Früher waren Videos ein einfacher Beweis.
Jetzt ist es das Einfachste, was man fälschen kann.
KI-generierte Clips tauchen überall auf: in sozialen Feeds, Marketinganzeigen, internen Demos und sogar in „nachrichtenähnlichen“ Videos, die in Slack freigegeben werden. Das Risiko besteht nicht darin, dass es sie gibt, sondern darin, dass die meisten Teams keine einheitliche Methode haben, um sie vor der Freigabe, Veröffentlichung oder Weiterleitung zu überprüfen.
Dieser Leitfaden bietet Ihnen praktische Methoden, um festzustellen, ob ein Video KI-generiert ist, sowie einen einfachen Workflow, um Ihre Ergebnisse zu dokumentieren, sodass die Überprüfung nicht nur auf der Einschätzung einer einzelnen Person basiert.
Lassen Sie uns loslegen. 👇
Was ist ein KI-generiertes Video?
Ein KI-generiertes Video ist ein Video, das von einer KI erstellt, modifiziert oder „aufgeführt“ wird, anstatt von einer echten Kamera, die reale Ereignisse aufzeichnet.
Die meisten KI-Videos lassen sich in drei Kategorien einteilen:
- Vollständig synthetisch: Von Grund auf neu erstellt (Text-zu-Video, KI-Schauspieler, KI-Umgebungen)
- Deepfake: Echtes Filmmaterial, bei dem ein Gesicht oder eine Stimme ausgetauscht oder manipuliert wurde.
- KI-verbessert: Echtes Filmmaterial, das verändert wurde (Bereinigung, Verjüngung, Hintergrund-Bearbeitung, Hochskalierung)
Visuelle Hinweise, die Frame für Frame sichtbar werden
KI-Video-Fälschungen sehen in Bewegung oft überzeugend aus, fallen jedoch auf, wenn Sie das Video anhalten, Zoomen und auf Konsistenz überprüfen. Beginnen Sie mit den unten aufgeführten visuellen Bereichen mit hohem Signal und suchen Sie nach Problemen, die sich über mehrere Bilder hinweg wiederholen.
Überprüfen Sie Gesichter, Augen und Mimik.
Gesichter sind für die KI-Erkennung der aussagekräftigste Teil des Körpers, da unser Gehirn darauf programmiert ist, Unstimmigkeiten im Gesicht zu erkennen. KI hat jedoch noch Schwierigkeiten mit den winzigen, schnellen Muskelbewegungen, den sogenannten Mikroexpressionen, der natürlichen Asymmetrie und der Art und Weise, wie die Features beim Sprechen zusammenwirken. Halten Sie inne und zoomen Sie Gesichter heran, um diese verräterischen Anzeichen über mehrere Bilder hinweg zu beobachten.
- Gesichtssymmetrie: Achten Sie auf unnatürlich ausgewogene Features, die bei echten Menschen selten vorkommen.
- Zähne und Mundinneres: Achten Sie auf unscharfe Zähne, gleichmäßige Streifen oder inkonsistente Formen und Abstände.
- Gesichtsbehaarung und Augenbrauen: Achten Sie auf Haare, die aufgemalt wirken, schimmern oder sich bei Bewegungen unnatürlich verschieben.
- Ohrdetails: Untersuchen Sie die Ohren auf Fehlformen oder Unstimmigkeiten, die sich von Bild zu Bild ändern.
Unnatürliche Blinkmuster
Blinzeln ist ein überraschend komplexes Verhalten, das KI oft falsch interpretiert. Echte Menschen blinzeln alle paar Sekunden mit natürlichen Schwankungen in Geschwindigkeit und Dauer. KI-generierte Gesichter blinzeln jedoch möglicherweise zu oft, zu selten oder mit einer roboterhaften Gleichförmigkeit.
Ein eindeutiges Indiz ist, wenn mehrere Personen in einem Video genau zur gleichen Zeit blinzeln – ein klares Zeichen für eine KI-Generierung. Achten Sie auch auf Augen, die einen unangenehm langen Zeitraum lang offen bleiben. Frühe Deepfakes vergaßen oft, das Blinzeln überhaupt einzubauen, und obwohl sie sich verbessert haben, ist dies immer noch ein häufiger Fehler in synthetischen Videos von geringerer Qualität.
Übermäßig glatte oder asymmetrische Haut
KI neigt dazu, entweder die Haut durch Entfernen aller natürlichen Texturen zu perfekt erscheinen zu lassen oder die Beleuchtung falsch einzustellen, was zu seltsamen Asymmetrien führt. Achten Sie auf Haut, die retuschiert oder plastisch wirkt, insbesondere an Stirn, Wangen und Kinn.
Achten Sie auch auf Stellen, an denen sich die Hautstruktur plötzlich ändert oder an denen Schatten in Richtungen fallen, die nicht mit der Hauptlichtquelle übereinstimmen. Diese Rendering-Fehler sind oft am deutlichsten an der Haarlinie und entlang des Kiefers zu sehen, wo das gefälschte Gesicht mit einem echten Kopf verschmolzen ist.
Leere oder wandernde Augen
Augen sind für KI unglaublich schwer überzeugend darzustellen, was sie zu einem wichtigen Punkt bei der Überprüfung auf Fälschungen macht. Der Ausdruck „tote Augen” wird oft verwendet, weil KI-generierte Augen oft keine Lebendigkeit ausstrahlen.
Hier erfahren Sie, worauf Sie achten müssen:
- Keine Catchlights: Echte Augen reflektieren Lichtquellen und erzeugen kleine, helle Punkte, sogenannte Catchlights. KI-Augen weisen diese oft nicht auf, wodurch sie flach und leblos wirken.
- Wandernder Blick: Die Augen der Person führen möglicherweise nicht auf natürliche Weise die Kopfbewegungen nach oder scheinen eher „durch“ Sie hindurch zu schauen als auf etwas Bestimmtes.
- Inkonsistente Details: Die Muster in der Iris können verschwommen, zu einheitlich oder zwischen den beiden Augen unterschiedlich sein.
Achten Sie auf Hände und Finger
Hände und Finger sind eine bekannte Schwachstelle für KI-Videogeneratoren. Die Komplexität der Handanatomie mit ihren vielen Gelenken, sich überlappenden Fingern und fließenden Bewegungen macht es für KI unglaublich schwierig, diese genau darzustellen. Achten Sie besonders aufmerksam darauf, wenn Hände auf dem Bildschirm erscheinen, insbesondere bei Gesten oder wenn sie mit Objekten interagieren.
Zu den Schlüssel-Indikatoren, auf die Sie achten sollten, gehören:
- Falsche Fingeranzahl: Zählen Sie die Finger, um zusätzliche, fehlende oder plötzlich zwischen den Bildern wechselnde Finger zu erkennen.
- Seltsame Gelenke: Beobachten Sie, wie sich Finger in unmöglichen Winkeln beugen oder ohne sichtbare Knöchel bewegen.
- Zusammenführende Finger: Achten Sie auf Finger, die zusammengeführt werden, unnatürlich auseinanderstehen oder sich während der Bewegung verschieben.
- Fehler bei der Interaktion mit Objekten: Überprüfen Sie, ob Hände durch Objekte hindurchgehen oder diese auf physikalisch unmögliche Weise greifen.
🔍 Wussten Sie schon? KI-„Fingerabdrücke” werden zu einer neuen Erkennungsmethode. Einige tools analysieren winzige physiologische Hinweise, wie z. B. die Durchblutung im Gesicht, die zu subtilen, für das Auge unsichtbaren Pixelveränderungen führen, um Fälschungen mit hoher Genauigkeit zu erkennen.
Achten Sie auf physikalische und logische Fehler
KI-Modelle lernen Muster aus Daten, aber sie verstehen die Physik der realen Welt nicht wirklich. Das verschafft Ihnen einen enormen Vorteil. Achten Sie auf Momente, in denen das Video von der Realität abweicht. Diese Fehler sind oft subtil, aber sobald man sie entdeckt, fallen sie sofort ins Auge.
Objekte, die sich gegenseitig durchdringen
KI-generierte Videos können häufig keine korrekten Objektgrenzen einhalten, ein Phänomen, das als Clipping bekannt ist. Achten Sie auf Haare oder Kleidung, die durch den Körper der Person oder andere Objekte hindurchgehen. Accessoires wie Brillen oder Schmuck können mit der Haut zusammengeführt werden oder für ein oder zwei Bilder verschwinden.
Dies gilt auch für die Umgebung. Achten Sie auf Hintergrundobjekte, die sich unmöglich mit Objekten im Vordergrund überschneiden. Diese Fehler treten am häufigsten an den Rändern von sich bewegenden Objekten oder bei schnellen Bewegungen auf.
💡 Profi-Tipp: Ein schneller Trick besteht darin, einen Clip zunächst ohne Ton und dann mit Ton anzusehen: Wenn die Mundbewegungen immer noch unpassend oder unnatürlich wirken, könnte es sich um ein KI-generiertes Video handeln.
Verstöße gegen Schwerkraft und Impuls
KI hat auch Schwierigkeiten mit realistischen physikalischen Simulationen wie Schwerkraft und Impuls. Achten Sie auf Elemente im Video, die sich nicht natürlich bewegen, wenn die Person den Kopf dreht oder geht. Objekte können zu langsam, zu schnell oder in einem seltsamen, schwebenden Bogen fallen.
Auch Körperbewegungen selbst können falsch aussehen, wenn ihnen das Gefühl für Gewicht oder Trägheit fehlt. Achten Sie auf Momente, in denen jemand sitzt, steht oder mit seiner Umgebung interagiert. Diese Handlungen offenbaren deutlich physikalische Fehler.
Unnatürliche Ursache-Wirkungs-Interaktionen
Da KI Erscheinungen generiert, ohne Kausalitäten zu verstehen, gelingt es ihr oft nicht, eine Handlung mit ihren logischen Konsequenzen in Verbindung zu bringen. Beispielsweise könnte eine Person eine Oberfläche berühren, ohne dass dies eine erwartete Reaktion hervorruft, wie etwa Wellen im Wasser oder eine Delle in einem Kissen.
Weitere Verräterische Anzeichen sind beispielsweise das Sprechen in einer kalten Umgebung ohne sichtbaren Atem oder das Gehen auf Sand oder Schnee ohne Fußspuren zu hinterlassen. Diese Fehler zeigen, dass die KI lediglich ein Bild malt und keine reale, interaktive Welt simuliert.
Audio-Hinweise, die synthetische oder bearbeitete Videos entlarven
Nachdem die Bilder einer Schnellprüfung unterzogen wurden, ist es beim Ton, wo viele KI-Fälschungen auffallen. Verwenden Sie die folgenden Prüfungen, um zu überprüfen, ob die Stimme, das Timing und die Umgebung mit dem übereinstimmen, was Sie sehen.
Achten Sie auf die Synchronisierung der Lippen
Die Lippensynchronisation ist ein kritischer Bereich für die Erkennung, da die menschliche Sprache unglaublich komplex ist. KI erzeugt oft Lippenbewegungen, die zwar ähnlich, aber nicht ganz korrekt sind, was zu einer störenden Diskrepanz führt, die fortschrittliche Erkennungssysteme mit einer Genauigkeit von 99,73 % identifizieren können.
Schlüssel-Indikatoren, auf die Sie achten sollten, sind:
- Timing-Probleme: Beachten Sie, dass sich die Lippen leicht vor oder nach der Audiowiedergabe bewegen.
- Fehlende Formen: Achten Sie darauf, dass die Lippen bei Lauten wie „M“, „B“ und „P“ nicht vollständig geschlossen sind.
- Falsche Kieferbewegung: Achten Sie darauf, ob der Mund für den Laut zu weit oder nicht weit genug geöffnet ist.
- Statische Mundwinkel: Achten Sie auf Bewegungen, die auf die Mitte der Lippen beschränkt sind, während die Mundwinkel starr bleiben.
Achten Sie auf Unregelmäßigkeiten bei Audio und Stimme
KI-generierte oder geklonte Stimmen enthalten oft subtile Audioartefakte, die sie verraten. Auch wenn das Klonen von Stimmen mittlerweile erschreckend gut geworden ist, lassen sich Unstimmigkeiten durch aufmerksames Hören immer noch erkennen.
Hier sind einige Schlüssel-Audio-Indikatoren:
- Roboterhafte Intonation: Die Sprache klingt flach und monoton und es fehlen die natürlichen Tonhöhenvariationen der menschlichen Sprache.
- Keine Atemgeräusche: Echte Menschen müssen atmen. KI vergisst dies oft, was das Ergebnis langer, ununterbrochener Sätze ohne hörbares Ein- und Ausatmen ist.
- Seltsames Sprechtempo: Der Rhythmus der Sprache ist zu gleichmäßig, ohne die natürlichen Pausen, Zögerlichkeiten oder Füllwörter („ähm“, „äh“), die Menschen normalerweise verwenden.
- Eingefügte Audiodaten: Die Stimme klingt, als wäre sie in einer schalldichten Kabine aufgenommen und dann über das Hintergrundgeräusch des Videos gelegt worden, anstatt aus demselben akustischen Raum zu stammen.
🔍 Wussten Sie schon? Technologien wie SynthID von Google betten unsichtbare Wasserzeichen in KI-generierte Videos ein, sodass diese später überprüft werden können, selbst wenn sie bearbeitet oder komprimiert wurden.
Berücksichtigen Sie die Länge und Qualität des Videos
Die technischen Eigenschaften eines Videos können Hinweise liefern, sind jedoch allein kein Beweis. Derzeit unterliegen KI-generierte Videos Limiten hinsichtlich Dauer und Auflösung.
- Dauer: Die Produktion langer, zusammenhängender KI-Videos ist nach wie vor rechenintensiv, sodass die meisten synthetischen Clips kurz bleiben und oft weniger als 30 Sekunden lang sind.
- Auflösung: Höhere Auflösungen können KI-Artefakte sichtbar machen, während ungewöhnlich niedrige oder stark komprimierte Videos dazu verwendet werden können, visuelle Mängel zu verbergen.
- Bildfrequenz: Uneinheitliche Bildfrequenzen können zu ruckelnden oder unnatürlichen Bewegungen führen, ein häufiger Nebeneffekt der KI-Generierung.
Überprüfen Sie die Quelle, bevor Sie dem Clip vertrauen
Selbst ein „perfekt aussehendes“ Video kann gefälscht sein, und selbst ein echtes Video kann irreführend sein, wenn es ohne Kontext freigegeben wird. Verwenden Sie die folgenden Schritte, um zu überprüfen, woher es stammt und warum es freigegeben wird.
Überprüfen Sie die Quelle und den Kontext
Die technische Analyse ist nur die halbe Miete. Sie müssen sie mit einer Quellenüberprüfung kombinieren. Selbst ein perfekt gestaltetes KI-Video kann durch die Untersuchung seines Kontexts entlarvt werden.
Hier sind die zu ergreifenden Schritte der Überprüfung:
- Überprüfen Sie die Quelle: Verfolgen Sie das Video bis zu seinem frühesten Erscheinen im Internet zurück. Überprüfen Sie, ob es von einem verifizierten Konto, einer seriösen Nachrichtenagentur oder einem anonymen Konto mit einer Vorgeschichte der Verbreitung von Falschinformationen gepostet wurde.
- Umgekehrte Bildersuche: Verwenden Sie tools, um nach Einzelbildern aus dem Video zu suchen. So können Sie die originale, unbearbeitete Version finden oder überprüfen, ob sie bereits von anderen auf ihre Echtheit überprüft wurde.
- Beurteilen Sie die Absicht: Fragen Sie sich, warum dieses Video gerade jetzt erscheint. Scheint es darauf ausgelegt zu sein, eine starke emotionale Reaktion hervorzurufen oder die Meinung zu einem aktuellen Ereignis zu beeinflussen?
📮 ClickUp Insight: 92 % der Wissensarbeiter riskieren, wichtige Entscheidungen zu verlieren, die über Chats, E-Mails und Tabellen verstreut sind. Ohne ein einheitliches System zur Erfassung und Nachverfolgung von Entscheidungen gehen wichtige geschäftliche Erkenntnisse im digitalen Rauschen verloren. Mit den Aufgabenverwaltungsfunktionen von ClickUp müssen Sie sich darüber keine Sorgen mehr machen. Erstellen Sie Aufgaben aus Chats, Aufgabenkommentaren, Dokumenten und E-Mails mit einem einzigen Klick!
Verwenden Sie KI-Erkennungs-Tools
KI-Tools können dabei helfen, Warnsignale zu erkennen, liefern jedoch selten eine endgültige Antwort. Die meisten Wahrscheinlichkeitsangaben, Konfidenzwerte oder vagen Signale erfordern nach wie vor menschliches Urteilsvermögen. An dieser Stelle geraten Teams häufig ins Stocken, da ihnen klare Methoden zur Überprüfung, Dokumentation und Entscheidungsfindung fehlen.
Machen Sie die Video-Überprüfung zu einem wiederholbaren Workflow in ClickUp.
Das Erkennen von Warnsignalen ist nur die halbe Miete. Das eigentliche Risiko entsteht, wenn Überprüfungen uneinheitlich durchgeführt werden, Beweise an zufälligen Orten gespeichert sind und Genehmigungen schnell und ohne klare Nachverfolgbarkeit erfolgen. Hier hilft ClickUp: Sie können die Checkliste standardisieren, Beweise erfassen und Entscheidungen überprüfbar machen.
Finden Sie schnell frühere Entscheidungen und Standards
Wenn Sie ein verdächtiges Video überprüfen, ist der Kontext wichtig. Mit ClickUp Enterprise Search müssen Sie sich nicht merken, wo etwas diskutiert oder dokumentiert wurde. Sie können einmal suchen und sofort zugehörige Aufgaben der Überprüfung, in Docs gespeicherte Beweise, Kommentare von Prüfern, frühere Entscheidungen der Überprüfung und sogar Notizen zu Meetings zu ähnlichen Fällen aufrufen.
Standardisieren Sie die Prüfungen der Prüfer, damit Entscheidungen nicht mehr auf Meinungen basieren.
Eine der größten Herausforderungen bei der KI-Video-Überprüfung ist die Inkonsistenz. Verschiedene Prüfer bemerken unterschiedliche Dinge, und die Kriterien ändern sich oft je nach Dringlichkeit, Vertrautheit mit dem Inhalt oder der Person, die die Überprüfung durchführt.
ClickUp Brain ist eine kontextbezogene KI, die anhand der bereits in Ihrem Workspace vorhandenen Informationen strukturierte Checklisten für die Video-Bewertung erstellt und verfeinert. Anstatt allgemeine Leitlinien zu erstellen, greift sie auf relevante Dokumente, Aufgaben, Meeting-Notizen, frühere Bewertungen und Entscheidungen zurück, um widerzuspiegeln, wie Ihr Team Inhalte tatsächlich bewertet.
Auf diese Weise arbeiten alle Prüfer nach dem gleichen Bewertungsrahmen, der auf gemeinsamen Kontextinformationen basiert, wodurch Entscheidungen konsistenter und leichter zu verteidigen sind.
Sie können ClickUp Brain auch für folgende Zwecke nutzen:
- Verwandeln Sie interne Richtlinien in Schritt-für-Schritt-Checklisten für die Überprüfung.
- Aktualisieren Sie die Kriterien entsprechend der Weiterentwicklung der KI-Videoqualität, ohne alles von Grund auf neu schreiben zu müssen.
- Erstellen Sie Zusammenfassungen der Überprüfungen, die für die Überprüfung durch Rechts-, Compliance- oder Führungskräfte geeignet sind.
- Vergleichen Sie aktuelle Ergebnisse mit früheren Entscheidungen der Überprüfung, die im Workspace gespeichert sind.
📌 Probieren Sie diese Eingabeaufforderungen mit ClickUp Brain aus
- Erstellen Sie eine Schritt-für-Schritt-Checkliste für die Überprüfung von KI-Videos unter Verwendung vorhandener Dokumente, Aufgaben und früherer Überprüfungen.
- Identifizieren Sie wiederkehrende Indikatoren aus früheren Überprüfungen, die häufig zu KI-generierten Klassifizierungen führen.
- Aktualisieren Sie die Kriterien für die KI-Videokennung auf der Grundlage aktueller Bewertungen und Teamdiskussionen.
- Markieren Sie schwache oder unzuverlässige Signale, die häufig zu Meinungsverschiedenheiten oder Fehlalarmen führen.
Erfassen Sie Erkenntnisse sofort, sobald sie auftauchen – mit ClickUp Brain MAX
Während der Video-Überprüfung kommen oft wichtige Beobachtungen zum Vorschein, während die Prüfer den Clip ansehen, Anomalien diskutieren oder Entscheidungen treffen. ClickUp BrainMAX hilft dabei, diese Erkenntnisse sofort festzuhalten, damit sie nicht zwischen Tools oder Meetings verloren gehen.
Mit Talk-to-Text können Prüfer Anomalien wie zeitliche Unstimmigkeiten, Unregelmäßigkeiten im Gesichtsausdruck oder vermutete Manipulationen mündlich festhalten. BrainGPT wandelt diese in Echtzeit in strukturierte Notizen, verknüpfte Aufgaben oder Aktualisierungen der Checkliste um.
Da alles im selben Converged AI Workspace verbleibt, fließen Erkenntnisse direkt in Aufzeichnungen der Überprüfung, Überprüfungskriterien und endgültige Entscheidungen ein. Keine verstreuten Notizen. Kein verlorener Kontext. Keine manuelle Transkription.
So stellen Sie sicher, dass Ihre Überprüfung das widerspiegelt, was die Prüfer tatsächlich sehen, und nicht das, woran sie sich später erinnern.
Erweitern Sie die Überprüfung mit ClickUp Super Agents
Mit steigendem Verifizierungsvolumen verlagert sich die Herausforderung von der Überprüfung eines einzelnen Videos hin zur konsistenten Überwachung vieler Videos. ClickUp Super Agents überwachen kontinuierlich Ihren Verifizierungs-Workflow und decken Probleme auf, bevor sie zu Risiken werden.
Sie können automatisch festgefahrene Überprüfungen kennzeichnen, erkennen, wenn risikoreiche Videos ohne sekundäre Validierung weitergeleitet werden, Muster über mehrere gekennzeichnete Clips hinweg hervorheben und zusammenfassende Berichte für die Compliance oder die Unternehmensleitung erstellen.
Anstatt sich auf manuelle Nachverfolgungen oder Statusabfragen zu verlassen, sorgen Super Agents dafür, dass das System der Überprüfung aktiv, konsistent und überprüfbar bleibt, während es skaliert wird.
Dadurch wird die Überprüfung von einer reaktiven Kontrolle zu einer proaktiven Governance.
Speichern Sie Beweise und Entscheidungen in einem Protokoll der Überprüfung mit ClickUp Docs
Eine Video-Überprüfung ist nur dann sinnvoll, wenn sie später von einer anderen Person überprüft werden kann und diese zu dem gleichen Ergebnis kommt. Verwenden Sie ClickUp Docs, um pro Clip einen Datensatz für die Überprüfung zu führen, sodass Screenshots, Zeitstempel, Tool-Ausgaben und die endgültige Entscheidung zusammenbleiben.
Fügen Sie in jedes Dokument die wesentlichen Informationen ein:
- Clip-Details: Link, wo er erschienen ist, Datum der Aufnahme
- Zeitstempel + Beweise: „00:07 Mundverzerrung“, „00:13 Handartefakt“ mit Standbildern
- Welche Tools haben etwas gemeldet: Name des Tools, Konfidenzgrad, verwendete Einstellungen
- Überprüfung der Quellen: ursprünglicher Hochlader, Repost-Kette, Links zu entsprechenden Faktenchecks, die mit den hochgeladenen Inhalten verknüpft sind
- Entscheidung + Begründung: gelöscht/abgelehnt, warum und wer hat genehmigt?
- Nächster Schritt: Veröffentlichen, eskalieren, Originaldatei anfordern oder Verteilung blockieren
Machen Sie den Überprüfungsstatus sichtbar und umsetzbar
Die Überprüfung umfasst oft mehrere Schritte, wie z. B. eine erste Überprüfung, eine zweite Bestätigung, die rechtliche oder markenrechtliche Genehmigung und die endgültige Entscheidung. Ohne Sichtbarkeit werden Videos entweder blockiert oder ohne ordnungsgemäße Überprüfung weitergeleitet.
ClickUp Aufgaben bieten eine strukturierte Möglichkeit, den Prozess der Überprüfung jedes Videos zu verwalten. Jedes Video kann eine eigene Aufgabe sein, und Sie können Prüfer zuweisen, Belege verknüpfen, Kommentare hinzufügen und es mit verwandten Aufgaben verknüpfen. Aufgaben fungieren als Arbeitseinheiten, die Ihren Prozess der Überprüfung durchlaufen.
Um diesen Prozess besser zu strukturieren, können Sie ClickUp Benutzerdefinierte Felder verwenden. Damit können Sie jeder Aufgabe der Überprüfung aussagekräftige Metadaten hinzufügen und Aufgaben der Überprüfung genau nach den Kriterien kategorisieren, filtern und sortieren, die für Ihr Team wichtig sind. Sie werden direkt in der Aufgabe angezeigt, sodass Sie sofort sehen können, wo der Stand der Dinge ist und was Ihre Aufmerksamkeit erfordert.
Beispielsweise können Sie benutzerdefinierte Felder für folgende Zwecke verwenden:
- Status (Ausstehende Prüfung, Zweitprüfung erforderlich, Zur weiteren Analyse markiert, Als echt verifiziert oder Endgültig genehmigt/abgelehnt)
- Vertrauenswürdigkeitsskala (0–100): Der Prüfer gibt eine Nummer ein, die davon abhängt, wie wahrscheinlich er es für möglich hält, dass es sich um KI handelt.
- Risikostufe (geringes Risiko, mittleres Risiko oder hohes Risiko)
- Erkannter Artefakt-Typ (Fehlerhafte Gesichtsdetails, Probleme mit der Audio-Video-Synchronisierung, Anomalien bei den Händen oder inkonsistente Beleuchtung)
📮 ClickUp Insight: Jeder vierte Mitarbeiter nutzt vier oder mehr Tools, um sich bei der Arbeit einen Überblick zu verschaffen. Wichtige Details können in einer E-Mail versteckt, in einem Slack-Thread erweitert und in einem separaten Tool dokumentiert sein, sodass Teams Zeit mit der Suche nach Informationen verschwenden, anstatt ihre Arbeit zu erledigen.
ClickUp konsolidiert Ihren gesamten Workflow auf einer einzigen Plattform. Mit Features wie ClickUp E-Mail-Projektmanagement, ClickUp Chat, ClickUp Docs und ClickUp Brain bleibt alles miteinander verbunden, synchronisiert und sofort zugänglich. Verabschieden Sie sich von „Arbeit um der Arbeit willen” und gewinnen Sie Ihre Produktivität zurück.
💫 Echte Ergebnisse: Teams können mit ClickUp jede Woche mehr als 5 Stunden Zeit einsparen – das sind über 250 Stunden pro Person und Jahr –, indem sie veraltete Wissensmanagementprozesse eliminieren. Stellen Sie sich vor, was Ihr Team mit einer zusätzlichen Woche Produktivität pro Quartal alles erreichen könnte!
Erstellen Sie Ihren Workflow für die Überprüfung in ClickUp
Um KI-generierte Videos zu erkennen, reicht es nicht aus, nach einem einzigen verräterischen Hinweis zu suchen. Es geht darum, Signale zu kombinieren, Entscheidungen zu dokumentieren und jedes Mal die gleichen Standards anzuwenden. Da synthetische Medien immer besser werden, führen Ad-hoc-Überprüfungen und Bauchgefühle nur zu mehr Risiken.
Teams, die jetzt in einen klaren, wiederholbaren Workflow für die Überprüfung investieren, sind besser für die Zukunft gerüstet. Mit ClickUp können Sie Überprüfungskriterien, Nachweise, Entscheidungen und Genehmigungen in einem vernetzten System zusammenführen, sodass die Überprüfung konsistent, überprüfbar und teamübergreifend leicht skalierbar ist.
Wenn Sie bereit sind, die Video-Überprüfung aus verstreuten Tools in einen strukturierten Prozess zu überführen, können Sie noch heute mit dem Aufbau Ihres Workflows in ClickUp beginnen!
Häufig gestellte Fragen (FAQs)
Achten Sie auf dieselben Indikatoren wie im vorab aufgezeichneten Video, z. B. unnatürliches Blinzeln oder Fehler bei der Lippensynchronisierung. Wenn Ihnen während eines Live-Anrufs etwas seltsam vorkommt, bitten Sie die Person, eine unerwartete Geste zu machen, z. B. den Kopf schnell zur Seite zu drehen, da Live-Deepfakes mit unvorhergesehenen Bewegungen Probleme haben.
Erkennungs-Tools verwenden Algorithmen, um technische Artefakte zu finden, während die manuelle Überprüfung auf Ihren Augen und Ihrem kritischen Denken basiert. Der beste Ansatz kombiniert beides. Lassen Sie ein Tool potenzielle Probleme markieren und bewerten Sie dann anhand Ihres Urteilsvermögens die Quelle und den Kontext.
Kein einzelnes tool kann alles erkennen. Die Technologie befindet sich in einem ständigen Wettrüsten, wobei neue Generierungsmethoden oft schneller sind als die Erkennung. Tools sind am zuverlässigsten, wenn es darum geht, ältere oder häufigere Arten von Fälschungen zu erkennen.
Legen Sie ein klares Protokoll fest. Der erste Schritt besteht darin, den Inhalt zu kennzeichnen und ihn nicht freizugeben, bis er überprüft wurde. Dokumentieren Sie dann die Quelle, führen Sie sie durch Ihren Workflow zur Überprüfung und leiten Sie sie zur endgültigen Entscheidung an die zuständigen Mitglieder des Teams weiter.