Eigenschaften eines Porträts aus einer grossen Datensammlung und generiert, d. h. erzeugt, dann neue Bilder. Der Diskriminator sieht sich die vom Generator geschaffenen Porträts und die echten an und entscheidet, welche Bilder ‹echt› (engl. real) oder ‹gefälscht› (engl. fake) sind. Das Ziel des Generators ist es, gefälschte Porträts zu generieren, die der Diskreminator nicht als solche erkennt und sie als echt zu markieren. Dieser Vorgang wird mehrmals wiederholt, und genau wie ein Fälscher lernt der Generator, wie man bessere Fälschungen herstellt, während der Diskriminator lernt, ähnlich einem Ermittler, wie man Fälschungen besser erkennen kann. Durch diesen Prozess wird es immer schwieriger, die erzeugten Daten, die als ‹echt› anerkannt werden, von Fälschungen zu unterscheiden, was dazu führt, dass die so entstehenden Bilder, Videos, Stimmen und Texte selbst für menschlichen Augen und Ohren sehr realistisch wirken.
Kritiker_innen haben Bedenken geäussert angesichts der Möglichkeiten unethischer Verwendungen dieser Technologie; sie befürchten, dass sie für die gezielte Verbreitung online verwendet werden könnte. Der Software-Ingenieur Phillip Wang (Geburtsjahr unbekannt) hat im Februar 2019 eine Website mit dem Titel «This Person Does Not Exist» («Diese Person gibt es nicht») erstellt, um auf die zunehmende Macht des maschinellen Lernens und seine Gefahren aufmerksam zu machen. Die Website generiert mithilfe von GANs automatisch künstliche Porträts von menschlichen Gesichtern und stellt sie dar, als wären sie von echten Menschen.
Phillip Wang, Bilder von Personen generiert durch GAN auf der Webseite thispersondoesnotexist.com, 2019
Im Dezember 2019 entfernte Facebook fast tausend Fake-Profile, die zur Unterstützung politischer Kampagnen angelegt worden waren und Fotos verwendeten, die mit GANs generiert wurden.