Künstlich erzeugte Bilder werden so realistisch, dass selbst Menschen, die sich im Umgang mit künstlicher Intelligenz für erfahren halten, erstaunlich häufig danebenliegen. Ein Bildertest mit 17.829 Teilnehmerinnen und Teilnehmern liefert dafür eindrucksvolle Zahlen: Lediglich 216 Personen – 1,2 Prozent – konnten alle sechs gezeigten Bilder korrekt als echt oder KI-generiert einordnen. Fast ein Drittel lag genau dreimal richtig und dreimal falsch – ein Ergebnis, das kaum besser ist als bloßes Raten.
Besonders bemerkenswert ist, dass Erfahrung und Selbstvertrauen offenbar nur begrenzt schützen. Teilnehmer, die sich selbst für gute Fake-Erkenner hielten, schnitten kaum besser ab als der Durchschnitt. Auch Bildungsgrad, Alter, eine skeptische Einstellung gegenüber künstlicher Intelligenz oder eine häufige KI-Nutzung hatten in dem Test keinen nennenswerten Einfluss auf die Trefferquote.
Das Ergebnis zeigt ein Problem, das weit über täuschend echte Spaßbilder hinausgeht. Wenn Menschen nicht mehr zuverlässig unterscheiden können, ob ein Foto ein reales Ereignis dokumentiert oder innerhalb weniger Sekunden von einer KI erzeugt wurde, gerät eine bislang selbstverständliche Annahme ins Wanken: Ein Foto ist nicht mehr automatisch ein visueller Beleg dafür, dass etwas tatsächlich passiert ist.
Gerade in sozialen Netzwerken kann das gefährlich werden. Ein vermeintliches Foto eines Politikers, einer Demonstration, eines Krieges oder einer Katastrophe kann sich innerhalb kürzester Zeit verbreiten. Wenn die Aufnahme emotional genug ist, wird sie möglicherweise geteilt, bevor jemand ihre Herkunft überprüft.
Wie groß die Täuschungsgefahr inzwischen ist, zeigt ein weiteres Ergebnis des Tests besonders deutlich. Bei einem KI-generierten Bild eines Mannes, der wie Friedrich Merz aussieht und an einem Rednerpult steht, glaubten 76 Prozent der Teilnehmer, es handle sich um ein echtes Bild.
Damit wird eine alte Faustregel zunehmend unbrauchbar: genau hinschauen und auf typische KI-Fehler achten. Zwar können ungewöhnliche Hände, unlogische Gegenstände, fehlerhafte Muster, unnatürlich glatte Haut oder ein auffällig perfektes Erscheinungsbild weiterhin Hinweise liefern. Doch solche Fehler werden mit leistungsfähigeren Bildgeneratoren immer seltener und schwieriger zu erkennen.
Die entscheidende Frage lautet deshalb zunehmend nicht mehr nur: „Sieht dieses Bild echt aus?“ Viel wichtiger wird: „Woher stammt dieses Bild?“
Faktenchecker setzen deshalb auf mehrere Methoden gleichzeitig. Neben einer genauen Betrachtung des gesamten Bildes – insbesondere unscheinbarer Bereiche im Hintergrund – können öffentliche Quellen zum Abgleich herangezogen werden. Orte lassen sich beispielsweise mit anderen Aufnahmen, Karten oder Satellitenbildern vergleichen. Auch eine Bilder-Rückwärtssuche kann zeigen, ob eine Aufnahme bereits früher veröffentlicht oder nachträglich verändert wurde.
Gerade manipulierte echte Aufnahmen stellen dabei ein besonderes Problem dar. Ein Foto muss nicht vollständig künstlich erzeugt worden sein. Es kann grundsätzlich authentisch sein, während lediglich ein entscheidendes Detail verändert wurde – etwa eine Flagge, ein Schild oder ein Gegenstand im Hintergrund. Solche Manipulationen können wesentlich schwieriger zu entdecken sein als vollständig künstliche Bilder.
Auch sogenannte KI-Detektoren sind keine endgültige Lösung. Entsprechende Programme analysieren Bilder oder Texte auf typische Merkmale künstlicher Erzeugung. Ein positives Ergebnis kann jedoch lediglich ein Indiz liefern. Die Werkzeuge unterscheiden sich in ihrer Qualität und können ebenfalls falsche Einschätzungen produzieren.
Umso problematischer ist das schnelle Konsumieren von Inhalten in sozialen Netzwerken. Menschen sehen ein spektakuläres Bild, lesen eine zugespitzte Überschrift und reagieren möglicherweise innerhalb weniger Sekunden. Genau dieses Verhalten kann Manipulation begünstigen. Faktencheckerin Katharina Bews nennt schnelles Scrollen ohne ausreichendes Nachdenken als ein zentrales Problem.
Eine einfache Gegenfrage kann deshalb erstaunlich hilfreich sein: Wenn tatsächlich etwas Spektakuläres mitten in einer Großstadt passiert sein soll – warum existiert davon nur ein einziges Video? Bei außergewöhnlichen öffentlichen Ereignissen gibt es heute aufgrund der Vielzahl von Smartphones häufig mehrere Aufnahmen und unabhängige Berichte. Fehlen diese vollständig, kann das zumindest Anlass für weitere Nachforschungen sein.
Doch selbst solche Methoden könnten langfristig an Grenzen stoßen. Bews warnt, dass sich KI-Anwendungen rasant weiterentwickeln und die Unterschiede zwischen echten und künstlichen Aufnahmen immer schwerer erkennbar werden. Sie hält deshalb eine Kennzeichnung von KI-Inhalten für wichtig.
Das eigentliche Problem der KI-Bilder ist damit größer als die Frage, ob ein einzelnes Fake-Foto jemanden täuschen kann. Wenn Menschen regelmäßig erleben, dass täuschend echte Bilder vollständig künstlich erzeugt werden können, droht auch der gegenteilige Effekt: Echte Bilder können leichter als Fälschungen abgetan werden.
Damit verschiebt sich die entscheidende Kompetenz im digitalen Zeitalter. Der geschulte Blick allein reicht zunehmend nicht mehr. Herkunft, Quelle, Veröffentlichungszeitpunkt, weitere Aufnahmen und unabhängige Bestätigungen gewinnen an Bedeutung.
Die Zahlen des Tests sind deshalb ein Warnsignal: Wenn von fast 18.000 Teilnehmern nur 1,2 Prozent sechs Bilder vollständig richtig einordnen, sollte niemand davon ausgehen, KI-Fälschungen allein aufgrund seines Bauchgefühls zuverlässig erkennen zu können.
