Kriminalität und Künstliche Intelligenz - Explorative Analyse der Herausforderungen im Umgang mit Deepfakes in Sicherheitsbehörden

Künstliche Intelligenz führt zunehmend zu gesamtgesellschaftlichen Veränderungen, die unweigerlich auch kriminelle Handlungsweisen umfassen. Ein vergleichsweise neues Phänomen ist dabei die Nutzung von Deep Learning Software zur Erstellung authentisch wirkender, aber gefälschter, digitaler Inhalte - sog. Deepfakes. Diese bieten neben legitimen Anwendungsbereichen auch Möglichkeiten zur Optimierung vorhandener und Innovation neuer Modi Operandi, welche insbesondere Betrugsdelikte, Meinungsbeeinflussung und die Erstellung pornografischer Inhalte umfassen. Diese Ausarbeitung verfolgt das Ziel, ein tiefgreifendes Verständnis des Phänomens Deepfakes zu vermitteln, relevante Herausforderungen zu identifizieren und potenzielle Lösungsansätze aufzuzeigen. Die Studie kombiniert eine Literaturanalyse aus deutschsprachigen und angloamerikanischen Publikationen mit semistrukturierten Interviews mit Personen, die über praxisnahe Expertise verfügen. Anhand der empirischen Untersuchung konnte festgestellt werden, dass ein fundamentaler Bedarf an Aufklärung und Bildung besteht, um die gesellschaftliche Resilienz gegenüber den Herausforderungen von Deepfakes zu stärken.

Inhaltsverzeichnis:

Einleitung.- Theoretische Grundlagen.- Deepfakedelinquenz.- Methodik.- Ergebnisse.- Diskussion.- Fazit.