Informationskompetenz - 2/4 #RespektBW - Bitte was?!
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#RespektBW
2/4
Informationskompetenz
Erkennen, was wahr und richtig ist
Unterrichts-
impuls
„This Person Does Not Exist“ – wie Algorithmen
und künstliche Intelligenz die Medienlandschaft
verändern und Fake News begünstigen
bitte-was.de2 Informationskompetenz // Impressum
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Inhaltsverzeichnis .
Vorwort. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4
1. Leitartikel
Medienbildung und Informationskompetenz – warum sie im Internet
und den Sozialen Medien so wichtig sind (Prof. Dr. Wolfgang Schweiger) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8
Materialien für die Grundschule
2. Unterrichtsmodul 1: „Lügen haben kurze Beine“ – Einstieg in das Thema Fake News. . . . . . . . . . . . . . 14
Materialien für die weiterführende Schule
3. Unterrichtsimpuls: „This Person Does Not Exist“ – wie Algorithmen und künstliche
Intelligenz die Medienlandschaft verändern und Fake News begünstigen. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38
4. Unterrichtsmodul 2: „Ist das wahr oder kann das weg?“ – Fake News im Netz: Teil 1. . . . . . . . . . . . . . 46
5. Unterrichtsmodul 3: „Ist das wahr oder kann das weg?“ – Fake News im Netz: Teil 2. . . . . . . . . . . . . . 68
6. Unterrichtsmodul 4: YouTube – Kommerz oder Content? . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 92
7. Linktipps und weiterführende Materialien. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 122
8. Wettbewerbsideen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 124
Dieses PDF ist nur ein Teil des Materialpakets „Informationskompetenz“.
! Weitere Bestandteile sowie das Gesamtpaket stehen Ihnen unter
https://bitte-was.de/fuer-lehrkraefte/lehrmaterial-und-downloads zur Verfügung.38
3.
Unterrichtsimpuls
Ethik, Religions-
Weiterführende
lehre, Gemein-
Schule 45 Minuten
schaftskunde,
Ab Klasse 8
Englisch, Deutsch
Der Unterrichtsimpuls ist lizenziert unter einer CC BY-SA 4.0 Lizenz. Nennung wie folgt: „This Person Does Not Exist“ – wie
Algorithmen und künstliche Intelligenz die Medienlandschaft verändern und Fake News begünstigen – Unterrichtsimpuls /
Landesmedienzentrum Baden-Württemberg – #RespektBW / Sophie Kitzmann / unter CC BY-SA 4.0 International / https://
creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/deed.de. Ausgenommen von dieser Lizenz sind die Illustrationen.Kapitel 3 // Informationskompetenz // Unterrichtsimpuls 39
„This Person Does Not Exist“ –
wie Algorithmen und
künstliche Intelligenz die
Medienlandschaft verändern
und Fake News begünstigen
Autorin Dabei soll ein Schwerpunkt auf Deep Fakes
und Fake News gelegt werden. A Was ist ein
Sophie Kitzmann Algorithmus:
Abschließend finden die Schülerinnen und https://www.
datenschutzbeauftragter-info.
Schüler Lösungsansätze, wie (von Algorith- de/was-ist-ein-algorithmus-
Zielgruppe/Umfang men) manipulierte Bilder und ggf. auch Videos definition-und-beispiele/
erkannt werden können.
B Was ist künstliche
Schulart: Sekundarstufe I,
Intelligenz:
Gymnasium Die Lernenden erkennen die Bedeutung von https://t3n.de/news/ai-
Fach: Ethik, Religionslehre, Algorithmen in unserem Alltag und befassen machine-learning-nlp-deep-
learning-776907/
Gemeinschaftskunde, sich mit deren Chancen und Risiken.
Englisch, Deutsch C t3n-Podcast Deep
Klassenstufe: ab Klasse 8 Fakes:
Umfang: 45 Minuten Materialien https://www.hr2.de/
gespraech/der-tag/podcast-
der-tag/deepfake---wenn-
man-augen-und-ohren-nicht-
Kurzbeschreibung 1 Definition Algorithmus, künstliche
mehr-trauen-kann,podcast-
episode-48498.html
Intelligenz (KI) und maschinelles
Algorithmen und künstliche Intelligenz werden Lernen A B D MIXED-Artikel
mehr und mehr Teil unseres Alltags. Wie sie a. Algorithmen im Alltag und Deep Fakes:
https://mixed.de/
die Medienlandschaft und unsere Wahrneh- „komplexe“ Algorithmen
deepfake-ki-braucht-nur-ein-
mung beeinflussen werden, ist allerdings nur b. Unterscheidung schwache trainingsfoto-fuer-einstein-
bedingt absehbar. Dies kommt u.a. mehr und und starke KI fake/
mehr zum Tragen, wenn es um Fake News, c. Maschinelles Lernen
E MIXED-Artikel
ganz besonders um Deep Fakes geht. Audio Deep Fakes:
https://mixed.de/deep
Basierend auf der Webseite 2 Deep Fakes fake-audio-cyber-angreifer-
stehlen-mit-fake-ceo-
https://thispersondoesnotexist.com/ a. Podcast von t3n zu Deep Fakes C
stimme-millionen/
erhalten die Schülerinnen und Schüler einen b. Artikel auf MIXED zum Thema „Deep
Einblick in die Funktionsweise von Algorithmen Fakes“ D F Englischer Artikel
zu Wahlen & Deep Fakes:
und künstlicher Intelligenz und befassen sich c. A rtikel auf MIXED zum Thema
https://www.niemanlab.
mit Chancen und Risiken ihres Einsatzes sowie „Audio Deep Fakes“ E org/2019/06/how-could-
den Folgen, die sich für die Medien und den d. Artikel (auf Englisch) zum Thema deepfakes-impact-the-2020-
Medieneinfluss auf die Gesellschaft ergeben. „Wahlen und Deep Fakes“ F u-s-elections/40 Kapitel 3 // Informationskompetenz // Unterrichtsimpuls
A So funktioniert GAN:
3 Erklärung des Algorithmus GAN
https://www.lyrn.
(Generative Adversarial Networks) zur
ai/2018/12/26/a-
style-based-generator-
Erstellung möglichst echt aussehender
architecture-for- Portraits A
generative-adversarial-
networks/
B Tipps zur 4 Chancen, Risiken und Folgen des
Erkennung: Einsatzes von Algorithmen bzw.
https://medium.com/@
künstlicher Intelligenz
kcimc/how-to-recognize-
fake-ai-generated-
images-4d1f6f9a2842
5 Ansätze zur Erkennung von (von Algo-
C Deep Fake am
Beispiel Star Wars:
rithmen) manipuliertem Bild- und/oder
https://www.golem.de/ Videomaterial B
news/solo-a-star-wars-
story-beeindruckender-
deepfake-jungbrunnen-
fuer-harrison- 6 Infos zu Solo – A Star Wars Story C
ford-1810-137169.htmlKapitel 3 // Informationskompetenz // Unterrichtsimpuls 41
Leitfragen und
mögliche Antworten
? Wo begegnen euch im
inzelne Fachbegriffe im Nachgang
E
Alltag Algorithmen? gemeinsam definieren (siehe Links bei 1)
und ggf. auf einem Padlet festhalten
In sozialen Netzwerken wie Facebook oder A Mehr Ideen zu
Algorithmen im
Instagram, Suchmaschinen, Karten- bzw.
Alltag z.B. hier:
Routenplaner-Apps etc.; auch einfache Ge- Nach dem Lesen des Artikels zur Funktions- https://www1.wdr.
brauchsanweisungen oder Anleitungen sind weise bzw. nach Präsentation (siehe A ) de/mediathek/video/
sendungen/servicezeit/
Algorithmen im Alltag. A
video-algorithmen-im-
Möchte jemand versuchen, in alltag-100.html
Ggf. erinnern sich die Schülerinnen und Schü- ? eigenen Worten zu erklären, wie der
ler an die Inhalte des Aufbaukurses Informa- Algorithmus, der hinter der Seite
tik. Hier geht es um einfache Algorithmen, „This Person Does Not Exist“ steht,
oftmals auch erklärt mit der Funktionsweise funktioniert?
von automatischen Türen.
ie KI bzw. der Algorithmus kann Gesichter
D
Wie würdet ihr euren (Groß-)Eltern erstellen, indem Merkmale vorhandener
? oder euren jüngeren Geschwistern Portraits wie beispielsweise Augen- und
einen Algorithmus erklären? Nasenform, Haarfarbe und -typ, Falten oder
Augen- und Gesichtsfarbe etc. zu neuen Mo-
Was versteht ihr unter künstlicher tiven kombiniert werden. Dieser Algorithmus
? Intelligenz? wird „Generator“ genannt.
Kennt ihr den Begriff des aneben existiert ein zweiter Algorithmus,
D
? maschinellen Lernens? Wenn der „Discriminator“, der die Ergebnisse des
ja, wie würdet ihr maschinelles ersten auf die augenscheinliche Realität hin
Lernen beschreiben? bewertet.
Ein Algorithmus ist ein Code, der eine be- er Generator muss also den Discriminator
D
stimmte Vorgehensweise vorgibt, je nach- immer überzeugen. Die KI trainiert sich so
dem ob bestimmte Situationen eintreten ohne menschliche Hilfe selbst und erzielt
bzw. bestimmte Voraussetzungen erfüllt immer realistischere Ergebnisse.
oder nicht erfüllt sind.
ier kann der Algorithmus im Training
H
ünstliche Intelligenz ist ein Dach- bzw.
K unterstützt werden:
Sammelbegriff dafür, dass Maschinen Intel- https://thispersondoesnotexist.com/train/
ligenzleistungen erbringen, die denen von
Menschen ähneln.
aschinelles Lernen beschreibt den Pro-
M
zess, wenn Algorithmen und Maschinen
selbstständig lernen.42 Kapitel 3 // Informationskompetenz // Unterrichtsimpuls
Wie ihr an den Beispielen für Algo- eale Personen könnten (z.B. im Film) durch
R
? virtuelle, aber real aussehende „Personen“
rithmen und künstliche Intelligenz
gesehen habt, können sie in ver- ersetzt werden z.B. wenn Schauspieler
schiedensten Bereichen zum Ein- mit tragenden Rollen plötzlich unerwartet
satz kommen. versterben (z.B. Paul Walker) oder wenn
Prequels erscheinen, deren Hauptfiguren
Was denkt ihr, welche Vorteile möglichst wie eine jüngere Version des
bzw. Chancen kann der Einsatz Schauspielers aussehen sollen (z.B. Solo –
von künstlicher Intelligenz, ins- A Star Wars Story).
besondere im Bereich von Bild- und
Videomaterial, haben? Wo seht ihr Etc.
Nachteile bzw. Herausforderungen?
hancen: Einsatz bei digitalen Spielen (z.B.
C Sind euch Besonderheiten aufgefal-
realistischere Figuren in Computerspielen) ? len, an denen man erkennen kann,
oder Animationsfilmen, kann virtuellen Assis- ob die Portraits von der KI erstellt
tenten oder Bots ein realistisches Gesicht oder echt sind? Fallen euch weitere
geben (z.B. in der Altenpflege) etc. Ansätze ein, um echte von gefälsch-
ten/künstlich erstellten Bildern
erausforderungen: einfachere Erstellung
H unterscheiden zu können?
von gefakten Bildern (vgl. Deep Fakes) und
damit verbundene Betrugsmöglichkeiten asierend auf Artikel B : Glitches in Haaren,
B
(z.B. einfacheres Catfishing, Annehmen Bildtext oder Hintergrund; asymmetrische
falscher Identitäten o.Ä.) oder Beeinflus- Gesichtsformen bzw. -merkmale (z.B. Zähne,
sung von gesellschaftlichen Abläufen (z.B. Augen etc.); unterschiedliche Texturen in
Wahlen), Überwindung bestehender Möglich- Kleidung und Rest; Farbfehler im Bild
keiten zur Aufdeckung von Fakes (z.B. keine
Rückwärtsbildersuche) etc. eitere Optionen, um gefakte Bilder zu ent-
W
larven: Ungereimtheiten bei verschiedenen
Wenn ihr über die Vor- und Nach- Objekten im Bild (z.B. Lichtverhältnisse,
? teile bzw. Chancen und Herausfor- Schärfe etc.); ggf. Überprüfung der Meta-
derungen nachdenkt, die der Einsatz daten auf eine etwaige Bearbeitung (Ort und
von künstlicher Intelligenz mit sich Zeit der Aufnahme, Originalaufnahme?)
bringt: Was denkt ihr, welche Folgen
kann das haben? Inwieweit würde roblem ist allerdings, dass die KI ständig
P
sich die Medienlandschaft verän- dazulernt und vorhandene Fehler womöglich
dern? Was würde das für die Gesell- ausbessern wird.
schaft bedeuten?
A Beispiel Deep Fakes:
https://www. erbreitung von Fake News (auch zu Propa-
V
youtube.com/ gandazwecken) könnte neue Dimensionen
watch?v=614we6ZaQ04
erreichen durch die einfachere Erstellung von
B Tipps zur Deep Fakes A Beeinflussung von Wahlen.
Erkennung:
https://medium.com/@
as Erkennen von gefakten Medieninhalten
D
kcimc/how-to-recognize-
fake-ai-generated- wird selbst für ein geschultes Auge immer
images-4d1f6f9a2842 schwieriger.Kapitel 3 // Informationskompetenz // Unterrichtsimpuls 43
Möglicher Ablauf
otenzieller Einstieg: Lehrkraft zeigt
P einem Plakat oder mit Glogster auf einem digi-
Informationen zu Harrison Ford oder einen talen Plakat festgehalten und im Anschluss im
Ausschnitt aus einem relativ neuen Film mit Plenum diskutiert werden. Alternativ kann hier
ihm und anschließend einen Ausschnitt aus das Padlet erneut zum Einsatz kommen. A „Solo –
„Solo – A Star Wars Story“. A A Derpfakes Story“:
https://youtu.be/
Wo könnte eine solche KI im
Frage: Wie kann es sein, dass er
? positiven Sinne genutzt werden?
ANXucrz7Hjs
? plötzlich so jung aussieht?
Welche Herausforderungen bringt
? ein Einsatz dieser oder ähnlicher KI
ehrkraft öffnet die Seite
L mit sich?
https://thispersondoesnotexist.com,
zeigt die dort abgebildeten Portraits und Welche Folgen hat der Einsatz
aktualisiert die Seite ein paarmal, damit ? für die Medien?
verschiedene Portraits zu sehen sind.
Welche Konsequenzen gibt es
Frage an Schülerinnen und Schüler:
? für die Gesellschaft?
? Was ist auf der Seite zu sehen? Was
fällt euch auf (z.B. Name der Web-
seite, Glitches im Bild o.Ä. ggf. I n Gruppen- oder Einzelarbeit: Basierend
Hinweise geben)? Was denkt ihr, auf den Bildern der Webseite erarbeiten die
was diese Seite zeigt bzw. macht? Schülerinnen und Schüler, woran bearbeite-
te/künstlich erstellte bzw. im Speziellen die
inter dieser Seite steht ein Algorithmus,
H von GAN erstellten Bilder zu erkennen sind
der basierend auf vorhandenen Bildern von (Ansatzpunkte siehe Text) bei Verwen-
Personen neue Portraits erstellt, die es so dung eines Padlets auch diese Ergebnisse
nicht gibt. Funktionsweise von Algorithmen hier festhalten und ggf. von den Mitschüle-
und speziell des GAN, KI, Deep Fakes sowie rinnen und -Schülern kommentieren lassen.
selbstständiges (maschinelles) Lernen
werden erklärt, zum Beispiel mit Präsenta- Welche alternativen Ansätze gibt es,
tion oder Text. Alternativ kann hier – wenn ? um gefälschte Bilder von echten zu
genügend Zeit vorhanden ist – auch so unterscheiden?
vorgegangen werden, dass die Schülerinnen
und Schüler arbeitsteilig in Gruppen die ein- Ergebnisse können zum Beispiel gemeinsam
zelnen Materialien bearbeiten und eine kurze auf Plakat/digitalem Poster/Padlet festgehal-
Präsentation vorbereiten. Die Ergebnisse und ten werden.
Beispiele können auf einem Padlet festgehal-
ten werden. bschließend gemeinsames Quiz mit
A
minnit‘ (https://minnit-bw.de/): Können die
I n Gruppenarbeit: Die Schülerinnen und Schülerinnen und Schüler (und die Lehrkraft)
Alle aufgeführten
Schüler befassen sich mit möglichen Ein- die gefakten Bilder erkennen?
Links wurden zuletzt
satzgebieten dieser KI und den daraus Alternativ können auch Schülerinnen und aufgerufen am
resultierenden Chancen und Risiken. Die Schüler ein solches Quiz selbst erstellen. 12.05.2019.
Ergebnisse können beispielsweise auf44 Kapitel 3 // Informationskompetenz // Unterrichtsimpuls
Transfer/Exkurs
A GPT-2:
ie Organisation OpenAI (u.a. Elon Musk)
D erbreitung von Fake News bzw. manipulier-
V
https://openai.com/blog/ hat eine KI namens GPT-2 A entwickelt, die tem Text-, Bild-, Audio- und Videomaterial als
better-language-models/ „deepfakes for text“ selbstständig erstellen Gefahr für die Demokratie
B „The Guardian“
kann. Basierend auf von Menschenhand ge-
über GPT-2: schriebenem Text, von einzelnen Wörtern bis gf. Quiz (https://minnit-bw.de/) zur Unter-
G
https://www.theguardian. hin zu Textpassagen, vervollständigt GPT-2 scheidung von echten und „gefakten“ Bildern
com/technology/2019/
den Text mit passenden Sätzen – angepasst
feb/14/elon-musk-
backed-ai-writes- an den Schreibstil, die Wortwahl, die Komple- – basierend auf der Webseite „This Person
convincing-news-fiction xität etc. des bisherigen Textes. B Does Not Exist“ C
C Quiz basierend auf
Wofür könnte eine solche KI – allgemein zur Unterscheidung zwischen
der Webseite „This
Person Does Not Exist“:
? eingesetzt werden? Hoax oder realem Bild D
https://careerswithstem.
com.au/deep-fake-quiz/
Welche Gefahren verbergen sich irtuell erstellte Social-Media-Influencerin
V
D Allgemeines Quiz:
? hinter dem Einsatz? „imma“: Seit Juli 2018 hat der Account über
https://www.thoughtco. 40.000 Follower gesammelt E
com/can-you-spot-the-
Welche Folgen könnte es haben,
hoaxes-4099583
? wenn die KI zur automatisierten
E Virtuell erstellte
Bilderkennung mit der zur Text-
Influencerin „imma“:
erstellung kombiniert wird?
https://www.
instagram.com/imma.
gram/?hl=de; https://
interestingengineering.
com/meet-imma-the-
worlds-first-computer-
generated-model#RespektBW ist eine Kampagne der Landesregierung für eine respektvolle Diskussionskultur in den Sozialen Medien. Sie soll Kinder und Jugendliche aktivieren, für die Werte unserer Demokratie und ein gutes gesellschaftliches Miteinander einzutreten. Die Kampagne ist Teil des Impulsprogramms der Landesregierung zum gesellschaftlichen Zusammenhalt. Das Landesmedienzentrum Baden-Württemberg führt die Kampagne im Auftrag des Staatsministeriums, in enger Abstimmung mit dem Ministerium für Kultus, Jugend und Sport, durch.
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