KI-generierte Inhalte fluten das Netz in immer mehr Formen: Bilder, Videos, Audios, Texte. Das macht es schwerer, Echtes von Gefälschtem zu trennen. Neben den altbekannten Fake-Methoden und Lügen führen die KI-generierten Inhalte zu noch mehr verunsicherten User*innen. Politiker*innen und Internetnutzer*innen nutzen KI-Fälschungen gezielt, um Zweifel an authentischen Inhalten zu säen. Etwa dann, wenn unangenehme Fotos oder Videos die Runde machen.
Auch Trump nutzt falsche KI-Vorwürfe
Ein Beispiel aus dem Sommer 2025: Jemand wirft einen Müllsack aus einem Fenster im oberen Stockwerk des Weißen Hauses. Ein eher ungewöhnlicher Anblick. Als ein Journalist von Trumps Lieblingssender Fox News ihn darauf anspricht, behauptet Trump: „Das ist wahrscheinlich KI. Man kann die Fenster gar nicht öffnen.“ Und kurz darauf: „Eines der Probleme, die wir mit KI haben, ist, dass sie sowohl gut als auch schlecht ist. Wenn etwas wirklich Schlimmes passiert, kann man einfach die KI dafür verantwortlich machen.“ Sein Team hatte das Video da längst als echt bestätigt – es zeigte Arbeiten im Haus.
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Wenn Menschen echte Aufnahmen als KI-Fakes abstempeln, um sich einen Vorteil zu verschaffen, nennt man das Liar’s Dividend – auf Deutsch: Lügendividende. Geprägt wurde der Begriff Ende der 2010er Jahre von den beiden Rechtswissenschaftler*innen Bobby Chesney und Danielle Citron.
Liar’s Dividend im Gerichtssaal
Falsche KI-Vorwürfe sind auch schon in Gerichtsverfahren zum Einsatz gekommen – etwa bei Tesla. 2018 starb ein Tesla-Fahrer in den USA, weil er sich auf den Autopiloten seines Wagens verließ und die Straße ebenso wie Warnmeldungen ignorierte. Tesla-Chef Elon Musk hatte bei einer Veranstaltung zuvor die Verlässlichkeit des Autopiloten angepriesen. Vor Gericht argumentierte Tesla: Das Video mit Musks Aussagen könne ein Deepfake sein. Das Gericht blieb unbeeindruckt, unter anderem, weil es sich bei de Veranstaltung um eine große öffentliche Konferenz handelte und das Video aus dem Jahr 2016 stammte. Täuschend echte Deepfakes waren damals noch einige Jahre entfernt.
Oder bei Guy Wesley Reffitt. Der Texaner gehörte zu den Trump-Anhänger*innen, die am 6. Januar 2021 das US-Kapitol stürmten, um die Amtsübergabe an Joe Biden zu verhindern. Von Reffitts Beteiligung existieren Aufnahmen, er trug ein Sturmgewehr und eine Pistole bei sich. Reffitt behauptete ebenfalls, diese Aufnahmen könnten Deepfakes sein. Geholfen hat das zunächst nicht: Ein Gericht verurteilte ihn zu einer Haftstrafe von mehr als sieben Jahren. Absitzen musste er sie nicht – Donald Trump hat ihn, wie viele andere am Umsturzversuch Beteiligte, längst begnadigt.
Mit KI über KI lügen
Ein besonders absurder Fall eines falschen KI-Vorwurfs stammt aus Deutschland. Im Sommer 2025 griff Muhammad al Muhammad ein, als eine Frau am Hamburger Hauptbahnhof wahllos Menschen mit einem Messer attackierte und eine Person tödlich verletzte. Gemeinsam mit einem weiteren jungen Mann stoppte er die Angreiferin. Später sprach er im „Spiegel“ über das Erlebte.
Daraufhin formierte sich eine Kampagne: Auf X und anderen Plattformen verbreiteten Nutzer*innen unter dem Hashtag #BahnhofFake die Behauptung, Muhammad al Muhammad existiere gar nicht und sein Eingreifen sei erfunden. Als vermeintlichen Beweis führten sie KI-generierte Bilder an – extra angefertigt, um dem „Spiegel“ zu unterstellen, er habe das Foto selbst mit KI erstellt. Tatsächlich war es echt. Dem darauffolgenden Hass tat das keinen Abbruch. Ein junger Mann aus Syrien, der gegen Gewalt vorgeht, sollte unglaubwürdig gemacht werden.
Der KI-Vorwurf verfängt
Dass falsche KI-Vorwürfe als politische Strategie tatsächlich aufgehen können, belegt eine US-Studie. In einem Experiment mit mehr als 15.000 Teilnehmenden untersuchten die Forschenden, wie das Publikum auf unterschiedliche Reaktionen von Politiker*innen reagiert, wenn diese mit Skandalen konfrontiert werden.
Das Ergebnis ist alarmierend: Wer echte Skandale kurzerhand als „Deepfake“ oder „Fake News“ abtat, gewann an Rückhalt. Mehr als die hypothetischen Politiker*innen, die schwiegen oder sich entschuldigten. Besonders wirksam war diese Taktik, wenn der Skandal ursprünglich in Textform an die Öffentlichkeit gelangt war. Bei Videoaufnahmen ließ der Effekt nach.
Eine einzelne, einfache Lösung für dieses Problem gibt es nicht. Gefragt sind vielmehr verlässliche Verfahren, um die Echtheit von Inhalten nachzuweisen, daneben professionelle Faktenchecker*innen, klare Pflichten für die Plattformen und ein wacher Blick der Nutzer*innen selbst.