Histologiebilder: KI oder echt?
Künstliche Intelligenz wird in vielen Bereichen bereits eingesetzt und gehört zum Berufsalltag. Während sie in der Radiologie oder auch Analyse von Daten enorm hilfreich ist, gibt es auch Schattenseiten, wie das Experiment der Universität Jena zeigt. Hier erstellten die Forschenden mithilfe des öffentlich zugänglichen Deep-Learning-Algorithmus Stable Diffusion neue histologische Bilder.
Erstaunlich echte Histologiebilder
Dabei nutzten sie einmal drei Beispielbilder zum Anlernen der KI, einmal 15 Bilder. Doch es zeigte sich, dass schon drei Bilder als Grundlage genügten, um recht überzeugende Bilder entstehen zu lassen. In einer Online-Umfrage testeten sie die künstlich erstellten Gewebeschnittbilder. 800 Teilnehmerinnen und Teilnehmer nahmen an dieser Umfrage teil und mussten entscheiden, ob sie ein Bild sehen, das von einer KI generiert wurde oder echt ist. Die Teilnehmerinnen und Teilnehmer wurden in Experten und Laien unterteilt, je nach Erfahrungsgrad mit der Auswertung solcher Bilder.
Von acht echten Bildern und acht von KI generierten Bildern ordnete die Expertengruppe zwei Drittel richtig ein. Die Laiengruppe ordnete nur etwa die Hälfte der Bilder richtig ein. Nur zehn Teilnehmerinnen und Teilnehmer ordneten alle Bilder richtig ein. Es ließen sich auch Unterschiede zwischen den KI-generierten Bildern feststellen. Diejenigen, die aus Basis von nur drei Bildern entstanden sind, wurden tendenziell häufiger enttarnt als die auf Basis von 15 Bildern.
Generell lässt sich sagen, dass Erfahrung hier der entscheidende Vorteil ist. Doch auch mit Erfahrung konnte oft ein kleiner Anteil der KI-generierten Bilder nicht erkannt wurde. Dies stellt eine Herausforderung für die Wissenschaft dar. Denn Bilder zu fälschen sei damit recht einfach möglich. Man benötige neue Maßnahmen, um Fälschungen zu enttarnen.
Quelle: idw
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