Porträts zu fälschen ist einfach. Störende Personen und Bildelemente aus Fotos per „magischen Radierer“ zu entfernen ist je nach Smartphone bereits eine vorinstallierte Funktion. Aber auch für weitere „Veränderungen“ an Fotos sind keine besonderen technischen Kenntnisse mehr nötig. Bildgeneratoren wie „Stable Diffusion“ und „DALL-E“ sind in der Lage, Texteingaben in Bilder zu verwandeln. Zahlreiche Webseiten erleichtern den Zugang zur Technologie.

Glaubwürdige Fotos einer vertrauenswürdigen Person, etwa einer Ärztin, zu erfinden ist für aktuelle Maschinenlernmodelle eine leichte Aufgabe. Wer glaubt, solche Fälschungen seien leicht zu erkennen, sollte sich eine aktuelle Studie der Psychologin Sophie J. Nightingale von der britischen Universität Lancaster anschauen. Vor einem knappen Jahr untersuchte sie, ob Menschen zwischen echten Gesichtern und solchen, die von einer künstlichen Intelligenz (KI) generiert waren, unterscheiden konnten. Das Ergebnis fiel ernüchternd aus: 48,2 Prozent Trefferquote waren es im Durchschnitt. Die Probanden hätten also auch Münzen werfen können.

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Wie vertrauenswürdig die Quelle ist, interessiert kaum

„Wahrheit von Fälschung zu unterscheiden wird für die menschliche Wahrnehmung immer schwieriger“, erklärt Nightingale im Gespräch. Die Wissenschaftlerin weist aber auch darauf hin, dass Bildmanipulation generell nichts Neues sei – das gebe es schon seit Jahrhunderten. Nach ihrer Einschätzung macht vor allem die Menge einen Unterschied. Die „Bombardierung mit Informationen“ online könne es für Menschen schwieriger machen, gute Entscheidungen zu treffen, meint die Forscherin. Und das betreffe auch die Frage, welchen Inhalten sie glauben.

Ob und wann Menschen in der Lage sind, Fälschungen zu erkennen, hat Cuihua Cindy Shen, Professorin für Kommunikationswissenschaften der Universität Davis in Kalifornien untersucht. In einer Studie mit Tausenden Teilnehmenden analysierte sie, ob gefälschte Bilder auch als solche erkannt wurden. Die Manipulationen waren mit voller Absicht nicht besonders raffiniert – Bildelemente wurden etwa gelöscht oder hereinretuschiert. „Wir haben Bilder aus einem großen Themenkreis genommen und selbst mit Photoshop bearbeitet“, erklärt die Wissenschaftlerin. Die größte Erkenntnis: Je besser Menschen über das Internet, Bildbearbeitung, Fotografie und Onlinemedien informiert sind, desto besser können sie Fälschungen erkennen.

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Quellen haben nur wenig Einfluss

Bildung hilft also bei der Enttarnung gefälschter Inhalte. Shen hat aber auch festgestellt, dass Menschen eher Bildern glauben, die zuvor gehegte Überzeugungen bestätigen – für sie eine mögliche Erklärung, warum Fake News auf Social Media erfolgreich sind. Überraschend für Shen war die Erkenntnis, dass soziale Faktoren und Erfahrungswerte dagegen „keine messbare Rolle“ spielen. Als wie vertrauenswürdig die Quelle eingeschätzt wird, wer den Link weitergereicht hat, wie oft etwas schon vorher geteilt wurde – das alles hat wenig ausgerichtet. Dabei hätten Teilnehmende in früheren Studien „gesagt, dass sie diese Kriterien anwenden“.

Die Diskussion um Fälschungen im Internet ist nicht neu. Glaubwürdige KI-generierte Porträts haben bereits vor ein paar Jahren Aufsehen erregt. Neu ist vor allem die Zahl der Websites und Apps, mit denen verschiedene Technologien breit zugänglich werden. Die Diskussion um Fälschung und Manipulation im Netz geht weit über Bilder hinaus. Der Begriff „Fake News“ ist seit 2016 allgegenwärtig. Und den Verein Mimikama „zur Aufklärung über Internetmissbrauch“ gibt es bereits seit 2011.

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Selbst schlechte Fälschungen wirken – durch die pure Masse

Andre Wolf, Pressesprecher des Vereins, kann einordnen, ob stark manipulierte Fotos und Bilder eingesetzt werden, um Nachrichten zu fälschen. Das passiere eher selten, erklärt er. Bei der Bildmanipulation geht es Wolf zufolge fast immer um sogenannte Hybridfälschungen. Die Methode ist etabliert und technisch einfach: Fotos oder Videos würden nicht unbedingt nachbearbeitet, sondern „gezielt in einen falschen Kontext gesetzt“, erklärt Wolf. Er verdeutlicht das am Beispiel des Ukraine-Krieges. Schon kurz nach Beginn des russischen Angriffs kursierten online Videoclips einer Flugshow, eines Videospiels und einer Lagerhausexplosion 2015 in China – alles vermeintliche Bilder des Krieges, Hunderttausende Mal geteilt.

Die Bilder selbst sind in solchen Fällen also nicht gefälscht. Gelogen ist der Kontext, in den sie gestellt werden. Auch diese Form der Manipulation sei leicht zu enttarnen, schätzt Wolf ein. Besser müssten die Fälschungen gar nicht werden, um Erfolg zu haben: „Es geht nicht darum, ob sie entlarvt werden können, sondern nur darum, dass sie massiv auftreten“, erklärt er.

Diese Form der Manipulation spiele laut Wolf weiterhin eine große Rolle auf Social Media, wo sie emotional wirken, Geschichten erzählen und „im Kopf der Betrachterinnen und Betrachter eine Reaktion auslösen“.

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Auch Vertrauen in die Wirklichkeit ist wichtig

Eine gewisse Distanz, eine kritische Grundhaltung bleibt online also wichtig. Ihren Nutzen hat Psychologin Nightingale in einer Studie bereits 2017 nachgewiesen – Menschen, die generell glauben, dass online mehr Bilder manipuliert seien, „waren auch eher in der Lage zwischen Originalfotos und manipulierten zu unterscheiden“. Aber darüber hinaus findet Nightingale eine Balance wichtig: „Wir müssen Menschen helfen, Fälschungen zu erkennen und trotzdem noch ein Vertrauen in die Wirklichkeit zu besitzen.“

In der optimalen Wahl der Mittel sind sich die Fachleute einig. Es gehe um Bildung. Menschen müssten sich der gängigen Fälschungsmethoden bewusst sein, sagt die britische Forscherin. Eine rundum angelegte „Erziehung zur digitalen Medienkompetenz“ fordert Shen und mahnt ebenfalls eine Balance an. Die pauschale Annahme, alles sei gefälscht, sei ebenso kontraproduktiv“. Und auch Wolf fordert, „Menschen Werkzeuge zu zeigen und zu erklären“, mit denen sie Informationen selbst untersuchen könnten. Das Problem manipulierter Bilder mag sich also verändern, aber es ist nicht grundlegend neu. Und die Mittel dagegen sind es auch nicht.

Fälschungen erkennen – diese Links helfen dabei

Fakten selber checken:

Hoaxsearch, Mimikamas Fake-Suche: www.hoaxsearch.com/

Google: https://google.com/

TinEye, Rückwärtsbildersuche: https://tineye.com/

Aktuelle Faktenchecks bei:

Correctiv: https://correctiv.org/faktencheck/

dpa: https://dpa-factchecking.com/germany/

AFP: https://faktencheck.afp.com/list

Mimikama: https://www.mimikama.org/