21.11.2022

KI-generierte Pornos könnten Pornodarsteller:innen ersetzen

Das Text-to-Image-Modell “Stable Diffusion” des Londoner Startups, Stability AI, wird seit Monaten auf Discord für KI-generierte Pornos verwendet.
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(c) Adobe Stock - sakkmesterke

Seit einigen Wochen füllen detaillierte Bilder, die von künstlicher Intelligenz generiert wurden, die News-Feeds vieler sozialer Medien. Das im August dieses Jahres veröffentlichte Deep-Learning-Modell Stable Diffusion, das detailreiche Abbildungen auf der Basis von Textbeschreibungen erstellt, wird seit Monaten von einer Gemeinschaft namens Unstable Diffusion auf Discord für Pornoerzeugung eingesetzt.

Der Einsatz von KI zur Erstellung von Pornos ist zwar nicht neu, aber das Modell des im Jahr 2019 in London gegründeten Startups – Stability AI – ist in der Lage, realitätsnähere Beispiele als andere Algorithmen zu erzeugen. Prinzipiell wurde Stability AI nicht für die Generierung von Pornos entwickelt, allerdings wurden die Möglichkeiten der Nutzung vom Startup nicht eingeschränkt. Laut Techcrunch versucht nun die Admin-Gruppe Unstable Diffusion, das bereits über 50.000 Mitglieder zählt, mit KI-Pornogeneratoren Geld zu verdienen.

KI-generierte Erwachsenenfilme als neue Geschäftsidee

Mittlerweile verfolgen die Betreiber:innen der Gemeinschaft das Ziel, ein Geschäft rund um hochwertige KI-generierte Pornos aufzubauen. Um die allgemeinen Entwicklungen zu finanzieren sowie die Server am Laufen zu halten, wurde inzwischen eine Mitgliedschafts-Plattform entwickelt, die aktuell über 2.500 US-Dollar monatlich von hunderten Spendern einbringt.

„In nur zwei Monaten ist unser Team auf über 13 Personen sowie viele Berater und freiwillige Community-Moderatoren angewachsen“, sagt Arman Chaudhry, Mitglied des Administratoren-Teams von Unstable Diffusion. „Wir sehen die Möglichkeit, Innovationen in Sachen Benutzerfreundlichkeit, Benutzererfahrung und Ausdruckskraft zu schaffen, um Tools zu entwickeln, von denen professionelle Künstler und Unternehmen profitieren können“, erklärt Chaudhry weiter.

KI-generierte Pornos könnten Existenz von Porno-Darsteller:innen bedrohen

Während Online-Gemeinschaften es versuchen, mit KI-generierten Erwachsenen-Filmen Geld zu verdienen, sehen Ethiker:innen diese Technologie und die daraus resultierenden Folgen als sehr bedenklich. Den Mitgliedern ginge es hauptsächlich darum, die Fantasien der Kund:innen zu erfüllen. „Die Risiken bestehen darin, dass noch unangemessenere Erwartungen an den Körper und das Sexualverhalten von Frauen gestellt werden, dass die Privatsphäre und die Urheberrechte von Frauen verletzt werden, indem sexuelle Inhalte, die sie geschaffen haben, ohne ihre Zustimmung in den Algorithmus eingespeist werden”, sagt Ravit Dotan, VP für responsible AI bei Mission Control.

Zudem sei es wichtig zu erwähnen, dass Erwachsenenschauspieler:innen, die ihren Lebensunterhalt hauptsächlich mit der Erzeugung von Sexfilmen verdienen, am meisten unter dieser Technologie leiden. „Ein Aspekt, der mich besonders beunruhigt, ist die ungleiche Auswirkung, die KI-generierte Pornos auf Frauen haben. Eine andere KI-basierte App, die Menschen ausziehen kann, funktioniert zum Beispiel nur für Frauen“, erklärt Dotan weiter.

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Vl. A1-CCO Martin Resel und IBM-Österreich-Chef Marco Porak | © A1/APA/Hörmandinger
Vl. A1-CCO Martin Resel und IBM-Österreich-Chef Marco Porak | © A1/APA/Hörmandinger

Dass für Unternehmen kein Weg mehr an Agentic AI vorbeiführt, ist mittlerweile ein Gemeinplatz. Dass eine sichere und konforme Umsetzung davon nicht so einfach ist, ebenfalls. „Für KI im Unternehmenskontext gelten andere Spielregeln als im privaten Bereich. Ich spreche hier besonders von souveräner KI“, sagt Marco Porak, Generaldirektor von IBM Österreich, bei einem gemeinsamen Pressetermin mit A1 und dessen Cloud-Tochter Exoscale. Mit einer gemeinsamen Plattform, die IBM watsonx auf A1 Exoscale bringt, will man Unternehmenskunden gemeinsam eine sichere und digital souveräne Lösung bieten.

„Wir sind Teil der kritischen Infrastruktur“

Denn Schatten-KI, also die Nutzung privater bzw. vom Unternehmen nicht genehmigter KI-Anwendungen durch Mitarbeiter:innen, sei ein echtes Sicherheitsrisiko, betont Martin Resel, stv. Vorstandsvorsitzender von A1 und CCO Enterprise. „Unternehmen können es sich nicht leisten, KI nicht zu nutzen. Da geht es um Wettbewerbsfähigkeit. Alles muss effizienter werden, etwa auch in der Verwaltung. Wenn man dann aber Daten global findet, die eigentlich nicht global gespeichert werden sollten, ist das ein Problem“, sagt Resel.

Für viele A1-Unternehmenskunden und auch für A1 selbst sei das besonders relevant. „Wir sind Teil der kritischen Infrastruktur. Viele hochsensible Daten laufen auf unseren Netzen. Wir haben nicht nur Unternehmen aller Größen als Kunden, sondern zum Beispiel auch Ministerien“, sagt der A1-CCO. Gerade in der aktuellen geopolitischen Situation müssten sich Österreich und ganz Europa daher souverän aufstellen.

Orchestrierte KI-Agenten mit klaren Regeln und voller Transparenz

Und wie macht das die gemeinsame Plattform? „Ich bin mir bewusst, dass ich Repräsentant eines amerikanischen Unternehmens bin“, räumt Marco Porak ein. IBM habe aber nach nicht weniger als 98 Jahren am österreichischen Markt ein anderes Standing, als etwa die US-Hyperscaler. Warum? „IBM hat seit jeher das Prinzip, dass Kundendaten Kundendaten sind und die Architektur vom Kunden bestimmt wird“, so Porak. Und: „Globale Innovation und lokale Kontrolle widersprechen einander nicht.“ Genau so sei es auch bei watsonx. Kunden können dort entscheiden, welche KI-Modelle genutzt werden und wo die Daten liegen. Die Bandbreite geht dabei von lokal gehosteten On-Premise-Lösungen über europäische bzw. Open-Source-Modelle auf europäischen Servern bis zu Frontier-Modellen in Datencentern der US-Hyperscaler.

Konkret greift das System auf eine Vielzahl an Large Language Models (LLMs) und Agentic-Modelle zurück und orchestriert KI-Agenten, um Tasks zu erfüllen. Die dazugehörige Governance-Plattform ermöglicht nicht nur das Festlegen der Regeln dafür, sondern bietet auch jederzeit komplette Transparenz, um jeden Arbeitsschritt und die dafür genutzten Modelle nachvollziehen zu können. Für Martin Resel ist dabei ebenfalls klar: „Dass alles, was aus Asien oder Amerika kommt böse ist, sehen wir nicht so. Wichtig ist die Wahlfreiheit.“ Die Plattform sei daher offen für sämtliche Modelle.

„Wir folgen einer sehr strikten Datenklassifizierung – selber und auch für unsere Kunden“

Je nach Usecase und dem damit verbundenen Sicherheits-Level der Daten seien unterschiedliche LLMs und Speicherorte sinnvoll. „Wir folgen einer sehr strikten Datenklassifizierung – selber und auch für unsere Kunden“, sagt Resel. Nach dieser erfolge die Entscheidung, welche Modelle genutzt werden können. Gleichzeitig optimiere die Plattform durch die passende Modell-Auswahl auch den Token-Verbrauch. „Das kann sonst bekanntlich schnell teuer werden“, sagt der A1-CCO.

A1 bietet seinen Enterprise-Kunden nicht nur Zugang zur Plattform, sondern auch begleitende Services, um diese aufzusetzen. Mit den europäischen Datencentern der Tochter Exoscale kommt noch das Angebot der souveränen Cloud im eigenen Land hinzu.

Wie watsonx für A1 und seine Kunden konkret funktioniert, zeigt Exoscale-KI-Experte Christos Kapodistrias beim Pressetermin vor. In seinem Beispiel arbeiteten nicht weniger als 14 KI-Agenten orchestriert zusammen, um eine optimale Vorbereitung auf ein Kundengespräch zu erstellen. „Diesen Usecase nutzen wir auch selber“, erklärt der Experte und zeigt die verschiedenen Sicherheits- und Kontrollmechanismen ebenso wie die Nachvollziehbarkeit über die Governance-Plattform. Marco Porak merkt dazu an: „Man sieht, es gibt mehrere Checkpoints im Prozess, der ‚Human in the Loop‘ bleibt erhalten.“ Denn es gehe eben darum, Menschen bei ihrer Arbeit zu unterstützen.

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