Wie der Name schon vermuten lässt: Deep Fake und Deep Learning haben etwas gemeinsam. Sie unterscheiden sich aber beide nach ihrem Zweck. Deep Learning ist eine Grundlagentechnologie, die auf Neuronalen Netzen als essenziellem Bestandteil Künstlicher Intelligenz basiert und auf der Anwendungsebene für ganz unterschiedlichste Zwecke eingesetzt werden kann (z.B. Spracherkennung oder Datenanalyse). Deep Fake ist ein solche Anwendung. Dabei geht es um die Manipulation von bereits existierenden Videos, Bildern und Tonbeiträgen oder deren synthetische Generierung. Unter den zahlreichen Algorithmen, deren sich KI bedient, werden für Deep Fakes hauptsächlich Generative Adversarial Networks (GAN) und Variational Autoencoders (VAE) eingesetzt. Mit ihrer Hilfe und den vorhandenen Trainingsdaten lernt die Maschine, ein Zielobjekt, etwa eine bestimmte Person, nachzuahmen. Dies gilt für das äußerliche Erscheinungsbild, die Stimme, die Sprechweise, dieMimik, die Gesten und andere Eigenheiten.