Kan du lita på vad du ser och hör online? Deepfake-teknologin har utvecklats i en rasande takt och används nu både för avancerade bedrägerier, politisk manipulation och digitala imitationer som är nästan omöjliga att upptäcka. Vad innebär det för företag, individer och demokratin – och hur kan du skydda dig?

Deepfake-teknik blir alltmer sofistikerad och används i allt från cyberbrott till desinformation. Bedragare har redan lurat företag på miljontals dollar genom deepfake-videokonferenser, och politiska deepfakes påverkar val och samhällsdebatter globalt. Samtidigt har tekniken positiva tillämpningar inom utbildning, medicin och digitala upplevelser. I denna artikel går vi igenom hur deepfakes fungerar, de största riskerna och vad du kan göra för att identifiera och hantera denna snabbt växande digitala manipulation.

Viktiga insikter:

• Explosiv ökning – Antalet deepfake-videor har ökat med över 550 % mellan 2019 och 2023, och tekniken blir alltmer tillgänglig.

• Miljonbedrägerier – I Hong Kong lurades en anställd att överföra 25,6 miljoner dollar till bedragare genom en deepfake-videokonferens där företagets chefer imiterades.

• Politisk påverkan – Deepfakes har använts för att manipulera val, exempelvis i Gabon 2018, där en misstänkt deepfake-video av landets president ledde till en militärkupp.

• Allvarligt integritetshot – 90–95 % av alla deepfake-videor sedan 2018 har varit icke-samtyckesbaserad pornografi, där kvinnor är de främsta måltavlorna.

• Teknik mot teknik – AI-verktyg som FakeCatcher och Microsoft Video Authenticator hjälper till att avslöja deepfakes, men källkritik och digital kompetens är fortsatt avgörande.

• Sverige i riskzonen – Svenska företag drabbas i allt högre grad av deepfake-bedrägerier, och EU skärper regleringen för att hantera hotet.

Deepfake-tekniken har utvecklats snabbt och används nu för allt från underhållning till avancerade bedrägerier. Antalet deepfake-videor online har ökat med 550 % mellan 2019 och 2023, och tekniken blir allt mer tillgänglig även för personer utan teknisk expertis.

Ett av de senaste exemplen på deepfake-bedrägeri inträffade i Hong Kong, där en anställd på ett multinationellt företag lurades att överföra 25,6 miljoner dollar till bedragare. Genom en förfalskad videokonferens där deepfake-teknik användes för att imitera företagets ekonomichef och andra kollegor, fick bedragarna transaktionen att verka helt legitim.

Även inom politik har deepfakes använts för att manipulera allmänhetens uppfattning. I Gabon 2018 spreds en video av landets president Ali Bongo, där politiska motståndare hävdade att materialet var förfalskat. Misstankarna ledde till en militärkupp, vilket visar hur kraftfull denna teknik kan vara när den används för att skapa osäkerhet och förvirring.

Utöver ekonomisk brottslighet och politisk manipulation utgör deepfakes ett växande hot inom cyberattacker, rekrytering och identitetskapning. Exempelvis har bedragare använt deepfake-teknik i jobbintervjuer för att få anställning under falsk identitet och få tillgång till företagsinformation. FBI har varnat för att detta kan vara en del av en bredare strategi för industrispionage.

När bilder, videor och röster kan förfalskas på ett trovärdigt sätt, ställs samhället inför nya utmaningar. Hur vet vi vad som är äkta? Hur kan företag och privatpersoner skydda sig? Den här artikeln går igenom vad deepfakes är, hur de fungerar, de största riskerna och vad du kan göra för att hantera denna växande digitala manipulation.

Vill du förstå hur AI och deepfakes påverkar dig och ditt företag? Våra kurser på AIUC ger dig verktygen för att identifiera och hantera AI-genererade manipulationer. Deepfake-tekniken utvecklas snabbt och blir allt svårare att upptäcka. För att förstå hur vi kan skydda oss måste vi först förstå hur tekniken fungerar och varför den är så kraftfull.

Så fungerar deepfake: AI-tekniken bakom manipulerade videor och röster

Deepfake är en AI-teknik som används för att skapa eller manipulera digitalt innehåll så att det ser äkta ut, trots att det är helt eller delvis fabricerat. Namnet kommer från en kombination av “deep learning” och “fake”, vilket syftar på hur tekniken bygger på avancerade maskininlärningsmodeller för att generera realistiska bilder, videor och ljud.

Deepfake-teknologi: Hur AI lär sig skapa falskt men övertygande innehåll

Deepfakes skapas med hjälp av två huvudsakliga AI-modeller: autoencoders och generativa motståndsnätverk (GANs).

• Autoencoders analyserar och komprimerar visuella data till en mindre representation, där ansiktsdrag och kroppsställningar sparas. Informationen används sedan för att återskapa eller modifiera bilden så att den får de önskade förändringarna.

• GANs (Generative Adversarial Networks) består av två neurala nätverk som samarbetar för att skapa så realistiska bilder som möjligt. Den ena delen, generatorn, skapar bilder medan den andra, diskriminatorn, avgör om bilden ser äkta ut eller inte. Genom att ständigt förbättra varandra blir deepfake-bilder och -videor allt svårare att skilja från verkligheten.

Olika typer av deepfakes – från ansiktsbyte till röstkloning

Deepfake-teknik används på flera olika sätt, både för legitima och bedrägliga ändamål:

• Ansiktsbyte (face swap): En persons ansikte ersätts med någon annans i en bild eller video.

• Ansiktssyntes: AI skapar helt nya, realistiska ansikten som inte tillhör någon verklig person.

• Attributmanipulation: Specifika drag, som hårfärg, rynkor eller ansiktsform, ändras digitalt.

• Röstkloning: En AI-modell återskapar en persons röst så att det låter som om de själva talar, vilket kan användas för både röstmeddelanden och livekommunikation.

Dessa tekniker blir alltmer sofistikerade och har både positiva och negativa tillämpningar, vilket gör det viktigare än någonsin att förstå hur deepfakes fungerar och vilka risker de kan medföra.

Hur deepfakes skapas – stegen bakom AI-genererade videor

Att skapa en deepfake-video är en process som involverar flera steg, där AI används för att analysera, träna och manipulera visuellt material. Trots att tekniken tidigare krävde avancerad programmering har moderna verktyg som FakeApp och DeepFaceLab gjort det enklare även för personer utan teknisk expertis att skapa övertygande deepfakes.

Steg 1: Samla in källmaterial

För att skapa en realistisk deepfake-video behövs ett omfattande underlag av bilder och videor på personen som ska imiteras. Ju fler bilder i olika vinklar och ljusförhållanden, desto mer exakt blir slutresultatet. AI-modellen analyserar sedan ansiktsdrag, mimik och rörelser för att förstå hur personen ser ut från olika perspektiv.

Steg 2: Träna AI-modellen

När materialet har samlats in börjar AI-systemet träna på att återskapa och manipulera ansiktet. En decoder programmeras för att efterlikna målpersonens ansiktsuttryck och rörelser. Därefter placeras de syntetiska ansiktsdragen på en annan person i originalvideon, vilket skapar illusionen av att det är den imiterade personen som talar eller agerar.

Steg 3: Efterbearbetning och finjustering

För att göra deepfake-videon mer trovärdig krävs noggrann efterbearbetning. Detta innebär bland annat:

• Färgkorrigering för att matcha hudton och ljussättning i originalvideon.

• Justering av skuggor och detaljer så att ansiktsuttrycken smälter in naturligt.

• Rörelseutjämning för att undvika hackiga eller onaturliga övergångar.

Tack vare AI-drivna verktyg har deepfake-tekniken blivit allt mer lättillgänglig, men samtidigt har det också lett till ökad risk för missbruk. Därför blir det allt viktigare att förstå både hur tekniken fungerar och hur den kan upptäckas.

Deepfakes och säkerhet: De största riskerna med AI-genererat innehåll

Deepfake-teknologin har utvecklats snabbt och används i allt större utsträckning inom både bedrägerier och desinformation. Antalet deepfake-relaterade bedrägerier ökade globalt med 1000 % mellan 2022 och 2023, vilket visar på en explosionsartad tillväxt av denna typ av brottslighet.

Deepfake-bedrägerier: Så utnyttjas tekniken för identitetsstöld och ekonomisk brottslighet

Cyberbrottslingar utnyttjar deepfakes för att lura företag och privatpersoner på stora summor pengar. Som vi tidigare nämnde inträffade ett av de mest uppmärksammade fallen nyligen i Hong Kong, där bedragare använde en förfalskad videokonferens för att lura en anställd att föra över 25,6 miljoner dollar.

Men det är inte bara företag som är i riskzonen. Deepfakes har även använts vid jobbintervjuer på distans, där bedragare försöker få anställning under falsk identitet för att komma åt känslig information. FBI har varnat för att vissa av dessa fall tros vara kopplade till statligt stödd cyberkriminalitet.

Deepfakes inom politik och media: Hur falska videor sprider desinformation

Politiska deepfakes blir allt vanligare och kan påverka valprocesser och internationella relationer. Ett uppmärksammat exempel är när hackare använde deepfake-teknik för att sprida ett falskt kapitulationsmeddelande från Ukrainas president, vilket skapade förvirring och panik.

Det finns en stor risk att deepfakes används för att manipulera väljare och sprida falsk information. Redan 2018 såg vi hur deepfakes påverkade politiken, då rykten om en förfalskad video av Gabons president Ali Bongo ledde till ett kuppförsök.

Deepfake-teknik blir allt mer tillgänglig – vad innebär det?

En annan oroande trend är att deepfake-teknologi blivit mer tillgänglig. Mellan 2022 och 2023 ökade försäljningen av deepfake-verktyg på darkweb-forum med 223 %, vilket gör det enklare än någonsin för cyberbrottslingar att skapa övertygande förfalskningar. Bedragare är idag beredda att betala stora summor för högkvalitativa deepfake-videor, vilket visar hur lukrativ denna marknad har blivit.

Med tanke på den snabba utvecklingen av deepfakes blir det allt viktigare att förstå riskerna och vilka åtgärder som kan vidtas för att identifiera och motverka denna typ av digital manipulation.

Deepfakes och integritet: Hur AI hotar din identitet och säkerhet online

Deepfake-teknologi utgör ett allvarligt hot mot personlig integritet, särskilt genom dess användning i icke-samtyckesbaserad pornografi och identitetsstölder. Enligt en rapport från Sensity AI har 90–95 % av alla deepfake-videor sedan 2018 varit pornografiskt innehåll, där majoriteten av offren är kvinnor. Ett uppmärksammat exempel är de AI-genererade deepfake-bilderna av Taylor Swift som spreds i januari 2024, vilket återigen väckte debatt om lagstiftning kring deepfake-pornografi.

Deepfakes används också för att:

• Manipulera aktiemarknader genom falska uttalanden från företagsledare.

• Genomföra bedrägerier där AI-genererade röster imiterar chefer och kollegor.

• Skapa falska nyheter för att påverka politiska val och allmän opinion.

Trots teknikens snabba utveckling visar undersökningar att 72 % av befolkningen fortfarande inte är medvetna om deepfakes och dess risker. Forskning har dessutom visat att ökad medvetenhet inte nödvändigtvis förbättrar människors förmåga att identifiera förfalskningar. Detta understryker vikten av bättre verktyg för att upptäcka och hantera deepfake-hot.

Så känner du igen en deepfake – tecken på manipulerade bilder och videor

För att skydda sig mot manipulerat innehåll krävs en kombination av visuell analys och tekniska verktyg. Deepfake-tekniken har blivit så sofistikerad att förfalskningar ofta är svåra att upptäcka med blotta ögat. Därför utvecklas avancerade AI-verktyg för att avslöja manipulationer.

Intel har exempelvis utvecklat FakeCatcher, ett system som kan identifiera deepfakes med 96% noggrannhet genom att analysera subtila förändringar i blodflödet under huden. Tekniken bygger på att riktiga videor har naturliga mikrofärgskiftningar i ansiktet som deepfake-algoritmer har svårt att återskapa.

Deepfake eller äkta? Här är de vanligaste tecknen på manipulation

Vid granskning av potentiella deepfakes finns flera visuella indikatorer att vara uppmärksam på:

• Ögonrörelser och ansiktsuttryck – Om en person blinkar ovanligt lite eller har stelt ansiktsuttryck kan det tyda på manipulation.

• Läppsynkronisering – I många deepfakes kan rörelserna i munnen vara osynkade med ljudet, särskilt vid snabba fraseringar.

• Hudtextur och ljussättning – Onaturligt slät hud eller ojämna skuggor kan avslöja att en bild eller video har manipulerats.

Även om dessa tecken kan vara varningssignaler, blir tekniken allt bättre på att dölja sådana detaljer, vilket gör AI-baserade verifieringsverktyg allt viktigare.

Deepfake-detektering: Bästa verktygen för att avslöja falska videor

Flera företag och organisationer har utvecklat AI-baserade system för att upptäcka deepfakes:

• Microsoft Video Authenticator – Ett verktyg som analyserar pixelnivåförändringar och subtila gråskalsförändringar som kan avslöja manipulationer.

• Deepware Scanner – Ett öppet verktyg som kan identifiera misstänkta deepfakes i videor genom att analysera rörelsemönster.

• Sentinel AI – En plattform som används av regeringar och medieföretag för att bekämpa desinformation genom avancerad bild- och ljudanalys.

Dessa verktyg spelar en viktig roll i att identifiera falskt innehåll och motverka spridningen av vilseledande material. I takt med att deepfakes blir mer sofistikerade ökar behovet av kombinerade manuella och AI-drivna metoder för att avslöja manipulationer.

Hur källkritik hjälper oss att hantera deepfakes och falsk information

Tekniska verktyg för att identifiera deepfakes blir allt mer avancerade, men forskning visar att mänsklig bedömningsförmåga fortfarande är avgörande. AI-system kan ge vägledning, men de kan inte ersätta ett kritiskt förhållningssätt till information. Därför är det viktigt att utveckla sin källkritiska förmåga för att kunna identifiera och ifrågasätta misstänkt innehåll.

En effektiv metod för att bedöma information är CARS-metoden, som fokuserar på fyra huvudaspekter:

1. Credibility (Trovärdighet) – Vem står bakom informationen, och har de expertis inom ämnet?

2. Accuracy (Noggrannhet) – Hur aktuell är informationen, och finns det uppdaterade källor?

3. Reasonableness (Rimlighet) – Finns det tydliga tecken på vinkling eller dolda avsikter?

4. Support (Support) – Finns det oberoende källor som bekräftar informationen?

Forskning visar att träning i att identifiera deepfakes kan förbättra människors förmåga att avslöja manipulerat innehåll. Genom att kombinera tekniska verktyg med en kritisk analys av källor kan vi bättre motverka spridningen av falsk information.

Deepfakes för det goda: När tekniken används på rätt sätt

Deepfake-teknologi är ofta förknippad med bedrägerier och desinformation, men tekniken har också legitima och positiva tillämpningar inom flera områden. Från utbildning och sjukvård till underhållning och affärsvärlden används deepfakes för att skapa innovativa och nyttiga lösningar.

Deepfakes i utbildning och kultur – hur AI förändrar lärande och konst

Deepfakes kan bidra till att göra utbildning mer engagerande genom att skapa realistiska simuleringar och återuppliva historiska personer. Exempelvis har Dalí-museet i Florida använt en deepfake av Salvador Dalí för att interagera med besökare och berätta om sin konst. Tekniken används också för att skapa interaktiva undervisningsverktyg där studenter kan kommunicera med digitalt återskapade historiska figurer.

Deepfakes i vården: Hur AI kan förbättra medicinsk utbildning

Inom sjukvården används deepfake-teknik för att generera syntetiska medicinska bilder, vilket gör det möjligt att träna AI-modeller utan att exponera patientdata. Dessutom har forskning visat att deepfakes kan simulera patienters ansiktsuttryck för att förbättra läkares empati och kommunikationsförmåga. Tekniken har också använts för att hjälpa personer med afasi eller andra kommunikationssvårigheter att uttrycka sig mer naturligt.

Deepfakes inom film och spel – hur tekniken revolutionerar underhållning

Deepfakes har revolutionerat film- och spelindustrin genom att möjliggöra realistiska visuella effekter till en bråkdel av den traditionella kostnaden. Filmskapare kan exempelvis återskapa skådespelares yngre versioner eller återuppliva historiska personer för biografiska filmer. Tekniken används också i videospel för att förbättra grafik och skapa mer realistiska ansiktsanimationer.

AI och deepfakes inom marknadsföring – personliga kampanjer och virtuella assistenter

Företag använder deepfakes för att skapa personaliserade marknadsföringskampanjer och interaktiva kundupplevelser. Ett exempel är AI-genererade digitala avatarer som kan anpassa sitt budskap och uttryck beroende på målgruppen. Dessutom utvecklas deepfake-baserade chatbots och virtuella kundtjänstmedarbetare för att ge mer realistiska och engagerande kundinteraktioner.

Deepfakes i samhällsengagemang – hur tekniken kan användas för positiva ändamål

Deepfakes har även använts för att förstärka sociala budskap och medvetandegöra viktiga frågor. I en global kampanj mot malaria skapades en deepfake av David Beckham där han pratade nio olika språk för att nå en bredare publik. Tekniken har också använts i kampanjer för vapenkontroll och mänskliga rättigheter, där deepfake-videor har hjälpt till att sprida budskap på ett kraftfullt och visuellt engagerande sätt.

Deepfake-teknik för träning och kompetensutveckling – en ny lärandeupplevelse

Deepfake-teknologi används för att förbättra färdigheter inom allt från offentligt talande till affärsförhandlingar. Genom att simulera verklighetstrogna interaktioner kan personer träna på svåra samtal och få direkt feedback på sitt kroppsspråk och tonläge.

Deepfakes – en kraftfull teknik med både fördelar och faror

Trots dessa positiva tillämpningar kvarstår de etiska och säkerhetsmässiga utmaningarna med deepfakes. Att hitta en balans mellan innovation och ansvarstagande är avgörande för att tekniken ska kunna användas på ett sätt som gagnar samhället. Genom att utveckla bättre detektionsverktyg och tydligare regelverk kan deepfakes bli en resurs för kreativitet och utveckling, snarare än ett verktyg för manipulation och bedrägerier.

Deepfake-bedrägerier i Sverige: Hur vi kan skydda oss med bättre AI-kunskap

Deepfakes har blivit ett allt större problem även i Sverige, där de används i allt från bedrägerier till desinformationskampanjer. Enligt rapporter har en fjärdedel av svenska företag redan utsatts för deepfake-bedrägerier, där bedragare imiterar företagsledare eller anställda för att lura till sig pengar eller känslig information. Inom rekrytering har tekniken använts för att manipulera videointervjuer, och svenska medier har rapporterat om deepfakes av nyhetsankare i bluffannonser.

Även politiken påverkas – inför kommande val har EU varnat för att deepfakes kan användas för att sprida falska budskap och vilseleda väljare. För att hantera dessa hot har Sverige och EU börjat införa regleringar, där AI-förordningen ställer krav på märkning av syntetiskt innehåll. Samtidigt har den svenska regeringen startat en nationell kunskapssatsning för att öka medvetenheten om AI-driven desinformation.

Men lagstiftning och tekniska lösningar räcker inte – utbildning är avgörande. Forskning visar att en stor del av befolkningen fortfarande har låg medvetenhet om deepfakes och hur de fungerar, vilket gör det enklare för bedragare att utnyttja tekniken.

Genom att stärka digital kompetens och källkritik i både arbetslivet och skolan kan vi bättre rusta individer och företag mot deepfake-hotet. På AIUC erbjuder vi kurser som ger praktisk kunskap om AI, digital säkerhet och hur man identifierar manipulerade medier. Att förstå och hantera dessa teknologier är inte längre en specialkunskap – det är en nödvändighet i en digital värld där sanningen blir allt svårare att verifiera.

Slutsats

Deepfake-teknologin utvecklas snabbt och påverkar allt från ekonomi och politik till personlig integritet. Samtidigt som tekniken skapar nya möjligheter inom medicin, utbildning och kultur, medför den också allvarliga risker, särskilt inom bedrägerier och desinformation.

Bedrägerier där deepfakes används för att manipulera röstsamtal eller videokonferenser blir allt vanligare, vilket hotar både företag och privatpersoner. Samtidigt används tekniken för att sprida falska nyheter och påverka valresultat.

Att förlita sig enbart på tekniska lösningar som FakeCatcher eller Microsoft Video AI Authenticator räcker inte. Digital kompetens och kritiskt tänkande är avgörande för att kunna identifiera och hantera deepfakes.

För att möta dessa utmaningar behöver samhället en kombination av utbildning, regelverk och tekniska lösningar. Att stärka kunskapen om AI och digital manipulation är en viktig del av detta arbete – både på individnivå och inom organisationer.

Deepfakes är här för att stanna, och det är vår kunskap och medvetenhet som avgör om vi kan hantera dem på ett ansvarsfullt sätt.

Tekniken förändras snabbt, och det är viktigare än någonsin att kunna skilja mellan äkta och manipulerat innehåll. Med deepfakes som används i allt från cyberbrott och valmanipulation till företagsbedrägerier, behövs en kombination av tekniska lösningar, reglering och utbildning för att hantera hotet.

På AIUC erbjuder vi kurser där du får praktisk kunskap om AI, digital säkerhet och källkritik – så att du kan identifiera och hantera deepfakes både i yrkeslivet och privat. Vill du ligga steget före i den digitala utvecklingen? Lär dig mer om våra AI-kurser här.

Vanliga frågor (FAQs):