„Das ist doch KI!“ – wenn echte Fotos zur Fälschung erklärt werden

Ein Foto geht auf Facebook oder Instagram herum. Irgendetwas daran wirkt komisch: eine Hand, ein Schatten, ein verzerrtes Gesicht im Hintergrund. Meist dauert es dann nicht lange bis zum ersten Kommentar: „KI!“ Andere zoomen hinein, zählen Finger, prüfen Ohren und Licht – und finden prompt weitere „Beweise“.

Am Ende gilt das Bild in der Kommentarspalte als Fälschung. Seine Herkunft hat niemand geprüft. Wir sehen das bei Mimikama inzwischen regelmäßig. Und damit wächst ein neues Problem: Nicht nur falsche Bilder werden für echt gehalten – auch echte Bilder werden zur Fälschung erklärt.

Ist Misstrauen nicht genau das, was wir immer gefordert haben?

Im Grunde schon. Jahrelang haben wir erklärt, dass ein Foto im Internet noch kein Beweis ist. Es kann aus einem ganz anderen Zusammenhang stammen oder bearbeitet sein. Heute kann es auch komplett von einer künstlichen Intelligenz (KI) erzeugt worden sein. Diese Vorsicht brauchen wir weiterhin.

Nur kippt sie inzwischen manchmal ins Gegenteil. Aus „Das könnte KI sein“ wird im Handumdrehen „Das ist KI“. Zwischen diesen beiden Sätzen liegt eine ganze Recherche. Und genau die fehlt meistens.

Was verrät ein komischer Finger wirklich?

Die Tipps kennt inzwischen fast jeder: auf Hände achten, auf Zähne, Ohren und Schriftzüge, auf Spiegelungen und Schatten. Falsch ist das nicht. Auch wir schauen bei einer Prüfung auf solche Auffälligkeiten. Das Problem beginnt dort, wo aus einem Hinweis ein Urteil wird.

Denn echte Fotos können genauso seltsam aussehen. Durch die Perspektive wirkt eine Hand verzerrt. Finger liegen hintereinander und scheinen zu fehlen. Wer sich im falschen Moment bewegt, hat auf dem Foto ein verwischtes, fast entstelltes Gesicht. Haare verschmelzen mit dem Hintergrund.

Dazu kommt die Technik. Handykameras bearbeiten Fotos automatisch: Sie schärfen nach, glätten und berechnen manche Bildbereiche neu. Soziale Netzwerke verkleinern Bilder beim Hochladen, dabei gehen Details verloren. Wird ein Bild weitergeleitet und neu hochgeladen, passiert das jedes Mal wieder.

Gleichzeitig sind KI-Programme für Bilder deutlich besser geworden. Fehler, die vor ein paar Jahren typisch waren, kommen heute viel seltener vor. Der Blick aufs Detail kann also in beide Richtungen danebenliegen. Ein auffälliges Detail ist ein Grund zum Nachprüfen – aber noch kein Ergebnis.

Welche Frage bringt uns eigentlich weiter?

Unser Gehirn liebt Muster. Wer zehn KI-Bilder mit seltsamen Händen gesehen hat, schaut beim elften Bild automatisch wieder auf die Hände. Findet er dort etwas Ungewöhnliches, fühlt er sich bestätigt. Beantwortet hat er damit aber nur eine Frage, die wenig bringt: Sieht das für mich künstlich aus?

Genau so gehen wir bei Mimikama vor: Wir verfolgen die Geschichte eines Bildes zurück. Ein wichtiges Werkzeug ist dabei die Rückwärtssuche. Man lädt das Bild in eine Suchmaschine, und die zeigt, wo es sonst noch im Netz auftaucht. So findet man manchmal dasselbe Foto Jahre früher – dann kann eine aktuelle Behauptung dazu nicht stimmen.

Manchmal tauchen auch andere Aufnahmen derselben Szene auf, aus einem etwas anderen Winkel. Plötzlich erklärt sich das angeblich „unmögliche“ Detail von selbst. Und manchmal finden wir tatsächlich Hinweise darauf, dass ein Bild künstlich erzeugt wurde. Wir versuchen es herauszufinden, statt darüber abzustimmen, wie künstlich uns ein Bild vorkommt.

Wem nützt es, wenn alles Fake sein könnte?

Über KI-Fälschungen wird meist wegen einer naheliegenden Gefahr gesprochen: Jemand sieht ein falsches Bild und hält es für echt. Es gibt aber noch eine zweite Gefahr. Je mehr Menschen wissen, wie gut KI heute Bilder, Stimmen und Videos fälschen kann, desto leichter lässt sich auch Echtes wegwischen: „Das ist bestimmt KI.“

In der Forschung heißt das „Liar’s Dividend“, auf Deutsch etwa der „Gewinn des Lügners“. Die Idee dahinter ist einfach: Wenn alle wissen, dass man fälschen kann, wird schon die bloße Möglichkeit einer Fälschung zur Ausrede.

Die zweite Studie zeigt, worum es im Kern geht. Desinformation muss uns nicht immer eine bestimmte Lüge verkaufen. Manchmal reicht es, wenn wir am Ende gar nichts mehr glauben. „Wer weiß schon, was echt ist.“ „Heute kann man doch alles fälschen.“

Solche Sätze klingen nach gesundem Misstrauen. Werden sie aber zur Antwort auf jeden Beleg, verschwimmt der Unterschied zwischen geprüft und ungeprüft, zwischen belegt und erfunden. Dann gewinnt nicht die Wahrheit. Dann gewinnt die Verwirrung.

Darf man sagen: „Wir wissen es nicht“?

Man muss es sogar. Auch wir kommen bei Recherchen manchmal an einen Punkt, an dem sich die Herkunft eines Bildes nicht klären lässt. Dann ist die ehrliche Antwort: Das Bild ist bisher nicht verifiziert. Verifiziert heißt, dass Herkunft und Echtheit mit Belegen bestätigt sind. Das ist kein Versagen, sondern eine wichtige Unterscheidung.

Das gilt auch für KI-Detektoren. Das sind Programme, die ausrechnen, wie wahrscheinlich ein Bild von einer KI stammt. Sie können einen Hinweis liefern. Eine Recherche ersetzen sie nicht.

Hilft ein Herkunftsnachweis für Bilder?

Daran wird gearbeitet. Der offene Standard C2PA soll mit sogenannten Content Credentials festhalten, woher ein Bild stammt und wie es bearbeitet wurde. Vereinfacht gesagt: eine Art Beipackzettel, der direkt in der Datei steckt. Im Juli 2026 hat die C2PA dazu eine neue Anleitung veröffentlicht. Sie beschreibt, wie man damit KI-erzeugte, mit KI bearbeitete und ganz normale Inhalte kennzeichnen kann.

Das kann helfen. Jedes Foto im Netz überprüfbar machen wird es aber nicht. Viele Bilder haben so einen Nachweis gar nicht, und beim Weiterverbreiten kann er verloren gehen. Ein Bild ohne Herkunftsnachweis ist deshalb nicht automatisch falsch – sonst hätten wir denselben Denkfehler nur in neuer Verpackung.

Warum fällt uns „Ich weiß es noch nicht“ so schwer?

Wir hätten gern eine einfache Antwort: echt oder Fake, KI oder keine KI. Die Wirklichkeit ist manchmal langsamer. Man muss suchen, vergleichen und die Quelle prüfen – und stellt vielleicht fest, dass noch Informationen fehlen. Im Netz fühlt sich das unbefriedigend an, dort gewinnt oft, wer schnell und sicher klingt. Faktenprüfung funktioniert anders.

Wir werden weiter vor KI-Fälschungen warnen und verdächtige Bilder untersuchen. Medienkompetenz heißt 2026 aber mehr, als überall nach KI-Fehlern zu suchen. Ein Bild ist nicht echt, nur weil es echt aussieht. Es wird aber auch nicht zur Fälschung, nur weil ein Finger komisch wirkt. Zwischen dem ersten Verdacht und dem Urteil sollte deshalb ein kurzer Satz Platz haben: „Ich weiß es noch nicht. Ich schau nach.“