Menschen entlarven KI-Fotos nur zu 62 % - Microsoft bietet Selbsttest an

Menschen erkennen KI-generierte Bilder nur schlecht. Eine neue Microsoft-Studie zeigt bei über 12.500 Teilnehmern eine Treffer­quote, die lediglich leicht über dem Zufall liegt. Wer meint, es besser zu können, kann seine eigenen Fähigkeiten jetzt testen.

Münzwurf-Niveau bei KI-Erkennung

KI wird immer besser im Generieren von Bildern und Videos. Das hat Googles Veo 3 bei seiner Veröffentlichung im Mai eindrucksvoll bewiesen. Mittlerweile können sogar aus Fotografien kurze Videos erzeugt werden. Angesichts dessen integrieren immer mehr Anbieter Erkennungstools in ihre Software, wie etwa die Suchmaschine DuckDuckGo, um Nutzern zu helfen, den Unterschied zwischen echt und künstlich zu erkennen. Und das ist auch bitter nötig, denn die Fähigkeit des Menschen, KI-generierte Bilder von echten Fotografien zu unterscheiden, ist ziemlich schlecht.

Wie eine neue Studie des Microsoft AI for Good Lab (via Techspot) zeigt, erreichen Menschen in entsprechenden Versuchen nur eine Trefferquote von 62 Prozent - kaum besser als ein zufälliger Münzwurf mit 50 Prozent Wahrscheinlichkeit. Diese ernüchternden Ergebnisse verdeutlichen die wachsende Herausforderung im Umgang mit künstlich erzeugten Inhalten in einer Zeit, in der Desinformation und Manipulation zunehmen.


An der Studie nahmen über 12.500 Menschen aus aller Welt teil, die insgesamt etwa 287.000 Bilder bewerteten. Die Forscher nutzten dafür ein Online-Quiz namens "Real or Not", das bereits im August 2024 veröffentlicht wurde und eine zufällige Mischung aus echten Fotos und KI-generierten Bildern verschiedener Modelle präsentierte.

Gesichter leichter erkennbar als Landschaften

Die Analyse offenbarte interessante Unterschiede in der menschlichen Wahrnehmung verschiedener Bildkategorien. Teilnehmer erkannten KI-generierte Personenbilder mit etwa 65 Prozent Genauigkeit etwas besser, während Landschaftsaufnahmen nur zu 59 Prozent korrekt identifiziert wurden. Forscher führen das auf die evolutionär bedingte, natürliche Fähigkeit des menschlichen Gehirns zurück, Gesichter zu erkennen und dabei auch subtile Anomalien wahrzunehmen.

Bei Porträts fallen Menschen häufig Unstimmigkeiten in der Hautstruktur, unnatürliche Augenstellungen oder asymmetrische Gesichtszüge auf. Landschaftsbilder hingegen bieten weniger eindeutige Anhaltspunkte für eine KI-Generierung, da natürliche Szenen bereits eine große Variabilität aufweisen. Zudem konzentrieren sich Menschen bei Landschaftsaufnahmen weniger auf Details, die Hinweise auf eine künstliche Erzeugung geben könnten.

Ältere KI-Modelle täuschen besser

Besonders überraschend erwiesen sich die Ergebnisse bei verschiedenen KI-Modellen. Bilder von Generative Adversarial Networks (GANs) identifizierten nur 55 Prozent der Betrachter korrekt - schlechter als bei moderneren Diffusionsmodellen. Diese älteren KI-Systeme erzeugen oft Bilder mit amateurhafter Foto-Ästhetik, unscharfen Bereichen oder leicht körniger Qualität, was sie paradoxerweise glaubwürdiger macht als polierte, perfekte Ergebnisse modernerer Tools wie Midjourney oder DALL-E. Infografik Generative KI: Welche GenAI-Tools werden in Deutschland genutzt?

Menschliche Fähigkeit wahrscheinlich noch schlechter

Die rasante Entwicklung generativer KI-Systeme hat dazu geführt, dass synthetische Bilder immer schwerer von authentischen Aufnahmen zu unterscheiden sind. Moderne Systeme erzeugen Bilder in fotorealistischer Qualität. Diese Entwicklung stellt nicht nur Privatpersonen vor Herausforderungen, sondern auch Journalisten, Faktenchecker und Sicherheitsexperten.

Die Studie warnt eindringlich vor den Implikationen: "Generative KI entwickelt sich schnell und häufig werden neue oder aktualisierte Generatoren vorgestellt, die noch realistischere Ergebnisse hervorbringen. Es ist daher plausibel anzunehmen, dass unsere Ergebnisse die heutige Fähigkeit der Menschen wahrscheinlich überschätzen, KI-generierte Bilder von echten zu unterscheiden."

Selbsttest für jedermann

Interessierte können ihre eigenen Fähigkeiten im Erkennen von KI-Bildern mit dem "Real or Not"-Quiz von Microsoft testen. Das Tool präsentiert 15 zufällig ausgewählte Bilder aus Stockfoto-Bibliotheken und von verschiedenen KI-Modellen. Nach jeder Antwort erhalten Nutzer sofortiges Feedback und können ihre Trefferquote mit dem globalen Durchschnitt vergleichen.

Die Ergebnisse der Studie unterstreichen die dringende Notwendigkeit besserer Kennzeichnungssysteme für KI-generierte Inhalte. Plattformen wie Adobe, Google und OpenAI arbeiten bereits an Standards zur Wasserzeichen-Technologie, die KI-Inhalte automatisch markiert. Gleichzeitig müssen Bildungsmaßnahmen die Medienkompetenz der Bevölkerung stärken, um der wachsenden Bedrohung durch Desinformation entgegenzuwirken.

Habt ihr den Selbsttest schon gemacht? Wie gut waren eure Trefferquoten und welche Strategien nutzt ihr zur Erkennung von KI-Bildern?


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