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#aiforensics — Public Fediverse posts

Live and recent posts from across the Fediverse tagged #aiforensics, aggregated by home.social.

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  1. Discover how investigators can use powerful, forensics-specific AI entirely offline with Belkasoft X, keeping sensitive case data secure while accelerating analysis of images, audio, video, chats, and more. forensicfocus.com/webinars/pra #DigitalForensics #DFIR #BelkaGPT #AIforensics

  2. Dr. Paul #Bouchaud & Dr. Silvia #Semenzin of #AI Forensics have released a white paper about the unmoderated tools at #HuggingFace which allow the generation of Non-Consensual Intimate Images (#NCII) and #CSAM.

    HuggingFace has an area called "#Spaces", with free interactive demos that let anyone run models in the browser without installing anything.

    Unsurprisingly, a lot of them undress women and children with the simple prompt "Same face, undressed".

    "investigating the platform's most widely used Hugging Face Spaces, found:

    • 73% of monitored requests were sexual in nature.
    • Of those, 83% sought to undress or otherwise sexualize a person.
    • 95% targeted women.
    • 6.7% targeted a minor. If fulfilled, these requests would constitute child sexual abuse material (CSAM).
    • Only 3% of audited Spaces showed any evidence of output moderation."

    Overview: aiforensics.org/work/hugging-f

    Full Report: aiforensics.org/uploads/NCII%2

    #AIForensics #forensics #dataanalysis

  3. Una ricerca condotta da AI Forensics, un'organizzazione no-profit con sede a Parigi ha rilevato che 354 account su TikTok hanno diffuso circa 43.000 post generati con software di IA, accumulando in poche settimane 4,5 miliardi di visualizzazioni.

    L'indagine mostra come gli account automatizzati ora competano direttamente con i creatori umani per visibilità e influenza.
    #Slopaganda #AIForensics
    #TikTok #IA #tiktokfakenews

    aiforensics.org/work/agentic-a

  4. Extra dünn

    Generative KI verzerrt unser Körperbild

    KI-Generatoren produzieren nicht nur Bilder und Videos, sondern reproduzieren auch Diskriminierung. Eine Wissenschaftlerin der Universität Cambridge fand heraus, dass KI Menschen mit großen Körpern häufiger einen negativen Gesichtsausdruck verleiht und teilweise Probleme bei deren anatomischer Darstellung hat.

    Soziale Medien werden derzeit von Bildern und Videos geflutet, die von sogenannter Künstlicher Intelligenz (KI) generiert wurden. Das wirkt sich auch auf unsere kollektive Vorstellungskraft aus. Eine Untersuchung der Universität Cambridge warnt nun vor negativen Folgen für das Selbst- und Körperbild von Menschen.

    Die Forscherin Aisha Sobey vom Leverhulme Centre for the Future of Intelligence hat untersucht, wie unterschiedliche Körperformen von KI-Generatoren repräsentiert werden. Ihr Befund: Darstellungen unrealistisch dünner Menschen sind der Standard, große und dicke Körper werden diskriminierend dargestellt.

    „Ich bin besorgt über die steigende Zahl von Fällen von Körperunzufriedenheit und Essstörungen und dem daraus resultierenden Zeit-, Energie- und Geldaufwand“, schreibt Sobey auf Anfrage von netzpolitik.org. KI-Generatoren würden diesen Trend verstärken.

    Unrealistisch dünne Körper als Standard

    Für die Untersuchung verfasste die Forscherin 20 Anweisungen, auch Prompts genannt, zum Erstellen von Bildern mit generativer KI. Alle Darstellungen sollten Personen in unterschiedlichen Situationen zeigen. Manche Prompts erhielten als Zusatz eine medizinische Beschreibung größerer Körper wie „übergewichtig“ oder den Begriff „fat“, zu deutsch „fett“. Das häufig abwertend verwendete Wort wurde von Aktivist*innen zurückerobert und wird inzwischen von vielen Menschen als positive Selbstbezeichnung verwendet.

    Die Prompts ließ die Wissenschaftlerin durch neun öffentlich zugängliche Bildgeneratoren laufen, darunter Adobe Firefly, Canva, Runway ML und Stable Diffusion. Ohne den Zusatz „fat“ zeigten die meisten Bilder Menschen mit sogenannter „Sample Size“. Also Menschen, die zu einer besonders dünnen Untergruppe der nicht-dicken Menschen gehören, mit für die meisten Menschen unrealistischen Maßen.

    Größere Körper hingegen wurden fast ausschließlich nur nach ausdrücklicher Aufforderung gezeigt – oder gar nicht. Manche KI-Generatoren stuften die Prompts mit dem Wort „fat“ als schädlich ein. Sie verweigerten den Dienst und produzierten keine Bilder.

    Verzerrte Darstellungen

    Auch waren die Bilder von dicken Menschen öfters fehlerhaft als die von dünnen Menschen. Bilder sind dann fehlerhaft, wenn die KI bestimmte anatomische Details wie einzelne Finger oder den Winkel eines Arms nicht passend nachahmen kann und deswegen unnatürlich aussehen. Aisha Sobey schließt daraus, dass die Systeme mit Datensätzen trainiert werden, in denen Abbildungen von dicken Menschen unterrepräsentiert sind. Bemerkenswert ist zudem, dass Bilder mit dem Prompt „fat“ übermäßig viele weiße Männer zeigen.

    Ebenfalls auffällig sind die unterschiedlichen Gesichtsausdrücke, die die Personen in den verschiedenen Bildern tragen. Fast 25 Prozent der dargestellten dicken Personen haben laut Studie einen negativen Gesichtsausdruck, im Vergleich zu nur drei Prozent der Menschen, die ohne den Prompt „fat“ generiert wurden.

    Menschen mit Behinderungen werden von generativer KI ebenfalls unterrepräsentiert. Von den insgesamt 649 generierten Bildern zeigte nur eines eine Person mit äußerlich erkennbarer körperlicher Einschränkung.

    Darstellungen von dicken Menschen zeigten zudem deutlich häufiger Personen mit Charakteristika, die gemeinhin mit Lernbehinderungen, Downsyndrom und anderen Behinderungen assoziiert werden. Die Forscherin fand diese Darstellungen bei acht Prozent der Bilder, die mit dem Prompt „fat“ generiert wurden, und nur bei zwei Prozent der Abbildungen ohne den Zusatz.

    KI kann Unzufriedenheit schüren

    Wissenschaftler*innen bezeichnen generative Künstliche Intelligenz auch als Spiegel der Gesellschaft. Trainiert werden die Systeme mit großen Datenmengen, die oft aus dem Internet abgeschöpft werden. Die Diversität der verwendeten Daten steht dabei in engem Zusammenhang mit der Diversität der generierten Inhalte. Die für das Training verwendeten Datensätze scheinen also große Körper nur unzulänglich abzubilden.

    Sie spiegeln damit einen online immer noch vorherrschenden Standard wider, bei dem überdurchschnittlich dünne und weiße Körper ohne Behinderungen als Norm dargestellt werden. Allerdings scheint generative KI das Problem nicht nur fortzuschreiben, sondern sogar zu verschärfen, denn KI-generierte Bilder, die diskriminierende Körperbilder repräsentieren, werden wiederum für das Training der Generatoren verwendet.

    Über die Sozialen Medien sickern die diskriminierenden Bilder zudem in unsere kollektive Vorstellungswelt ein. AI Forensics, ein europäischer Verein, der undurchsichtige Algorithmen überprüft, nahm im Juli 2025 eine Stichprobe und fand, dass ungefähr jedes vierte Video auf TikTok von KI generiert war. Der Unterschied zu menschlichen Creatoren ist, dass KI ausschließlich in den Trainings-Datensätzen vorhandene Muster reproduzieren kann, während Menschen umdenken und ihre Einstellungen ändern können.

    „Die [durch generative KI] implizierten Erwartungen folgen einer langen Tradition von Modell- und Idealkörpern, aber ich würde sagen, dass es durch generative KI viel heimtückischer ist“, so Aisha Sobey gegenüber netzpolitik.org. Aus ihrer Sicht stärkt generative KI jene Systeme, „die Fettleibigkeit verteufeln und die Unsicherheiten der Menschen ausnutzen“.

    Paula Clamor ist von Oktober bis Dezember 2025 Praktikantin bei netzpolitik.org. Sie hat vor kurzem ihr Abitur gemacht und interessiert sich für digitalen Feminismus und künstliche Intelligenz. Dieser Beitrag ist eine Übernahme von netzpolitik, gemäss Lizenz Creative Commons BY-NC-SA 4.0.

    Über Paula Clamor - netzpolitik:

    Unter der Kennung "Gastautor:innen" fassen wir die unterschiedlichsten Beiträge externer Quellen zusammen, die wir dankbar im Beueler-Extradienst (wieder-)veröffentlichen dürfen. Die Autor*innen, Quellen und ggf. Lizenzen sind, soweit bekannt, jeweils im Beitrag vermerkt und/oder verlinkt.

  5. 🔍💥 In a groundbreaking move, authorities have decided to use a suspect's AI chat #history as "evidence" because clearly, AI has now mastered the art of #arson. 🤖🔥 Who knew that the future of criminal forensics would involve reading chat logs with a sarcastic virtual assistant? 🤔💬
    rollingstone.com/culture/cultu #AIforensics #AIchat #criminaljustice #technology #news #HackerNews #ngated

  6. #AIForensics' study (07/2025) reveals how AI-generated content floods #TikTok & #Instagram, with platforms failing to adequately label synthetic material.

    > #SocialMedia feeds are increasingly filled with AI-generated content that "games the algorithm" through visual plausibility & viral potential. This phenomenon, dubbed #AISlop represents sloppy, potentially deceptive synthetic content at unprecedented scale.

    Interesting findings:
    aiforensics.org/work/gen-ai-sl

    #DSA #DigitalServicesAct

  7. The Conversation: Forensics tool ‘reanimates’ the ‘brains’ of AIs that fail in order to understand what went wrong. “We are computer scientists who study digital forensics. Our team at the Georgia Institute of Technology has built a system, AI Psychiatry, or AIP, that can recreate the scenario in which an AI failed in order to determine what went wrong. The system addresses the […]

    https://rbfirehose.com/2025/05/02/the-conversation-forensics-tool-reanimates-the-brains-of-ais-that-fail-in-order-to-understand-what-went-wrong/

  8. #Facebook Is #Censoring #404Media Stories About Facebook's #Censorship

    “Our findings suggest that although Meta has the tech to automatically detect #pornographic content, it does not apply it to enforce its community standards on #ads as it does for non-sponsored content,” #AIForensics said in its report. “This double standard is not a temp bug, but persisted since as early as, at least, Dec 2023.”

    404media.co/facebook-is-censor

  9. 🔍 Exposing the Hidden Algorithms Shaping Our Lives

    Meet AI Forensics, a European non-profit dedicated to uncovering the algorithms that influence our online experiences. In a recent interview, Katya Viadziorchyk, reveals how AI Forensics uses open-source tools to investigate tech giants and ensure algorithmic accountability.

    Discover how they are safeguarding digital transparency ➡️ ngi.eu/news/2024/09/03/digital

    #AIForensics #AlgorithmicAccountability #DigitalTransparency #OpenSource

  10. 🎉 The folks at @algorithmwatch and #AIforensics have made a formal data access request to the 🇩🇪 #DSC #Bundesnetzagentur under the new #DigitalServicesAct.

    They seek to obtain #research access to internal #Microsoft data to check whether and how the company is making sure its not-so-intelligent #AI #Copilot isn't bullshitting around in dangerous ways.

    Kudos to @olivermarsh and #ClaraHelming for leading this work!

    algorithmwatch.org/en/dsa-plat
    #DSA #transparency #bigtech #digitalrights #eupolicy

  11. Das große #KI-Sprachmodelle unseren Meinungsbildungsprozess beeinflussen, ist ja nichts Neues. Dass sie Wahlen beeinflussen können, haben #algorithmwatch & #aiforensics vor den Landtagswahlen in Hessen und Bayern sowie den Eidgenössischen Wahlen in der Schweiz herausgearbeitet. algorithmwatch.org/de/bing-cha

  12. Eine erschütternde Studie von @algorithmwatch ⁩ & #AIForensics zu den #Landtagswahlen in #Bayern & #Hessen: „Die Antworten, die große Sprachmodelle auf wichtige Fragen geben, sind zum Teil komplett falsch, zum Teil irreführend.“
    #DSA #DSC

    algorithmwatch.org/de/bing-cha