Generative KI-Modelle werden immer besser darin, selbst das bloße Auge zu täuschen. Da die manuelle Überprüfung an Zuverlässigkeit verliert, ist es sinnvoll, genauere Methoden zur Bildüberprüfung zu finden.
In diesem Artikel erörtern und testen wir kostenlose und wirksame Methoden zur Erkennung von KI-generierten und manipulierten Bildern.
Wichtigste Erkenntnisse
- KI-Erkennungswerkzeuge wie TruthScan analysieren Metadaten, Artefakte auf Pixelebene und Muster im Frequenzbereich, um festzustellen, ob ein Foto echt, KI-generiert oder KI-bearbeitet ist, und liefern bei manipulierten Bildern häufig einen Konfidenzwert von über 99%.
- Das menschliche Auge allein ist nicht mehr zuverlässig genug, um KI-Bilder zu erkennen; eine Microsoft-Studie aus dem Jahr 2025 ergab, dass Menschen KI-generierte Bilder nur in 62% der Fälle korrekt identifizierten.
- Metadaten sind häufig der deutlichste Hinweis auf KI-Erzeugnisse, da Generatoren und Bearbeitungsprogramme oft identifizierbare Spuren hinterlassen, wie beispielsweise Hinweise auf die „C2PA Core Generator Library“ von Google.
- Undetectable AI bietet einen kostenlosen KI-Bilddetektor auf Basis von TruthScan an, mit dem Nutzer verdächtige Fotos schnell und kostenlos auf Anzeichen einer KI-Erstellung oder -Bearbeitung überprüfen können.
- Zur zusätzlichen Überprüfung sollten Nutzer KI-Detektoren mit der umgekehrten Bildersuche und der Überprüfung der Inhaltszertifizierung durch C2PA kombinieren, da nicht alle Plattformen diese Daten speichern und manche Ergebnisse nicht eindeutig sein können.
Was gilt als KI-generiertes Bild?
Ein KI-generiertes Bild ist jedes Bild, das mithilfe einer generative KI-Plattform. Zu den beliebten Bildgeneratoren zählen DALL-E 3, Midjourney, Adobe Firefly und Canva Magic Studio.
Neben KI-generierten Bildern gibt es auch KI-bearbeitete Bilder. Dabei handelt es sich um echte Fotos oder andere Arten von Bilddateien, die mit KI-Tools verändert oder optimiert wurden.
Sowohl KI-generierte als auch KI-bearbeitete Bilder lassen sich mithilfe von KI-Erkennungssoftware identifizieren. Sie weisen in ihren Metadaten, ihrer Pixelstruktur und im Frequenzbereich charakteristische Muster auf, anhand derer KI-Bilderkennungsprogramme sie von authentischen Bildern unterscheiden können.
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Warum man ein KI-Bild nicht immer auf den ersten Blick erkennen kann
Die ersten KI-Modelle, die auf den Markt kamen, waren noch so unausgereift, dass sie visuelle Artefakte hinterließen, die man auch ohne spezielle Software erkennen konnte, wie beispielsweise verzerrte Hintergründe, übermäßig geglättete Texturen sowie unnatürlich aussehende Hände und Finger.
Entwickler haben die KI jedoch so trainiert, dass viele dieser Fehler nicht mehr auftreten, sodass sich die heutigen KI-generierten Bilder nur noch schwer von echten Fotos unterscheiden lassen.
Im Jahr 2025 führte Microsoft eine Studie durch, in der die Fähigkeit einer durchschnittlichen Person getestet wurde, KI von echten Bildern unterscheiden. Die 12.500 Teilnehmer, die sie für die Studie ausgewählt hatten, konnten KI-generierte Bilder nur in 62% der Fälle korrekt identifizieren. Dies beweist, dass die heutigen generativen Modelle die menschliche Erkennung effektiver umgehen können.
Wir haben einige echte Bilder und KI-Bilder durch den Detektor laufen lassen – hier ist, was er als verdächtig markiert hat
Um zu veranschaulichen, wie KI-Bilddetektoren funktionieren, haben wir beschlossen, einige Beispielbilder durch TruthScan, eine KI-basierte Bilderkennungssoftware.
TruthScan bildet die Grundlage für den kostenlosen KI-Bilddetektor von Undetectable AI, allerdings müssen Nutzer ein Konto erstellen, um Zugriff auf detailliertere Analysen zu erhalten.
TruthScan ist eine hervorragende Möglichkeit zur gründlichen Analyse von Bildern, da es mehrere Verifizierungsebenen bietet.
Dazu gehören:
- Kategoriebezeichnung: Eine Kennzeichnung, die ein Bild als „höchstwahrscheinlich KI“, „digital bearbeitet“ (mit Photoshop, Canva oder anderen Mitteln) oder „echt“ einstuft.
- Wahrscheinlichkeitswert: Ein prozentualer Wert zwischen 0% und 100%, der die Wahrscheinlichkeit angibt, dass es sich bei einem Bild um ein KI-Bild oder um ein echtes Bild handelt.
- Ausführliche Begründung: Eine Aufschlüsselung der Signale, die zu der Schlussfolgerung des Detektors geführt haben.
Wir haben dem Detektor drei Beispiele vorgelegt: ein mit Gemini erstelltes Foto, ein mit Gemini bearbeitetes Foto und ein echtes iPhone-Foto.
Das KI-generierte Foto
Das mit KI bearbeitete Foto
Das echte iPhone-Foto
Erkennung von KI-generierten Bildern
Zunächst haben wir ein KI-generiertes Bild des Glencoe-Tals in den schottischen Highlands getestet. TruthScan stufte es sofort als KI-Bild ein, mit einem Wahrscheinlichkeitswert von 99%.
Obwohl das Bild überzeugend wirkte, deuteten seine Metadaten sofort darauf hin, dass es von Gemini generiert worden war. Außerdem weist es unnatürliche visuelle Merkmale auf, wie beispielsweise Wolkenmuster, Vegetationstexturen und Unregelmäßigkeiten in der Landschaft.
Erkennung des durch KI bearbeiteten Bildes
Anschließend haben wir unser iPhone-Foto vom Glencoe-Tal genommen, Gemini gebeten, die Sättigung zu erhöhen und Wolken hinzuzufügen, und das Ergebnis durch TruthScan laufen lassen. Ähnlich wie das KI-generierte Bild erhielt auch das KI-bearbeitete Bild einen KI-Wahrscheinlichkeitswert von 99%.
Auch hier waren die Metadaten der wichtigste Hinweis. TruthScan fand sofort Hinweise darauf, dass das Bild aus Googles „C2PA Core Generator Library“ stammte. Zu den weiteren von TruthScan angeführten Anzeichen zählen eine unnatürliche Gleichmäßigkeit in der Wolkenverteilung und übermäßige Detailgenauigkeit in den Landschaften.
Das reale Bild erkennen
Schließlich haben wir ein echtes Foto des Glencoe-Tals verwendet, das mit einem iPhone 15 aufgenommen wurde. Der Detektor stufte es zuverlässig als echt ein und lieferte einen KI-Wahrscheinlichkeitswert von 6%.
Im Abschnitt mit der ausführlichen Begründung hieß es, das Bild wirke im Einklang mit realen Phänomenen. Elemente wie Beleuchtung, Schärfentiefe, Texturen und Unvollkommenheiten ließen das Bild authentisch erscheinen.
Wie der Detektor zu seinem Ergebnis gelangt
Wie oben dargestellt, können KI-Bilddetektoren die Echtheit von Bildern überprüfen, indem sie Dateien nach Anzeichen für den Einsatz generativer KI durchsuchen, die mit bloßem Auge möglicherweise schwer zu erkennen sind. Zu den typischen Anzeichen zählen Unregelmäßigkeiten auf Pixelebene, Inkonsistenzen in den Metadaten sowie Muster im Frequenzbereich.
Artefakte auf Pixelebene
Artefakte auf Pixelebene sind Unregelmäßigkeiten, die nicht mit den natürlich vorkommenden Mustern in echten Fotos übereinstimmen. Beispiele hierfür sind unnatürliche Lichtübergänge, übertrieben perfekte Symmetrie und inkonsistente Texturen.
Frequenzbereichsmuster
Frequenzbereichsmuster sind mathematische Muster, die beschreiben, wie sich die Pixelwerte in einem Bild verändern. KI-Bilddetektoren können zwischen Mustern unterscheiden, die durch echte Kameraaufnahmen entstanden sind, und solchen, die mathematisch mithilfe von KI erzeugt wurden.
Metadaten
Metadaten sind die in einer Datei gespeicherten Informationen, die Aufschluss über deren Herkunft geben. KI-Bilddetektoren durchsuchen Dateien nach Informationen zu den Kameras, Bearbeitungsprogrammen oder KI-Generatoren, die zu ihrer Erstellung verwendet wurden.
So überprüfen Sie ein verdächtiges Foto richtig
Auch wenn KI-Detektoren hilfreich sind, stellen sie doch nur Ihre erste Schutzebene dar. Sie können Ihre Zuversicht in die Ergebnisse stärken, indem Sie zusätzliche Maßnahmen ergreifen, um die Herkunft eines Fotos zu überprüfen, beispielsweise durch die Suche nach Quellen, die Durchführung einer umgekehrten Bildersuche oder die Analyse der Inhaltsangaben.
Laden Sie das Foto bei einem kostenlosen KI-Bilddetektor hoch
Bevor Sie verdächtige Inhalte veröffentlichen, weitergeben oder ihnen Glauben schenken, sollten Sie diese stets mit einem KI-Bilddetektor analysieren. Diese Tools bieten die schnellste Möglichkeit, ein verdächtiges Foto auf Anzeichen einer KI-Erzeugung oder -Manipulation zu überprüfen.
Durch die Analyse von Mustern, die mit bloßem Auge nicht erkennbar sind, können sie einschätzen, wie wahrscheinlich es ist, dass das Bild von KI generierte oder mit KI bearbeitete Inhalte enthält.
Je umfassender der Detektor, desto besser. KI-Bilddetektoren, die sowohl eine Klassifizierung als auch einen Konfidenzwert liefern, sind am besten geeignet, da sie ein vollständiges Bild vermitteln und gleichzeitig eine gewisse Fehlerquote zulassen.
Suchen Sie nach der Originalquelle
Wenn der Detektor Ihrem Bild eine niedrige oder grenzwertige Bewertung zuweist, können Sie versuchen, die früheste bekannte Version des Bildes zu finden. Eine umgekehrte Bildersuche in Suchmaschinen wie Google könnte Sie auf ähnlich aussehende Bilder hinweisen, die Aufschluss darüber geben können, wo das Foto erstmals erschien, wer es veröffentlicht hat und ob andere Websites es wiederverwendet oder verändert haben.
Wenn die früheste Version aus einer vertrauenswürdigen Quelle stammt, vergleichen Sie sie mit dem Bild, das Sie erhalten haben, um Bearbeitungen oder Anzeichen einer Manipulation zu erkennen.
Inhaltsnachweise analysieren
Wenn eine Bildersuche nicht möglich ist oder Sie einfach zusätzliche Sicherheit hinsichtlich der Glaubwürdigkeit wünschen, ist es hilfreich, die C2PA-Inhalte einer Datei manuell zu analysieren.
Ähnlich wie Metadaten speichern C2PA-Zertifikate Informationen über die Herkunft und den Bearbeitungsverlauf eines Bildes. Im Gegensatz zu Metadaten schützt C2PA diese Informationen jedoch durch kryptografische Signaturen, wodurch Manipulationen nachweisbar sind.
Um zu überprüfen, ob ein Bild C2PA-Inhaltszertifikate enthält, laden Sie es in einen kompatiblen Viewer wie das „Content Credentials Inspect“-Tool von Adobe hoch oder öffnen Sie es in einer Software, die den C2PA-Standard unterstützt.
Wenn das Bild gültige Metadaten enthält, können Sie sehen, wie es erstellt wurde, ob es von KI-Tools generiert oder bearbeitet wurde und ob es nach seiner ursprünglichen Erstellung von jemandem verändert wurde.
Es ist jedoch wichtig zu beachten, dass nicht alle Bilder C2PA-Metadaten enthalten und viele Websites und Social-Media-Plattformen eingebettete Daten entfernen, wenn Nutzer Bilder hochladen. Betrachten Sie Ihre Schlussfolgerung in diesen Fällen als vorläufig und stützen Sie sich auf die kombinierten Erkenntnisse aus Ihren anderen Überprüfungsmethoden.
Häufig gestellte Fragen
Kannst du erkennen, ob ein Foto von einer KI erstellt wurde?
Wie unsere Demo gezeigt hat, können Detektoren anhand der Analyse von Pixelmustern, Frequenzartefakten und Metadaten nachweisen, dass Fotos aus generativer KI stammen. Anhand dieser Merkmale können KI-Detektoren KI-generierte oder manipulierte Inhalte kennzeichnen, selbst wenn die Fehler für das menschliche Auge nicht erkennbar sind.
Wie kann ich kostenlos überprüfen, ob ein Foto mit KI erstellt wurde?
Der beste Weg, die Echtheit eines Bildes zu überprüfen, besteht darin, es durch einen kostenlosen KI-Bilddetektor laufen zu lassen. Eine Möglichkeit ist der Bilddetektor von „Undetectable AI“, der Fotos daraufhin scannt, wie wahrscheinlich es ist, dass sie von einer KI generiert wurden.
Können KI-Bilder jemals als echt durchgehen?
Umfangreiche Bildbearbeitung, Komprimierung und eine niedrige Auflösung können KI-Bilddetektoren manchmal verwirren. Wenn ein Detektor ein nicht eindeutiges Ergebnis liefert, überprüfen Sie das Bild mit einer zweiten Methode.
Führen Sie eine umgekehrte Bildersuche durch, um die ursprüngliche Quelle zu finden, oder überprüfen Sie die Angaben zum Bildinhalt, um zu erfahren, wie es erstellt oder bearbeitet wurde.
Schlussgedanken
Zwar lassen sich KI-Bilder optisch immer weniger von echten Bildern unterscheiden, doch verraten sich die meisten nach wie vor durch Anzeichen wie Unstimmigkeiten in den Metadaten, Pixelartefakte und Muster im Frequenzbereich. Sie können die Echtheit von Bildern zuverlässig überprüfen, indem Sie verdächtige Dateien mit KI-Bilddetektoren analysieren.
Sie können Bilder kostenlos über „Undetectable AI“ überprüfen oder ein Konto bei „TruthScan“ erstellen, um eine noch gründlichere Überprüfung durchzuführen.
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