Optische Täuschung für KI-Lüge benutzt
Bedenken, dass der wachsende Zweifel an der Echtheit von Videomaterial angesichts der Entwicklung von Künstlicher Intelligenz (KI) politisch ausgenutzt werden könnte, haben Beobachter schon seit Jahren. Die beiden Rechtswissenschaftler Bobby Chesney und Danielle Citron prägten dafür 2019 den Begriff „liar’s dividend“: Deepfakes, so ihre Befürchtung schon damals, machten es Lügnern leichter, sich aus der Verantwortung zu stehlen für Dinge, die tatsächlich passiert sind.
Ein Beispiel aus dem Iran-Krieg: Im März 2026 verbreiteten Social-Media-Accounts Bilder aus einer Pressekonferenz von Israels Ministerpräsident Benjamin Netanjahu. Auf einigen Bildern wirkt es aufgrund eines markanten Schattens einer Handfalte so, als habe er dort einen sechsten Finger.
Deshalb behaupteten einige Accounts, das – echte – Video sei von einer KI erzeugt und solle die Öffentlichkeit darüber hinwegtäuschen, dass Netanjahu nach einem iranischen Angriff tot, verletzt oder auf der Flucht sei. Überzählige oder fehlende Finger galten eine Weile als Hinweise darauf, dass ein Bild oder Video KI-generiert ist. Qualitativ hochwertig erstellte KI-Bilder oder -Videos machen solche Fehler allerdings nicht mehr.
Ziele: Verwirren, Diskreditieren, Übertreiben eigener Stärke
„Diese Falschbehauptungen wurden vor allem von Accounts verbreitet, die regelmäßig pro-iranische und anti-israelische Inhalte posten“, schreibt Julia Smirnova, Senior Researcherin bei CeMAS, dem #Faktenfuchs. Diesen Accounts ging es vor allem darum, die iranische Seite zu stärken, so die Analystin. Ziel sei es dabei gewesen, Verwirrung zu stiften, Israel zu diskreditieren und die militärische Stärke Irans zu übertreiben.
Aber auch Accounts, die regelmäßig pro-russische Inhalte verbreiten, machten mit – und reichweitenstarke, englischsprachige Accounts mit verschwörungsideologischen Inhalten. Ihnen ging es vor allem darum, mit sensationalistischen, pro-iranischen Nachrichten Reichweite zu generieren, so Smirnova. Die Gerüchte hielten sich hartnäckig – auch, nachdem Netanjahu versuchte, mit Scherzen gegenzusteuern.
KI verschärft das Problem manipulativer Vorwürfe
2018 zeigte sich in Gabun besonders anschaulich, wie die Lügner-Dividende die Realität beeinflussen kann. Dort gab es einen Putschversuch, nachdem ein Video des Präsidenten von seinem politischen Gegner als Deepfake diskreditiert worden war. Belege gab es keine, die Vorstellung, das Video könnte gefälscht sein, reichte.
Auch in Deutschland gab es bereits zumindest einen Versuch, die Lügner-Dividende auszunutzen. Vor rund zwei Jahren gab es in ganz Deutschland Großdemonstrationen gegen Rechts – auch in Köln. Damals hieß es von Nutzern, die häufig AfD-nahe Inhalte verbreiten, in den sozialen Medien, eine Luftaufnahme der dortigen Demonstration am 16. Januar sei mit Künstlicher Intelligenz bearbeitet oder erstellt worden. Das sollte die Bilder und Demonstrationen unglaubwürdig machen. Doch dafür gab es keine Belege. Andere Aufnahmen zeigten dieselbe Menschenmenge.
Nicht nur politische Gegner können mit Hilfe der Lügner-Dividende diskreditiert werden. Sondern auch Gegner vor Gericht. Die Anwälte von Elon Musks Autohersteller Tesla behaupteten vor Gericht etwa fälschlicherweise, ein Video von Musk sei ein Deepfake. Musk hatte 2016 gesagt, dass seine autonom fahrenden Modelle sicherer führen als eine Person. Die Familie eines Mannes, der in einem selbstfahrenden Tesla bei einem Unfall starb, brachte das Video von der Aussage vor Gericht als Beweis ein. Musks Anwälte versuchten, den Beleg mit der Behauptung zu diskreditieren, das Video sei ein Deepfake.
„Die Lügner:innen-Dividende funktioniert ja in Bezug auf Deepfakes dadurch, dass Leute ein höheres Bewusstsein bezüglich der Existenz und Überzeugungskraft von Deepfakes haben“, sagt Pawelec vom IZEW. Deshalb zweifelten manche Menschen audiovisuelle Medien mehr an und wüssten nicht mehr so richtig, was sie glauben können oder nicht. „Je bewusster sich Menschen sind, dass es Deepfakes gibt, desto eher funktioniert die Strategie.“
Falsche Fälschungsvorwürfe seien kein neues Phänomen, schreiben die Journalisten Simon Berlin und Martin Fehrensen auf ihrem „Social Media Watchblog“: „Seit einem halben Jahrhundert behaupten Menschen, Buzz Aldrin und Neil Armstrong hätten nie den Mond betreten.“ Generative KI mache solche Verschwörungserzählungen aber wirkmächtiger. Je schwieriger Fake und Realität zu unterscheiden sind, desto einfacher werde es, Skandale, Affären oder Kriegsverbrechen als „KI-generiert“ abzutun, schreiben die beiden. „Wie bei allen früheren Formen der Desinformation gilt: Wer an das Narrativ glauben will, wird daran glauben – egal, ob man gefälschte Inhalte für echt oder echte Inhalte für gefälscht hält.“
Selbst für Profis ist es inzwischen herausfordernd, KI-Fakes von echten Inhalten zu unterscheiden. Martin Steinebach, Informatiker am Fraunhofer-Institut für Sichere Informationstechnologie SIT sagt: „Auch wir, die wir ja manchmal Prüfungen von Videos machen, haben da durchaus immer wieder Schwierigkeiten.“ Er könne gut verstehen, dass ein Laie nicht mehr in der Lage ist, das zu entscheiden. „Ich behaupte das von mir auch nicht mehr, das spontan entscheiden zu können.“ Es gebe viele Beispiele, an denen Sachen auffällig sind, die man aber auch anders erklären könne als durch KI. Etwa durch verlustbehaftete Kompression – wenn also zum Beispiel die Dateigröße eines Bildes verringert wird und dabei auch Qualität verloren geht.
Was die Forschung zur Lügner-Dividende sagt
Also: Es ist nicht nur einfacher geworden, realistische Deepfakes herzustellen. In den vergangenen Jahren ist das Bewusstsein dafür gestiegen, dass es Deepfakes gibt, auch im politischen Kontext. Und viele tun sich schwer, sie von echtem Material zu unterscheiden. Aber ist es tatsächlich wissenschaftlich nachzuweisen, dass Lügner verunsicherte Menschen wirklich austricksen können, wenn sie falsche Deepfake-Vorwürfe erheben – und davon auch noch profitieren können? Kurz gesagt: Ja.
„Wir konnten zeigen, dass es möglich ist, davon zu profitieren, wenn man echte Videos als Deepfake bezeichnet, anstatt sich für den Videoinhalt zu entschuldigen“, sagt Lara Grohmann dem #Faktenfuchs. Die Psychologin ist Expertin für Falsch- und Desinformation und forscht an der Universität Würzburg. Sie hat im März 2026 mit Kollegen und Kolleginnen eine Studie in der Fachzeitschrift „Psychology of Popular Media“ veröffentlicht.
Die Forschenden zeigten deutschen Studienteilnehmern echte Videos von US-Politikern, denen vorgeworfen wurde, sie hätten im Parlament aufgrund von Alkoholisierung undeutlich gesprochen. Danach lasen die Teilnehmer erfundene Statements der betroffenen Politiker, in denen sie entweder behaupteten, die Videos seien Deepfakes – oder sich entschuldigten.
Das Ergebnis: Die Teilnehmer schrieben den Politikern höhere Führungskompetenz zu, wenn diese Videos als Deepfake bezeichneten, statt sich zu entschuldigen. Zudem schätzten die Teilnehmer die Videos selbst eher als Deepfake ein, wenn der Politiker sie als solche bezeichnet hatte.
Die Untersuchung hat Einschränkungen: Es gab zum Beispiel nur 180 Teilnehmende, und die US-Politiker waren für die Testpersonen nicht wählbar. Aber sie bestätigt die bisherige Forschung dazu. Dennoch zeigt die Studie, dass der Lügner-Dividende-Trick auch in Bezug auf Videomaterial funktionieren kann – das lange einen Glaubwürdigkeits-Bonus hatte. Videos galten als besonders vertrauenswürdige Belege, weil Manipulation sehr aufwändig war. Die fortschreitende Entwicklung von Deepfakes hat das verändert. Generative KI erschüttert dieses Vertrauen zunehmend.
„Die Vermutung liegt nahe, dass heute eine Person leichter der Falschbehauptung glaubt, echtes Material sei fake, als dies vielleicht vor ein paar Jahren noch der Fall war“, sagt Grohmann.
Neuer Profit aus der generellen Verunsicherung
In den USA hatten Forscherinnen und Forscher der Purdue University und der Emory University 2024 die erste Studie veröffentlicht, die das Konzept der „liar’s dividend“ nachwies: „Unsere Belege zur Lügner-Dividende zeigen, dass Politiker, die bereit sind, in Bezug auf belastende Berichte zu lügen, als Sieger hervorgehen im Vergleich zu Politikern, die die Wahrheit sagen und sich entschuldigen“, schreibt Natalia Bueno von der Emory University, eine der Studien-Autorinnen, dem #Faktenfuchs. Die Wissenschaftler konnten aus ihren Experimenten mit 15.000 Teilnehmern über mehrere Jahre hinweg Belege dafür sammeln.
Daniel Schiff, ein weiterer Autor der Studie, schreibt dem #Faktenfuchs: „Es geht dabei nicht nur um den Versuch, einen Bericht zu leugnen oder ihn als Fake zu bezeichnen – das ist eine Taktik, die so alt ist wie die Politik selbst.“ Es gehe darum, dass diese Taktik zunehmend glaubwürdig wird dadurch, dass so viele Falschinformationen verbreitet werden – auch falsche Videos. Ein echter Beleg müsse nicht spezifisch als „KI“ oder „Deepfake“ bezeichnet werden. Auch allgemeinere Formulierungen wie „Fake News“, „falsch“ oder „irreführend“, „manipuliert“, „nie passiert“ oder „man kann ja heutzutage nicht mehr wissen, was stimmt“ könnten einen Bonus einbringen. Vor allem zeigte sich in dieser Studie ein Vorteil für die Lügner, wenn sie auf geschriebene Berichte über den Skandal mit einem falschen Fake-Vorwurf reagierten.
Für Videos konnten die Forscher und Forscherinnen damals nur in einem von mehreren Experimenten kleine Hinweise darauf finden, dass eine Deepfake-Lüge erfolgversprechend sein könnte. Seit damals haben sich aber nicht nur die Qualität von KI-Videos und das Bewusstsein in der Bevölkerung darüber verändert. Schon innerhalb der Jahre, in denen die Purdue-Forscher ihre Tests machten, nahm die Polarisierung in den USA zu – und korrespondierend war der Effekt der Lügner-Dividende 2022 in der Studie deutlicher als noch 2021.
Maria Pawelec vom IZEW sieht hierin einen wichtigen Aspekt: „Je polarisierter die Atmosphäre ist, desto besser funktioniert die liar’s dividend.“ Und das sei heute noch mehr der Fall als damals.
Zugleich weist Bueno darauf hin, dass die Zahl der Deepfakes, die wirklich darauf aus sind, zu täuschen, nach wie vor begrenzt sei – zumindest zum aktuellen Zeitpunkt: „Die meisten Deepfakes sind nicht ultra-realistisch und dazu geeignet, einen Skandal auszulösen. Viele sind eher ‚glowfakes‘ (realistisch und positiv), ‚fanfakes‘ (unrealistisch und positiv) und ‚foefakes‘ (unrealistisch, negativ, in Bezug auf den ‚Feind‘).“
Wie man sich gegen die Manipulation wappnen kann
„Misstrauen ist gut. Zu viel Misstrauen schadet“, schreiben Berlin und Fehrensen auf ihrem „Social Media Watchblog“. Doch wie erkennt man als Mediennutzer die Manipulation?
„Hier braucht es dann nicht Skepsis in Bezug auf die Echtheit von den Medien, sondern Skepsis in Bezug auf potenziell manipulative Strategien von Personen“, sagt Pawelec. Sie rät, sich selbst zu fragen: „Hat die Person ein Interesse daran, dass ich glaube, dass es ein Fake ist?“ Weitere Fragen können sein: Was genau ist das Interesse? Welches Interesse hat die andere Seite? Für welches Interesse sprechen welche Argumente? „Man muss Quellen abgleichen, den Kontext berücksichtigen, hören, was verschiedene – gegebenenfalls politische – Akteure sagen. Wenn etwa auch der politische Gegner sagt, dass ein Video Fake ist, dann ist das ein wichtiger Hinweis“, sagt Pawelec.
Experten halten deshalb also tatsächliches Urteilsvermögen für wichtig – und nicht bloße Skepsis gegenüber allem. „Das Heilmittel ist nicht pauschales Misstrauen, sondern zu wissen, wie man etwas verifiziert“, schreibt Bueno von der Emory University. Das heißt: die Herkunft von Material zu prüfen, unabhängige Quellen zu suchen, auf Institutionen zu vertrauen, die nachweisen können, dass sie akkurat arbeiten und sich korrigieren.
Josh Goldstein und Andrew Lohn vom Think Tank „Center for Security and Emerging Technology“ schreiben in einem Beitrag für das Brennan Center: Taktiken wie die Lügner-Dividende zu kennen, könne helfen, sie zu durchschauen. Um ein gutes Urteilsvermögen zu entwickeln, sei auch das „lateral reading“ wichtig: seitwärts zu lesen, die fragliche Plattform oder Webseite zu verlassen, verlässliche Quellen kritisch zu vergleichen.
Lara Grohmann von der Universität Würzburg rät auch dazu, sich und sein eigenes Urteil genau zu betrachten. „Wichtig und hilfreich ist es aber schon, darüber informiert zu sein, welche Einflussfaktoren es auf mein Urteil bezüglich des Wahrheitsgehalts von Informationen geben kann.“ Dazu zählt dann nicht nur der Manipulationsversuch von außen. Sondern zum Beispiel das eigene Nutzungsverhalten. Gerade auf Social Media, auf Instagram, TikTok, bekomme man sehr viele Informationen in sehr kurzer Zeit präsentiert. „Wichtig ist, wenn man im Internet unterwegs ist, kurz innezuhalten, vielleicht auch kognitiv einen Schritt zur Seite macht, und sich überlegt: ‚Ok, welche Hinweise sprechen jetzt vielleicht dafür, dass etwas wahr ist, und welche Hinweise könnten vielleicht dafür sprechen, dass es falsch ist?'“
Zu den Einflussfaktoren zählten aber auch eigene Voreinstellungen und Motivationen oder welchen Quellen man vertraut, so Grohmann. „Faktenchecks können einem auch bewusst machen, was es an Möglichkeiten gibt, festzustellen, ob etwas wahr oder falsch ist. Das kann ja uns alle so ein bisschen an die Hand nehmen.“ Das war auch eine Erkenntnis der Studie aus den USA: Fact-Checking kann die Gewinne aus der Lügner-Dividende reduzieren.
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