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For the Greater Good? Deepfakes in der Strafverfolgung (FoGG)

Der Einsatz moderner KI birgt auch für die Strafverfolgung enormes Potenzial, z. B. durch den Einsatz von Stimm- und Videoklonen (sog. Deepfakes). Wir bündeln Expertise aus Strafrecht, Strafverfolgung, Wirtschaftsinformatik und Philosophie, um der Frage nachzugehen, unter welchen Umständen und in welchem Maße der Einsatz von Deepfakes gesellschaftlich akzeptabel ist.

Projektbeschreibung

Mit generativer Künstlicher Intelligenz (KI) können selbst Laien heutzutage relativ schnell und einfach synthetische Medien generieren. Insbesondere betrifft dies Deepfakes, welche mitunter sehr realistisch aussehen und gezielt für Täuschungen eingesetzt werden können. Für die Strafverfolgung ergibt sich daraus ein ungeahntes Potenzial, denn verdeckte Ermittlungen können Stimm-, Sprach- und Videoklone einsetzen. Jedoch stellen sich bei der Verwendung von Deepfakes diverse technische, juristische und ethische Fragen.

Was ist technisch möglich? Was ist rechtlich erlaubt? Und welche ethischen und gesellschaftlichen Konsequenzen ergeben sich? Das vorliegende Projekt setzt sich zum Ziel, diese Fragen aus interdisziplinärer Perspektive zu beleuchten, konkrete Empfehlungen für Gesellschaft und Ermittlerinnen und Ermittler im Umgang mit Deepfakes zu erarbeiten und diese mithilfe eines interaktiven Demonstrators in die Praxis zu bringen. Im Zentrum steht die Frage, unter welchen Umständen und in welchem Maße der Einsatz von Deepfakes gesellschaftlich akzeptabel ist.

Projektteam

Prof. Dr. Lena Kästner

Professorin für Philosophie, Informatik und KI, Universität Bayreuth

Prof. Dr. Niklas Kühl

Professor für Wirtschaftsinformatik und humanzentristische Künstliche Intelligenz, Universität Bayreuth

Prof. Dr. Christian Rückert

Professor für Strafrecht, Strafprozessrecht und Computerstrafrecht, Universität Bayreuth | Lehrstuhl für Strafrecht, Strafprozessrecht und IT-Strafrecht

OStA’in Miriam Margerie

OStA’in Miriam Margerie

Zentral- und Ansprechstelle Cybercrime Nordrhein-Westfalen (ZAC NRW)