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Repräsentative Untersuchung der IU Internationalen Hochschule liefert Daten zu Deepfakes – 15 Prozent sind bereits darauf hereingefallen.
Debatte um Grok und sexualisierte Deepfakes zeigt, wie schnell Manipulationen Reichweite bekommen
Repräsentative IU-Studie liefert Daten zu Vertrauen, Nutzung und Risiken von Desinformation

Ob in Social Feeds, Messengern oder KI-gestützten Chatdiensten: Manipulierte Inhalte lassen sich heute in Minuten erzeugen und in Sekunden verbreiten. 96,3 Prozent der Menschen in Deutschland kennen Fake News – also bewusst falsche oder irreführende Informationen [1]. Doch nur 34,3 Prozent wissen, was Deepfakes sind: mit künstlicher Intelligenz erzeugte, täuschend echte Bild-, Audio- oder Videoinhalte [2]. Das zeigt die repräsentative Studie »Fakt oder Fake? Medienkompetenz in Deutschland« der IU Internationalen Hochschule, die im September 2025 veröffentlicht wurde [3].

Diese Wissenslücke ist brisant, wie zum Beispiel die aktuelle Debatte um den KI-Chatbot Grok zeigt: Gegen dessen Plattform X hat die EU-Kommission im Januar 2026 ein Verfahren nach dem Digital Services Act eingeleitet [4]. Grok ermöglicht es, in Sekunden fotorealistische Bilder zu generieren – auch sexualisierte Deepfakes ohne Einwilligung der abgebildeten Personen.

Wie anfällig die Menschen in Deutschland für Deepfakes sind, belegen weitere Zahlen der IU-Studie: Sie zeigen unter anderem, dass 33,1 Prozent der Befragten bereits Fake News geglaubt haben, die sich für sie nachträglich als falsch herausgestellt haben. Bei Deepfakes sind es 15,0 Prozent.

Zentrale Befunde und konkrete Prüfschritte gegen Fake News und Deepfakes erläutert Prof. Dr. Nele Hansen, Professorin für Medienmanagement an der IU Internationalen Hochschule, nun im begleitenden Video »Online sicher? Neue Medienkompetenz-Studie 2026«.

Weitere Ergebnisse der IU-Studie:

Jüngere kennen Deepfakes besser:
Je jünger die Generation, desto häufiger ist das Wissen über Deepfakes vorhanden. Diese Wissenslücke ist problematisch, denn die Folgen können gravierend sein: Von den 15,0 Prozent der Befragten, die bereits Deepfakes geglaubt haben, berichten 46,0 Prozent von dadurch ausgelöstem Stress oder Angst, 17,7 Prozent haben sich deswegen mit anderen gestritten.

KI verstärkt das Problem:
84,8 Prozent stimmen zudem der Aussage zu, dass durch die Nutzung von KI-basierten Suchmaschinen die Verbreitung von Fake News zukünftig weiter zunehmen wird.

Verantwortung bei Plattformen und Politik:
Gleichzeitig verorten 65,1 Prozent der Befragten die Hauptverantwortung für die Bekämpfung von Fake News und Deepfakes bei den Betreibern sozialer Plattformen, 63,1 Prozent bei der Politik.

»Ob Menschen Informationen lediglich konsumieren oder sie selbstbewusst einordnen, hängt maßgeblich von Medienkompetenz und kritischem Hinterfragen ab«, resümiert Prof. Dr. Nele Hansen, Professorin für Medienmanagement an der IU Internationalen Hochschule.

[1] Definition Fake News: Fake News sind absichtlich erfundene oder manipulierte Nachrichten, die als echte Berichterstattung erscheinen, um Menschen zu täuschen. Sie können genutzt werden, um öffentliche Meinungen zu beeinflussen, Aufmerksamkeit zu erlangen oder wirtschaftliche und politische Interessen zu verfolgen.

[2] Definition Deepfakes: Ein Deepfake ist ein mit Künstlicher Intelligenz bearbeitetes Video, Bild oder Audio, das täuschend echt aussieht bzw. sich täuschend echt anhört und Personen, Szenen oder Stimmen verfälscht.

[3] Über die Studie: Für die Studie »Fakt oder Fake? Medienkompetenz in Deutschland« wurden 1.999 Menschen in Deutschland im Alter von 16 bis 65 Jahren befragt, repräsentativ nach Alter und Geschlecht. Der Befragungszeitraum lag zwischen 14. und 25. April 2025. Als Panel diente horizoom.

https://www.iu.de/news/iu-studie-90-prozent-sehen-fake-news-als-ernsthafte-bedrohung-fuer-demokratie-und-freiheit/

[4] Beispiel-Quellen zur Thematik: https://www.faz.net/aktuell/feuilleton/medien-und-film/medienpolitik/grok-erzeugt-weiter-sexualisierte-bilder-200502477.html

und https://www.faz.net/aktuell/wirtschaft/mehr-wirtschaft/eu-ermittelt-gegen-x-wegen-sexualisierter-ki-bilder-accg-200475429.html

[5] https://www.youtube.com/watch?v=MzvKM5oAxmo

Wie kann man Deepfakes erkennen?

Deepfakes zu erkennen ist heute anspruchsvoller als noch vor wenigen Jahren, aber es gibt eine Reihe von technischen, visuellen und kontextuellen Methoden, die in Kombination sehr zuverlässig funktionieren. Hier eine strukturierte Übersicht, die sowohl für Alltagssituationen als auch für professionelle Due‑Diligence‑Analysen taugt.

Technische und visuelle Hinweise auf Deepfakes

Unnatürliche Details im Gesicht

Unregelmäßige Blinzelmuster (zu selten, zu häufig oder unnatürlich synchron)
Asymmetrische Gesichtszüge, die sich zwischen Frames verändern
Unsaubere Übergänge zwischen Gesicht und Hals
Unnatürliche Hauttexturen oder »plastikartige« Oberflächen
Fehler bei Zähnen und Zunge, oft unscharf oder unregelmäßig

Probleme mit Licht und Schatten

Lichtquellen passen nicht zur Umgebung
Schatten bewegen sich nicht konsistent
Reflexionen in Brillen oder Augen wirken künstlich

Unstimmigkeiten in Bewegungen

Kopfbewegungen wirken »abgehackt« oder schweben leicht
Lippenbewegungen passen nicht exakt zur Sprache
Mikroexpressionen fehlen oder wirken verzögert

Audio‑Anomalien

Stimme klingt zu glatt oder synthetisch
Atmung fehlt oder ist unnatürlich
Hintergrundgeräusche passen nicht zur Szene

Artefakte bei schnellen Bewegungen

Verzerrungen an den Rändern des Gesichts
»Ghosting« oder Flimmern bei Kopfbewegungen
Unschärfen, die nicht zur Kameratechnik passen

Kontextuelle Prüfungen (oft wichtiger als visuelle)

Quellenvalidierung

Stammt das Video aus einer vertrauenswürdigen Quelle
Gibt es mehrere unabhängige Veröffentlichungen
Ist der Account verifiziert oder neu erstellt

Metadaten‑Analyse

Dateiformat, Erstellungszeit, Bearbeitungsspuren
Fehlende oder manipulierte EXIF‑Daten

Reverse‑Image‑Search / Frame‑Search

Einzelne Frames lassen sich oft über Suchmaschinen finden
Deepfakes basieren häufig auf bekannten Originalvideos

Inhaltliche Plausibilität

Passt das Verhalten zur Person
Passt der Kontext zur Umgebung
Gibt es logische Brüche im Ablauf

Professionelle Tools zur Deepfake‑Erkennung

Für forensische Analysen existieren spezialisierte Werkzeuge:

Microsoft Video Authenticator
Reality Defender
Hive Moderation Deepfake Detector
Intel FakeCatcher (nutzt Blutfluss‑Signale im Gesicht)
Deepware Scanner

Diese Tools arbeiten mit neuronalen Netzen, die typische Manipulationsmuster erkennen.

Praktische Heuristik für den Alltag

Eine einfache, aber erstaunlich effektive Regel:

Wenn ein Video emotional aufwühlt, extrem wirkt oder »zu gut passt«, ist es besonders verdächtig.

Deepfakes werden häufig genutzt, um starke Reaktionen auszulösen.

Albert Absmeier & KI

278 Artikel zu „Deepfakes „

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KI-Betrug mit Deepfakes um 500 % gestiegen

6. Oktober 2025

KI-Betrug mit Deepfakes hat 2025 um 500 % zugenommen. Das geht aus dem neuesten Bericht der Forex-Broker-Experten von BrokerChooser hervor [1]. Die Experten analysierten Betrugsprotokolle, um zu berechnen, wie oft das Abbild verschiedener Prominenter verwendet wurde, um gefälschte Nachrichten über Deepfakes und andere KI-Medien zu erstellen. Sie sammelten auch Daten über den Anstieg von Vorfällen…