{"id":5287,"date":"2026-02-24T04:14:15","date_gmt":"2026-02-24T04:14:15","guid":{"rendered":"https:\/\/research.undetectable.ai\/?p=5287"},"modified":"2026-02-24T04:14:50","modified_gmt":"2026-02-24T04:14:50","slug":"i-tested-5-ai-image-detectors-these-are-the-best-in-2026","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/research.undetectable.ai\/de\/ich-habe-5-ki-bilddetektoren-getestet-diese-sind-die-besten-im-jahr-2026\/","title":{"rendered":"Ich habe 5 AI-Bilddetektoren getestet. Diese sind die besten im Jahr 2026:"},"content":{"rendered":"

Wahrscheinlich haben Sie schon mehr KI-generierte Fotos online gesehen, als Ihnen bewusst ist. <\/strong><\/p>\n\n\n\n

Manchmal ist es offensichtlich, dass ein Bild von einer k\u00fcnstlichen Intelligenz generiert wurde, aber mit der Verbesserung der generativen Bild- und Videotools wird es immer schwieriger, dies zu erkennen. Neue Tools wie Googles Nano-Banane Pro<\/a>und Aktualisierungen von OpenAIs ChatGPT-Bildmodell<\/a> k\u00f6nnen Benutzer schnell synthetische Bilder erzeugen, die reale Bilder widerspiegeln. Fr\u00fchere Untersuchungen haben ergeben, dass 85% der Amerikaner sagen F\u00e4lschungen untergraben das Vertrauen im Internet<\/a>.<\/p>\n\n\n\n

Mehrere Tools behaupten, KI-generierte Bilder zu erkennen, aber funktionieren sie auch? <\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Ich habe 50 Erkennungspr\u00fcfungen mit f\u00fcnf der g\u00e4ngigsten KI-Bilddetektoren durchgef\u00fchrt und die Ergebnisse dokumentiert. Ich werde in diesem Artikel nicht nur alle Daten pr\u00e4sentieren und erkl\u00e4ren, sondern am Ende auch auf die Dokumentation verlinken.<\/p>\n\n\n\n

Die f\u00fcnf Detektoren, die ich f\u00fcr diese Tests verwendet habe, waren: TruthScan<\/a>, AI oder nicht<\/a>, Visiermaschine<\/a>, WasItAI<\/a>, und Winston AI<\/a>. Ich habe diese Tools getestet, indem ich jeweils zwei von ChatGPT generierte Bilder, sechs von Nano Banana generierte Bilder und zwei von Midjourney generierte Bilder analysieren lie\u00df. Ich habe verschiedene Prompting-Stile und -Techniken verwendet (auf die ich sp\u00e4ter im Detail eingehen werde, wenn ich jedes analysierte Bild aufschl\u00fcssle).<\/p>\n\n\n\n

Alle f\u00fcnf Detektoren hatten die Aufgabe, von KI erstellte Bilder in Kategorien wie Betrug, Desinformation, allgemeine Fotografie und F\u00e4lschungen zu erkennen. Es \u00fcberrascht nicht, dass nicht alle Detektoren gut abschnitten. TruthScan war der einzige Detektor, der alle von mir eingereichten Inhalte durchg\u00e4ngig mit 97% oder h\u00f6her klassifiziert hat.<\/strong><\/p>\n\n\n\n\n\n\n\n\nAI Image Detector Testergebnisse<\/title>\n<style>\n @import url('https:\/\/fonts.googleapis.com\/css2?family=DM+Sans:wght@400;500;600;700&family=Outfit:wght@600;700;800&display=swap');\n\n .ai-detector-wrap {\n max-width: 780px;\n margin: 2rem auto;\n font-family: 'DM Sans', sans-serif;\n -webkit-font-smoothing: antialiased;\n }\n\n .ai-detector-wrap h2 {\n font-family: 'Outfit', sans-serif;\n font-size: 1.75rem;\n font-weight: 800;\n color: #1a1a2e;\n margin-bottom: 1.25rem;\n letter-spacing: -0.02em;\n }\n\n .ai-detector-table {\n width: 100%;\n border-collapse: separate;\n border-spacing: 0;\n border-radius: 14px;\n overflow: hidden;\n box-shadow:\n 0 1px 3px rgba(0,0,0,0.06),\n 0 8px 24px rgba(0,0,0,0.08),\n 0 0 0 1px rgba(0,0,0,0.04);\n }\n\n .ai-detector-table thead th {\n background: #1a1a2e;\n color: #ffffff;\n font-family: 'Outfit', sans-serif;\n font-weight: 700;\n font-size: 0.85rem;\n text-transform: uppercase;\n letter-spacing: 0.06em;\n padding: 16px 20px;\n text-align: center;\n border: none;\n }\n\n .ai-detector-table thead th:first-child {\n text-align: left;\n padding-left: 24px;\n }\n\n .ai-detector-table tbody tr {\n transition: background 0.2s ease;\n }\n\n .ai-detector-table tbody tr:hover {\n background: rgba(0,0,0,0.02);\n }\n\n .ai-detector-table tbody td {\n padding: 14px 20px;\n text-align: center;\n font-size: 0.95rem;\n font-weight: 500;\n color: #2d2d3a;\n border-bottom: 1px solid #eee;\n }\n\n .ai-detector-table tbody tr:last-child td {\n border-bottom: none;\n }\n\n .ai-detector-table tbody td:first-child {\n text-align: left;\n padding-left: 24px;\n font-weight: 600;\n color: #1a1a2e;\n }\n\n \/* Colored cells *\/\n .cell-green {\n background: #22c55e;\n color: #fff !important;\n font-weight: 700 !important;\n border-radius: 6px;\n padding: 6px 12px;\n display: inline-block;\n min-width: 32px;\n text-align: center;\n font-size: 0.9rem;\n }\n\n .cell-red {\n background: #ef4444;\n color: #fff !important;\n font-weight: 700 !important;\n border-radius: 6px;\n padding: 6px 12px;\n display: inline-block;\n min-width: 32px;\n text-align: center;\n font-size: 0.9rem;\n }\n\n \/* Accuracy badges *\/\n .badge-100 { background: #16a34a; color: #fff; }\n .badge-80 { background: #a3e635; color: #1a1a2e; }\n .badge-70 { background: #facc15; color: #1a1a2e; }\n .badge-60 { background: #fb923c; color: #fff; }\n .badge-30 { background: #ef4444; color: #fff; }\n\n .accuracy-badge {\n font-weight: 800;\n font-family: 'Outfit', sans-serif;\n font-size: 0.95rem;\n border-radius: 8px;\n padding: 6px 16px;\n display: inline-block;\n min-width: 60px;\n text-align: center;\n letter-spacing: 0.02em;\n }\n\n \/* Row rank indicator *\/\n .rank-icon {\n margin-right: 6px;\n font-size: 1rem;\n }\n\n \/* Asterisk note *\/\n .table-note {\n margin-top: 0.75rem;\n font-size: 0.8rem;\n color: #888;\n padding-left: 4px;\n }\n\n \/* Responsive *\/\n @media (max-width: 600px) {\n .ai-detector-table thead th,\n .ai-detector-table tbody td {\n padding: 10px 10px;\n font-size: 0.8rem;\n }\n .ai-detector-wrap h2 {\n font-size: 1.3rem;\n }\n }\n<\/style>\n<\/head>\n<body style=\"background:#f8f8fa; padding: 2rem;\">\n\n<div class=\"ai-detector-wrap\">\n <h2>\ud83d\udd0d AI Image Detector Testergebnisse<\/h2>\n\n <table class=\"ai-detector-table\">\n <thead>\n <tr>\n <th>Erkennungstool<\/th>\n <th>Tests insgesamt<\/th>\n <th>Richtig erkannt<\/th>\n <th>Verfehlt (Misslungen)<\/th>\n <th>Genauigkeit<\/th>\n <\/tr>\n <\/thead>\n <tbody>\n <tr>\n <td><span class=\"rank-icon\">\ud83e\udd47<\/span>TruthScan<\/td>\n <td>10<\/td>\n <td><span class=\"cell-green\">10<\/span><\/td>\n <td><span class=\"cell-green\">0<\/span><\/td>\n <td><span class=\"accuracy-badge badge-100\">100%<\/span><\/td>\n <\/tr>\n <tr>\n <td><span class=\"rank-icon\">\ud83e\udd48<\/span>AI oder nicht<\/td>\n <td>10<\/td>\n <td><span class=\"cell-green\">8<\/span><\/td>\n <td><span class=\"cell-red\">2*<\/span><\/td>\n <td><span class=\"accuracy-badge badge-80\">80%<\/span><\/td>\n <\/tr>\n <tr>\n <td><span class=\"rank-icon\">\ud83e\udd49<\/span>Visiermaschine<\/td>\n <td>10<\/td>\n <td><span class=\"cell-green\">7<\/span><\/td>\n <td><span class=\"cell-red\">3<\/span><\/td>\n <td><span class=\"accuracy-badge badge-70\">70%<\/span><\/td>\n <\/tr>\n <tr>\n <td><span class=\"rank-icon\">   <\/span>WasItAI<\/td>\n <td>10<\/td>\n <td><span class=\"cell-green\">6<\/span><\/td>\n <td><span class=\"cell-red\">4<\/span><\/td>\n <td><span class=\"accuracy-badge badge-60\">60%<\/span><\/td>\n <\/tr>\n <tr>\n <td><span class=\"rank-icon\">   <\/span>Winston AI<\/td>\n <td>10<\/td>\n <td><span class=\"cell-green\">3<\/span><\/td>\n <td><span class=\"cell-red\">7<\/span><\/td>\n <td><span class=\"accuracy-badge badge-30\">30%<\/span><\/td>\n <\/tr>\n <\/tbody>\n <\/table>\n\n <p class=\"table-note\">* AI or Not bezeichnete eine AI-Generation als 78%, eine als 85% und eine als 89%. Da der Test mindestens 90% erfordert, z\u00e4hlen wir die ersten beiden als nicht bestanden, behandeln aber die 89% als Beinahe-Fehlschlag, daher das Sternchen.<\/p>\n<\/div>\n\n<\/body>\n<\/html>\n\n\n\n<p style=\"font-size:17px\">AI or Not hat auch ziemlich gut abgeschnitten. Obwohl AI or Not mehrere KI-generierte Objekte unter 90% klassifiziert hat, war es w\u00e4hrend meiner Tests der zweitgenaueste und konsistenteste Detektor, hinter TruthScan. Selbst dort, wo AI or Not versagte, waren diese Fehler nicht katastrophal, aber es gibt immer noch Raum f\u00fcr Verbesserungen. <\/p>\n\n\n\n<p style=\"font-size:17px\">Die \u00fcbrigen von mir getesteten KI-Bilddetektoren schnitten weitaus schlechter ab. Sight Engine hat zum Beispiel 3 betr\u00fcgerische KI-Bilder als authentisch eingestuft.<\/p>\n\n\n\n<p style=\"font-size:17px\">Jetzt zeige ich Ihnen jedes Bild (von den 10, die ich erstellt habe), erkl\u00e4re, wie ich es erstellt habe, und zeige, wie jedes Modell es bewertet hat.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">#1. \"Man On a Ledge\" (generiert von ChatGPT)<\/h2>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"683\" height=\"1024\" src=\"https:\/\/research.undetectable.ai\/wp-content\/uploads\/2026\/02\/CGPT-Generation-1-Man-on-ledge-683x1024.jpg\" alt=\"\" class=\"wp-image-5289\" title=\"\" srcset=\"https:\/\/research.undetectable.ai\/wp-content\/uploads\/2026\/02\/CGPT-Generation-1-Man-on-ledge-683x1024.jpg 683w, https:\/\/research.undetectable.ai\/wp-content\/uploads\/2026\/02\/CGPT-Generation-1-Man-on-ledge-200x300.jpg 200w, https:\/\/research.undetectable.ai\/wp-content\/uploads\/2026\/02\/CGPT-Generation-1-Man-on-ledge-768x1152.jpg 768w, https:\/\/research.undetectable.ai\/wp-content\/uploads\/2026\/02\/CGPT-Generation-1-Man-on-ledge-8x12.jpg 8w, https:\/\/research.undetectable.ai\/wp-content\/uploads\/2026\/02\/CGPT-Generation-1-Man-on-ledge.jpg 1024w\" sizes=\"auto, (max-width: 683px) 100vw, 683px\" \/><\/figure>\n\n\n\n<style>\n @import url('https:\/\/fonts.googleapis.com\/css2?family=DM+Sans:wght@400;500;600;700&family=Outfit:wght@600;700;800&display=swap');\n\n .detector-scores-wrap {\n max-width: 780px;\n margin: 2rem auto;\n font-family: 'DM Sans', sans-serif;\n -webkit-font-smoothing: antialiased;\n }\n\n .detector-scores-wrap h3 {\n font-family: 'Outfit', sans-serif;\n font-size: 1.4rem;\n font-weight: 800;\n color: #1a1a2e;\n margin-bottom: 1.25rem;\n letter-spacing: -0.02em;\n }\n\n .detector-scores-table {\n width: 100%;\n border-collapse: separate;\n border-spacing: 0;\n border-radius: 14px;\n overflow: hidden;\n table-layout: fixed;\n box-shadow:\n 0 1px 3px rgba(0,0,0,0.06),\n 0 8px 24px rgba(0,0,0,0.08),\n 0 0 0 1px rgba(0,0,0,0.04);\n }\n\n .detector-scores-table thead th {\n background: #1a1a2e;\n color: #ffffff;\n font-family: 'Outfit', sans-serif;\n font-weight: 700;\n font-size: 0.7rem;\n text-transform: uppercase;\n letter-spacing: 0.04em;\n padding: 14px 6px;\n text-align: center;\n border: none;\n }\n\n .detector-scores-table thead th:first-child {\n text-align: left;\n padding-left: 14px;\n width: 18%;\n }\n\n .detector-scores-table thead th:nth-child(2) {\n width: 12%;\n }\n\n .detector-scores-table tbody tr {\n transition: background 0.2s ease;\n }\n\n .detector-scores-table tbody tr:hover {\n background: rgba(0,0,0,0.02);\n }\n\n .detector-scores-table tbody td {\n padding: 14px 6px;\n text-align: center;\n font-size: 0.9rem;\n font-weight: 500;\n color: #2d2d3a;\n border-bottom: 1px solid #eee;\n }\n\n .detector-scores-table tbody tr:last-child td {\n border-bottom: none;\n }\n\n .detector-scores-table tbody td:first-child {\n text-align: left;\n padding-left: 14px;\n font-weight: 600;\n color: #1a1a2e;\n }\n\n .score-pill {\n font-weight: 700;\n font-family: 'Outfit', sans-serif;\n font-size: 0.78rem;\n border-radius: 6px;\n padding: 5px 8px;\n display: inline-block;\n min-width: 0;\n text-align: center;\n white-space: nowrap;\n }\n\n .score-pass {\n background: #22c55e;\n color: #fff;\n }\n\n .score-warn {\n background: #fb923c;\n color: #fff;\n }\n\n .score-fail {\n background: #ef4444;\n color: #fff;\n }\n\n @media (max-width: 600px) {\n .detector-scores-table thead th,\n .detector-scores-table tbody td {\n padding: 10px 4px;\n font-size: 0.7rem;\n }\n .score-pill {\n padding: 4px 5px;\n font-size: 0.68rem;\n }\n .detector-scores-wrap h3 {\n font-size: 1.15rem;\n }\n }\n<\/style>\n\n<div class=\"detector-scores-wrap\">\n <h3>Wie die Bilddetektoren gepunktet haben<\/h3>\n\n <table class=\"detector-scores-table\">\n <thead>\n <tr>\n <th>Image-Modell<\/th>\n <th>Kategorie<\/th>\n <th>TruthScan<\/th>\n <th>Visiermaschine<\/th>\n <th>AI oder nicht<\/th>\n <th>Winston AI<\/th>\n <th>WasItAI<\/th>\n <\/tr>\n <\/thead>\n <tbody>\n <tr>\n <td>ChatGPT <span style=\"font-size:0.75rem; color:#888; display:block;\">Vollst\u00e4ndige Generation<\/span><\/td>\n <td>Allgemein<\/td>\n <td><span class=\"score-pill score-pass\">99.00% AI<\/span><\/td>\n <td><span class=\"score-pill score-pass\">99.00% AI<\/span><\/td>\n <td><span class=\"score-pill score-warn\">77.99% AI<\/span><\/td>\n <td><span class=\"score-pill score-fail\">0,98% AI<\/span><\/td>\n <td><span class=\"score-pill score-fail\">1.00% AI<\/span><\/td>\n <\/tr>\n <\/tbody>\n <\/table>\n<\/div>\n\n\n\n<blockquote class=\"wp-block-quote is-layout-flow wp-block-quote-is-layout-flow\">\n<p style=\"font-size:17px\">F\u00fcr mich (und ich sehe t\u00e4glich eine Menge von KI-generierten Inhalten) sieht das Bild auf den ersten Blick ziemlich \u00fcberzeugend aus. Wenn Sie auf das Social-Media-Profil von jemandem klicken, durch seinen Feed scrollen und dieses Bild sehen w\u00fcrden, w\u00fcrde es dann sofort als KI-generierte F\u00e4lschung auffallen? Um fair zu sein, habe ich versucht, mit der Aufforderung kreativ zu werden. Hier ist die Aufforderung, die ich zur Erstellung dieses Bildes verwendet habe:<\/p>\n\n\n\n<hr class=\"wp-block-separator has-alpha-channel-opacity\"\/>\n\n\n\n<blockquote class=\"wp-block-quote is-layout-flow wp-block-quote-is-layout-flow\">\n<blockquote class=\"wp-block-quote is-layout-flow wp-block-quote-is-layout-flow\">\n<p class=\"has-text-align-center has-vivid-cyan-blue-color has-text-color has-link-color has-medium-font-size wp-elements-99b76fc78211de13a760aff177dd504c\">“<em><strong>Erstelle mir ein Foto im Schnappschuss-Stil von einem Mann, der auf einem Dach steht und auf die Stra\u00dfe hinunterblickt, nachts, er wird vom Blitzlicht der Kamera beleuchtet, es gibt Lichtspuren von den Autos unter ihm, eine Frau steht hinter ihm mit der Hand auf den Lippen und l\u00e4chelt, die \u00c4sthetik des Fotos ist wie ein Foto, das 2009 von College-Freunden beim Herumalbern mit einer Schnappschusskamera aufgenommen wurde.<\/strong><\/em>“<\/p>\n<\/blockquote>\n<\/blockquote>\n<\/blockquote>\n\n\n\n<hr class=\"wp-block-separator has-alpha-channel-opacity\"\/>\n\n\n\n<p style=\"font-size:17px\">Unabh\u00e4ngig davon, wie kreativ ich war oder wie viele Details ich in meine Eingabeaufforderung einf\u00fcgte, stuften TruthScan und Sight Engine die Ausgabe immer noch korrekt als KI-generiert ein. Der KI-oder-nicht-Detektor kam zwar nahe dran, verfehlte aber trotzdem das Ziel. <\/p>\n\n\n\n<p style=\"font-size:17px\">Winston und WasItAI lagen v\u00f6llig falsch - sie stuften das ChatGPT-Bild als echt ein.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">#2. \"Die gef\u00e4lschte Quittung\" (erstellt von ChatGPT)<\/h2>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"683\" height=\"1024\" src=\"https:\/\/research.undetectable.ai\/wp-content\/uploads\/2026\/02\/CGPT2Bestbuyreceipttest-683x1024.jpg\" alt=\"Ein Bild, das eine scheinbar befleckte Quittung zeigt\" class=\"wp-image-5291\" title=\"\" srcset=\"https:\/\/research.undetectable.ai\/wp-content\/uploads\/2026\/02\/CGPT2Bestbuyreceipttest-683x1024.jpg 683w, https:\/\/research.undetectable.ai\/wp-content\/uploads\/2026\/02\/CGPT2Bestbuyreceipttest-200x300.jpg 200w, https:\/\/research.undetectable.ai\/wp-content\/uploads\/2026\/02\/CGPT2Bestbuyreceipttest-768x1152.jpg 768w, https:\/\/research.undetectable.ai\/wp-content\/uploads\/2026\/02\/CGPT2Bestbuyreceipttest-8x12.jpg 8w, https:\/\/research.undetectable.ai\/wp-content\/uploads\/2026\/02\/CGPT2Bestbuyreceipttest.jpg 1024w\" sizes=\"auto, (max-width: 683px) 100vw, 683px\" \/><\/figure>\n\n\n\n<style>\n @import url('https:\/\/fonts.googleapis.com\/css2?family=DM+Sans:wght@400;500;600;700&family=Outfit:wght@600;700;800&display=swap');\n\n .detector-scores-wrap {\n max-width: 780px;\n margin: 2rem auto;\n font-family: 'DM Sans', sans-serif;\n -webkit-font-smoothing: antialiased;\n }\n\n .detector-scores-wrap h3 {\n font-family: 'Outfit', sans-serif;\n font-size: 1.4rem;\n font-weight: 800;\n color: #1a1a2e;\n margin-bottom: 1.25rem;\n letter-spacing: -0.02em;\n }\n\n .detector-scores-table {\n width: 100%;\n border-collapse: separate;\n border-spacing: 0;\n border-radius: 14px;\n overflow: hidden;\n table-layout: fixed;\n box-shadow:\n 0 1px 3px rgba(0,0,0,0.06),\n 0 8px 24px rgba(0,0,0,0.08),\n 0 0 0 1px rgba(0,0,0,0.04);\n }\n\n .detector-scores-table thead th {\n background: #1a1a2e;\n color: #ffffff;\n font-family: 'Outfit', sans-serif;\n font-weight: 700;\n font-size: 0.7rem;\n text-transform: uppercase;\n letter-spacing: 0.04em;\n padding: 14px 6px;\n text-align: center;\n border: none;\n }\n\n .detector-scores-table thead th:first-child {\n text-align: left;\n padding-left: 14px;\n width: 18%;\n }\n\n .detector-scores-table thead th:nth-child(2) {\n width: 12%;\n }\n\n .detector-scores-table tbody tr {\n transition: background 0.2s ease;\n }\n\n .detector-scores-table tbody tr:hover {\n background: rgba(0,0,0,0.02);\n }\n\n .detector-scores-table tbody td {\n padding: 14px 6px;\n text-align: center;\n font-size: 0.9rem;\n font-weight: 500;\n color: #2d2d3a;\n border-bottom: 1px solid #eee;\n }\n\n .detector-scores-table tbody tr:last-child td {\n border-bottom: none;\n }\n\n .detector-scores-table tbody td:first-child {\n text-align: left;\n padding-left: 14px;\n font-weight: 600;\n color: #1a1a2e;\n }\n\n .score-pill {\n font-weight: 700;\n font-family: 'Outfit', sans-serif;\n font-size: 0.78rem;\n border-radius: 6px;\n padding: 5px 8px;\n display: inline-block;\n min-width: 0;\n text-align: center;\n white-space: nowrap;\n }\n\n .score-pass {\n background: #22c55e;\n color: #fff;\n }\n\n .score-warn {\n background: #fb923c;\n color: #fff;\n }\n\n .score-fail {\n background: #ef4444;\n color: #fff;\n }\n\n @media (max-width: 600px) {\n .detector-scores-table thead th,\n .detector-scores-table tbody td {\n padding: 10px 4px;\n font-size: 0.7rem;\n }\n .score-pill {\n padding: 4px 5px;\n font-size: 0.68rem;\n }\n .detector-scores-wrap h3 {\n font-size: 1.15rem;\n }\n }\n<\/style>\n\n<div class=\"detector-scores-wrap\">\n <h3>Wie die Bilddetektoren gepunktet haben<\/h3>\n\n <table class=\"detector-scores-table\">\n <thead>\n <tr>\n <th>Image-Modell<\/th>\n <th>Kategorie<\/th>\n <th>TruthScan<\/th>\n <th>Visiermaschine<\/th>\n <th>AI oder nicht<\/th>\n <th>Winston AI<\/th>\n <th>WasItAI<\/th>\n <\/tr>\n <\/thead>\n <tbody>\n <tr>\n <td>ChatGPT <span style=\"font-size:0.75rem; color:#888; display:block;\">Vollst\u00e4ndige Generation<\/span><\/td>\n <td>Betrug<\/td>\n <td><span class=\"score-pill score-pass\">99.00% AI<\/span><\/td>\n <td><span class=\"score-pill score-fail\">19.00% AI<\/span><\/td>\n <td><span class=\"score-pill score-pass\">94.48% AI<\/span><\/td>\n <td><span class=\"score-pill score-fail\">0,04% AI<\/span><\/td>\n <td><span class=\"score-pill score-fail\">1.00% AI<\/span><\/td>\n <\/tr>\n <\/tbody>\n <\/table>\n<\/div>\n\n\n\n<p style=\"font-size:17px\">Ich wollte eine gef\u00e4lschte Quittung mit ChatGPT erstellen, um zu sehen, wie realistisch sie aussehen w\u00fcrde. Sie werden feststellen, dass dem Bild eine echte Adresse fehlt, aber die Textur sieht dennoch einigerma\u00dfen realistisch aus. Ich w\u00fcrde sagen, dass dieses Bild weniger \u00fcberzeugend ist als das erste, das ich von ChatGPT erzeugen lie\u00df, aber die meisten Detektoren haben es trotzdem analysiert.<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li style=\"font-size:17px\">Von allen \u00dcberpr\u00fcfungen, die ich an diesem Bild durchgef\u00fchrt habe, <strong>TruthScan<\/strong> war die genaueste. <\/li>\n\n\n\n<li style=\"font-size:17px\"><strong>Visiermaschine<\/strong> hat hier wirklich versagt und ein schlechtes Urteilsverm\u00f6gen bei einem dokumentenbezogenen KI-Bild gezeigt.<\/li>\n\n\n\n<li style=\"font-size:17px\"><strong>AI oder nicht<\/strong> schnitt bei dieser zweiten Analyse deutlich besser ab.<\/li>\n\n\n\n<li style=\"font-size:17px\"><strong>Winston AI <\/strong>schnitt am schlechtesten ab, und auch WasItAI versagte v\u00f6llig.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p style=\"font-size:17px\">In Anbetracht der Tatsache, dass dieses Bild mit der Kategorie Betrug in Verbindung gebracht wird, ist es besorgniserregend, dass es von den meisten Detektoren falsch eingestuft wurde. <\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Die Eingabeaufforderung, die ich zur Erstellung des Bildes verwendet habe<\/h3>\n\n\n\n<hr class=\"wp-block-separator has-alpha-channel-opacity\"\/>\n\n\n\n<p class=\"has-vivid-cyan-blue-color has-text-color has-link-color wp-elements-b58fc16e4a944c203389dba029f958d9\"><strong>“<em>Erzeugen Sie ein Bild eines Kassenbons, auf dem der Gesamtbetrag der Ausgaben eine Milliarde Dollar betr\u00e4gt und der einen Kaffeefleck aufweist.<\/em>“<\/strong><\/p>\n\n\n\n<hr class=\"wp-block-separator has-alpha-channel-opacity\"\/>\n\n\n\n<p style=\"font-size:17px\">Offensichtlich habe ich eine schnelle und einfache Eingabeaufforderung geschrieben. Dennoch ist die Qualit\u00e4t der ChatGPT-Ausgabe f\u00fcr das blo\u00dfe Auge \u00fcberzeugend. F\u00fcr zwei der f\u00fcnf von mir getesteten Detektoren ist sie nicht so \u00fcberzeugend, wie es scheint.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">#3: \"Hazard Package\" (erzeugt mit Nano Banana)<\/h2>\n\n\n\n<p><strong><em>Anstatt Nano Banana einfach ein Originalbild erzeugen zu lassen, habe ich ihm ein Bild zum Bearbeiten gegeben. <\/em><\/strong><\/p>\n\n\n\n<p style=\"font-size:17px\">Die Idee war, zu demonstrieren, wie jemand mit Hilfe von KI leicht gef\u00e4lschte Beweise erstellen und behaupten kann, ein besch\u00e4digtes\/gef\u00e4hrliches Paket erhalten zu haben. Zun\u00e4chst habe ich mit einem iPhone 15 ein Foto von einem leeren Amazon-Paket gemacht, das ich gefunden hatte.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Hier ist das Foto, das ich gemacht habe:<\/strong><\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"759\" height=\"1024\" src=\"https:\/\/research.undetectable.ai\/wp-content\/uploads\/2026\/02\/Amazon-package-759x1024.jpg\" alt=\"Ein Foto von einem Amazon-Paket\" class=\"wp-image-5293\" title=\"\" srcset=\"https:\/\/research.undetectable.ai\/wp-content\/uploads\/2026\/02\/Amazon-package-759x1024.jpg 759w, https:\/\/research.undetectable.ai\/wp-content\/uploads\/2026\/02\/Amazon-package-222x300.jpg 222w, https:\/\/research.undetectable.ai\/wp-content\/uploads\/2026\/02\/Amazon-package-768x1036.jpg 768w, https:\/\/research.undetectable.ai\/wp-content\/uploads\/2026\/02\/Amazon-package.jpg 1024w, https:\/\/research.undetectable.ai\/wp-content\/uploads\/2026\/02\/Amazon-package-9x12.jpg 9w\" sizes=\"auto, (max-width: 759px) 100vw, 759px\" \/><\/figure>\n\n\n\n<p style=\"font-size:17px\">Dann lud ich das Foto, das ich aufgenommen hatte, auf Nano Banana hoch und gab ihm die folgende Aufforderung:<\/p>\n\n\n\n<hr class=\"wp-block-separator has-alpha-channel-opacity\"\/>\n\n\n\n<p class=\"has-vivid-cyan-blue-color has-text-color has-link-color wp-elements-41ee9a66efaa63aab6aedf0d2e80cce1\"><strong>“<em>Ich m\u00f6chte, dass du dieses Foto bearbeitest und nichts \u00e4nderst, au\u00dfer dass du an der Stelle, an der das Etikett ist, Sch\u00e4den hinzuf\u00fcgst und schwarze Schlammflecken auf der Schachtel hinzuf\u00fcgst, die wirklich wie Fettflecken aussehen<\/em>“<\/strong><\/p>\n\n\n\n<hr class=\"wp-block-separator has-alpha-channel-opacity\"\/>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Leistung von Nano Bana:<\/h3>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"747\" height=\"1024\" src=\"https:\/\/research.undetectable.ai\/wp-content\/uploads\/2026\/02\/GV3-Amazon-Package-Damaged-747x1024.jpg\" alt=\"Ein Foto, das ein Paket zeigt\" class=\"wp-image-5292\" title=\"\" srcset=\"https:\/\/research.undetectable.ai\/wp-content\/uploads\/2026\/02\/GV3-Amazon-Package-Damaged-747x1024.jpg 747w, https:\/\/research.undetectable.ai\/wp-content\/uploads\/2026\/02\/GV3-Amazon-Package-Damaged-219x300.jpg 219w, https:\/\/research.undetectable.ai\/wp-content\/uploads\/2026\/02\/GV3-Amazon-Package-Damaged-768x1052.jpg 768w, https:\/\/research.undetectable.ai\/wp-content\/uploads\/2026\/02\/GV3-Amazon-Package-Damaged-9x12.jpg 9w, https:\/\/research.undetectable.ai\/wp-content\/uploads\/2026\/02\/GV3-Amazon-Package-Damaged.jpg 864w\" sizes=\"auto, (max-width: 747px) 100vw, 747px\" \/><\/figure>\n\n\n\n<style>\n @import url('https:\/\/fonts.googleapis.com\/css2?family=DM+Sans:wght@400;500;600;700&family=Outfit:wght@600;700;800&display=swap');\n\n .detector-scores-wrap {\n max-width: 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AI<\/span><\/td>\n <td><span class=\"score-pill score-pass\">99.00% AI<\/span><\/td>\n <\/tr>\n <\/tbody>\n <\/table>\n<\/div>\n\n\n\n<p style=\"font-size:17px\">Der \u00f6l\u00e4hnliche Schlamm, den Nano Banana in der Ausgabe erzeugte, hatte einen \u00fcberzeugenden schmutzigen Schimmer und einen durchn\u00e4ssten Effekt - ganz und gar nicht cartoonhaft. Gl\u00fccklicherweise stuften die meisten Detektoren, die ich durchlaufen lie\u00df, das Bild korrekt als F\u00e4lschung ein. Der einzige Ausrei\u00dfer war Winston, der ebenfalls schlecht abschnitt und das Bild f\u00e4lschlicherweise als echt einstufte. AI or Not, TruthScan und WasItAI waren die genauesten Detektoren, die dieses Bild erkannten.<\/p>\n\n\n\n<p style=\"font-size:17px\">Es ist beunruhigend, wie einfach es zu sein scheint, ein Bild in einen Chatbot hochzuladen und es komplett zu ver\u00e4ndern. Ich kann mir vorstellen, dass Betr\u00fcger und Betr\u00fcgerinnen generative Bildtools nutzen, um betr\u00fcgerische R\u00fcckgabeforderungen zu stellen oder Marktbetrug zu begehen.<\/p>\n\n\n\n<p style=\"font-size:17px\">Wenn E-Commerce-Plattformen nur ein Bild als Beweis ben\u00f6tigen, um ein besch\u00e4digtes Paket zu reklamieren, dann sind sie ohne eine zuverl\u00e4ssige M\u00f6glichkeit, KI-Manipulationen zu erkennen, einem wichtigen Angriffsvektor ausgesetzt. Zum Beispiel ist Amazons offizielle <a href=\"https:\/\/sellercentral.amazon.com\/help\/hub\/reference\/external\/GYW2EV9FEMJ3JJGR?locale=en-US\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">R\u00fcckgaberecht f\u00fcr Artikel<\/a> w\u00f6rtlich genommen hei\u00dft es<strong>, “<em>Gefahrgut, einschlie\u00dflich brennbarer Fl\u00fcssigkeiten oder Gase, sind nicht r\u00fcckgabef\u00e4hig.<\/em>.”<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p style=\"font-size:17px\">Wenn Sie also ein Paket erhalten, das mit \u00d6l oder fettigem, schwarzem Schlamm bedeckt ist, m\u00fcssen Sie es nicht zur\u00fcckschicken, k\u00f6nnen aber trotzdem eine R\u00fcckerstattung erhalten. Sollte Ihnen das aus irgendeinem Grund tats\u00e4chlich passiert sein, w\u00fcrde Amazon wahrscheinlich einen Fotobeweis verlangen. Verstehen Sie das Problem, das KI-generierte Bilder darstellen k\u00f6nnen, wenn sie von echten Bildern nicht zu unterscheiden sind?<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading has-text-align-left\">#4. \"Kakerlakenmahlzeit\" (erzeugt mit Nano Banana)<\/h2>\n\n\n\n<p style=\"font-size:17px\">Dieses n\u00e4chste KI-Bild k\u00f6nnte Ihnen den Appetit verderben. Wie sich herausstellt, gibt es dokumentierte F\u00e4lle von Menschen, die KI nutzen, um <a href=\"https:\/\/dailydot.com\/ai-generated-undercooked-food-doordash\" data-type=\"link\" data-id=\"https:\/\/dailydot.com\/ai-generated-undercooked-food-doordash\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">betr\u00fcgerische Erstattungen<\/a> \u00fcber Apps f\u00fcr Lebensmittellieferungen. F\u00fcr diesen vierten Test habe ich die gleichen Schritte wie in Test drei durchgef\u00fchrt. Diesmal habe ich nach dem Mittagessen ein Foto von meiner leeren Essensbox gemacht.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Hier ist das echte Bild:<\/strong><\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large is-resized\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"768\" height=\"1024\" src=\"https:\/\/research.undetectable.ai\/wp-content\/uploads\/2026\/02\/IMG_6145-768x1024.jpg\" alt=\"Ein Foto einer leeren Essensbox zum Mitnehmen.\" class=\"wp-image-5296\" style=\"width:462px;height:auto\" title=\"\" srcset=\"https:\/\/research.undetectable.ai\/wp-content\/uploads\/2026\/02\/IMG_6145-768x1024.jpg 768w, https:\/\/research.undetectable.ai\/wp-content\/uploads\/2026\/02\/IMG_6145-225x300.jpg 225w, https:\/\/research.undetectable.ai\/wp-content\/uploads\/2026\/02\/IMG_6145-scaled.jpg 1024w, https:\/\/research.undetectable.ai\/wp-content\/uploads\/2026\/02\/IMG_6145-9x12.jpg 9w\" sizes=\"auto, (max-width: 768px) 100vw, 768px\" \/><\/figure>\n\n\n\n<p style=\"font-size:17px\">Dann habe ich das echte Foto, das ich gemacht habe, in Nano Banana eingef\u00fcgt und ihm die folgende Aufforderung gegeben:<\/p>\n\n\n\n<hr class=\"wp-block-separator has-alpha-channel-opacity\"\/>\n\n\n\n<p class=\"has-vivid-cyan-blue-color has-text-color has-link-color wp-elements-e9f00ca4e893e7742bce463148a639f5\"><strong><em>\"Bearbeiten Sie dieses Bild. \u00c4ndern Sie nichts, au\u00dfer dass Sie Nudeln an der Stelle der Folie und einen Haufen winziger Babykakerlaken in das Essen einf\u00fcgen. Lassen Sie das Ganze realistisch und nicht cartoonhaft aussehen.\" <\/em><\/strong><\/p>\n\n\n\n<hr class=\"wp-block-separator has-alpha-channel-opacity\"\/>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Die Nano-Bananenausgabe:<\/h3>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"747\" height=\"1024\" src=\"https:\/\/research.undetectable.ai\/wp-content\/uploads\/2026\/02\/GV3-Cockroach-meal.jpg\" alt=\"Ein von der k\u00fcnstlichen Intelligenz ver\u00e4ndertes Foto der Essensbox mit Nudeln und K\u00e4fern im Inneren der Box\" class=\"wp-image-5295\" title=\"\" srcset=\"https:\/\/research.undetectable.ai\/wp-content\/uploads\/2026\/02\/GV3-Cockroach-meal.jpg 747w, https:\/\/research.undetectable.ai\/wp-content\/uploads\/2026\/02\/GV3-Cockroach-meal-219x300.jpg 219w, https:\/\/research.undetectable.ai\/wp-content\/uploads\/2026\/02\/GV3-Cockroach-meal-9x12.jpg 9w\" sizes=\"auto, (max-width: 747px) 100vw, 747px\" \/><\/figure>\n\n\n\n<style>\n @import url('https:\/\/fonts.googleapis.com\/css2?family=DM+Sans:wght@400;500;600;700&family=Outfit:wght@600;700;800&display=swap');\n\n .detector-scores-wrap {\n max-width: 780px;\n margin: 2rem auto;\n font-family: 'DM Sans', sans-serif;\n -webkit-font-smoothing: antialiased;\n }\n\n .detector-scores-wrap h3 {\n font-family: 'Outfit', sans-serif;\n font-size: 1.4rem;\n font-weight: 800;\n color: #1a1a2e;\n margin-bottom: 1.25rem;\n letter-spacing: -0.02em;\n }\n\n .detector-scores-table {\n width: 100%;\n border-collapse: separate;\n border-spacing: 0;\n border-radius: 14px;\n overflow: hidden;\n table-layout: fixed;\n box-shadow:\n 0 1px 3px rgba(0,0,0,0.06),\n 0 8px 24px rgba(0,0,0,0.08),\n 0 0 0 1px rgba(0,0,0,0.04);\n }\n\n .detector-scores-table thead th {\n background: #1a1a2e;\n color: #ffffff;\n font-family: 'Outfit', sans-serif;\n font-weight: 700;\n font-size: 0.7rem;\n text-transform: uppercase;\n letter-spacing: 0.04em;\n padding: 14px 6px;\n text-align: center;\n border: none;\n }\n\n .detector-scores-table thead th:first-child {\n text-align: left;\n padding-left: 14px;\n width: 18%;\n }\n\n .detector-scores-table thead th:nth-child(2) {\n width: 12%;\n }\n\n .detector-scores-table tbody tr {\n transition: background 0.2s ease;\n }\n\n .detector-scores-table tbody tr:hover {\n background: rgba(0,0,0,0.02);\n }\n\n .detector-scores-table tbody td {\n padding: 14px 6px;\n text-align: center;\n font-size: 0.9rem;\n font-weight: 500;\n color: #2d2d3a;\n border-bottom: 1px solid #eee;\n }\n\n .detector-scores-table tbody tr:last-child td {\n border-bottom: none;\n }\n\n .detector-scores-table tbody td:first-child {\n text-align: left;\n padding-left: 14px;\n font-weight: 600;\n color: #1a1a2e;\n }\n\n .score-pill {\n font-weight: 700;\n font-family: 'Outfit', sans-serif;\n font-size: 0.78rem;\n border-radius: 6px;\n padding: 5px 8px;\n display: inline-block;\n min-width: 0;\n text-align: center;\n white-space: nowrap;\n }\n\n .score-pass {\n background: #22c55e;\n color: #fff;\n }\n\n .score-warn {\n background: #fb923c;\n color: #fff;\n }\n\n .score-fail {\n background: #ef4444;\n color: #fff;\n }\n\n @media (max-width: 600px) {\n .detector-scores-table thead th,\n .detector-scores-table tbody td {\n padding: 10px 4px;\n font-size: 0.7rem;\n }\n .score-pill {\n padding: 4px 5px;\n font-size: 0.68rem;\n }\n .detector-scores-wrap h3 {\n font-size: 1.15rem;\n }\n }\n<\/style>\n\n<div class=\"detector-scores-wrap\">\n <h3>Wie die Bilddetektoren gepunktet haben<\/h3>\n\n <table class=\"detector-scores-table\">\n <thead>\n <tr>\n <th>Image-Modell<\/th>\n <th>Kategorie<\/th>\n <th>TruthScan<\/th>\n <th>Visiermaschine<\/th>\n <th>AI oder nicht<\/th>\n <th>Winston AI<\/th>\n <th>WasItAI<\/th>\n <\/tr>\n <\/thead>\n <tbody>\n <tr>\n <td>Nano-Banane <span style=\"font-size:0.75rem; color:#888; display:block;\">Deepfake Bearbeiten<\/span><\/td>\n <td>Betrug<\/td>\n <td><span class=\"score-pill score-pass\">97.15% AI<\/span><\/td>\n <td><span class=\"score-pill score-fail\">18.00% AI<\/span><\/td>\n <td><span class=\"score-pill score-warn\">85.87% AI<\/span><\/td>\n <td><span class=\"score-pill score-warn\">72.29% AI<\/span><\/td>\n <td><span class=\"score-pill score-fail\">1.00% AI<\/span><\/td>\n <\/tr>\n <\/tbody>\n <\/table>\n<\/div>\n\n\n\n<p style=\"font-size:17px\">Wieder einmal erkannte TruthScan die von der KI generierten Medien sicher. Sight Engine und WasitAI versagten komplett. AI or Not war beim Scannen dieses KI-Bildes der zweitgenaueste Detektor (mit 85% KI-Sicherheit), und Winston schnitt besser ab als im dritten Test (mit 72% KI-Sicherheit).<\/p>\n\n\n\n<p style=\"font-size:17px\">In diesem Bild wurden die Nudeln und Kakerlaken vollst\u00e4ndig von der k\u00fcnstlichen Intelligenz erzeugt; zwei der Detektoren schienen dies jedoch nicht zu glauben, und nur einer (TruthScan) war sich mit mehr als 90% sicher, dass es sich um eine KI-Manipulation handelt.<\/p>\n\n\n\n<p style=\"font-size:17px\">Ein wichtiger Punkt dabei war, wie einfach es war, dieses gef\u00e4lschte Bild zu erstellen. Vom Hochladen des Fotos, das ich geschossen habe, \u00fcber die Eingabeaufforderung an Nano Banana bis zum Erhalt der Ausgabe dauerte es insgesamt nur etwa 2 Minuten. Ein Alptraum f\u00fcr Essenslieferungs-Apps; ein Traum f\u00fcr hungrige L\u00fcgner. Ein \"Betrugsfaktor\".<\/p>\n\n\n\n<p class=\"has-vivid-red-color has-text-color has-link-color wp-elements-4c89b6ee3afcbdd6b6617c150e5b2e03\"><strong>OFFENLEGUNG: Einige der in den folgenden Tests enthaltenen KI-generierten Bilder sollten zeigen, wie KI-Bilder zur Desinformation eingesetzt werden k\u00f6nnen. Sie enthalten kontroverse Bilder und sensible Themen<\/strong>, <strong>und sind NICHT dazu gedacht, eine bestimmte politische Richtung zu vertreten<\/strong> <strong>Ansichten oder Ideologien.<\/strong><\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong>#5<\/strong>. \"Autovandalismus\" (erzeugt mit Nano Banana)<\/h2>\n\n\n\n<p style=\"font-size:17px\">Ich habe online ein echtes Bild eines zum Verkauf stehenden Autos gefunden. Ziemlich banal. Aber was w\u00e4re, wenn jemand dieses Bild verwenden wollte, um Desinformationen zu verbreiten oder einen falschen Anspruch auf eine Autoversicherung geltend zu machen? Leider ist das mit generativer KI schnell und einfach m\u00f6glich.<\/p>\n\n\n\n<p style=\"font-size:17px\"><strong>F\u00fcr diesen f\u00fcnften Test habe ich ein echtes Bild eines Autos genommen und Nano Banana die folgende Aufforderung gegeben:<\/strong><\/p>\n\n\n\n<hr class=\"wp-block-separator has-alpha-channel-opacity\"\/>\n\n\n\n<p class=\"has-vivid-cyan-blue-color has-text-color has-link-color wp-elements-d06074fe9533ce61c08bcf9750cd398d\">“<strong><em>\u00c4ndere nichts an dem Auto, au\u00dfer dass ich m\u00f6chte, dass du es mit Farbe bespr\u00fchst, auf der \"Free Palestine\" steht, und dass die Windschutzscheibe gesprungen ist. Die Scheinwerfer sind zertr\u00fcmmert, der Spiegel ist zerbrochen und h\u00e4ngt herunter und die beiden Fenster an der Seite des Autos sind<\/em><\/strong> <strong>zertr\u00fcmmert<\/strong>.”<\/p>\n\n\n\n<hr class=\"wp-block-separator has-alpha-channel-opacity\"\/>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><strong>Hier ist das echte Bild:<\/strong><\/h3>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"940\" height=\"627\" src=\"https:\/\/research.undetectable.ai\/wp-content\/uploads\/2026\/02\/2000_honda_civic-si_2000_honda_civic-si_bbeed9f1-7b50-4314-a504-40be9411b8ab-mXhf1y-2.webp\" alt=\"Ein Foto von einem blauen Auto\" class=\"wp-image-5298\" title=\"\" srcset=\"https:\/\/research.undetectable.ai\/wp-content\/uploads\/2026\/02\/2000_honda_civic-si_2000_honda_civic-si_bbeed9f1-7b50-4314-a504-40be9411b8ab-mXhf1y-2.webp 940w, https:\/\/research.undetectable.ai\/wp-content\/uploads\/2026\/02\/2000_honda_civic-si_2000_honda_civic-si_bbeed9f1-7b50-4314-a504-40be9411b8ab-mXhf1y-2-300x200.webp 300w, https:\/\/research.undetectable.ai\/wp-content\/uploads\/2026\/02\/2000_honda_civic-si_2000_honda_civic-si_bbeed9f1-7b50-4314-a504-40be9411b8ab-mXhf1y-2-768x512.webp 768w, https:\/\/research.undetectable.ai\/wp-content\/uploads\/2026\/02\/2000_honda_civic-si_2000_honda_civic-si_bbeed9f1-7b50-4314-a504-40be9411b8ab-mXhf1y-2-18x12.webp 18w\" sizes=\"auto, (max-width: 940px) 100vw, 940px\" \/><\/figure>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Nano Banana AI Bild:<\/h3>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"683\" src=\"https:\/\/research.undetectable.ai\/wp-content\/uploads\/2026\/02\/GV3-Protest-Car-Damage.jpg\" alt=\"Ein von der k\u00fcnstlichen Intelligenz ver\u00e4ndertes Foto des blauen Autos, das eine zerbrochene Windschutzscheibe und einen Lackschaden an der Seite des Autos zeigt\" class=\"wp-image-5299\" title=\"\" srcset=\"https:\/\/research.undetectable.ai\/wp-content\/uploads\/2026\/02\/GV3-Protest-Car-Damage.jpg 1024w, https:\/\/research.undetectable.ai\/wp-content\/uploads\/2026\/02\/GV3-Protest-Car-Damage-300x200.jpg 300w, https:\/\/research.undetectable.ai\/wp-content\/uploads\/2026\/02\/GV3-Protest-Car-Damage-768x512.jpg 768w, https:\/\/research.undetectable.ai\/wp-content\/uploads\/2026\/02\/GV3-Protest-Car-Damage-18x12.jpg 18w\" sizes=\"auto, (max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><\/figure>\n\n\n\n<style>\n @import url('https:\/\/fonts.googleapis.com\/css2?family=DM+Sans:wght@400;500;600;700&family=Outfit:wght@600;700;800&display=swap');\n\n .detector-scores-wrap {\n max-width: 780px;\n margin: 2rem auto;\n font-family: 'DM Sans', sans-serif;\n -webkit-font-smoothing: antialiased;\n }\n\n .detector-scores-wrap h3 {\n font-family: 'Outfit', sans-serif;\n font-size: 1.4rem;\n font-weight: 800;\n color: 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1.15rem;\n }\n }\n<\/style>\n\n<div class=\"detector-scores-wrap\">\n <h3>Wie die Bilddetektoren gepunktet haben<\/h3>\n\n <table class=\"detector-scores-table\">\n <thead>\n <tr>\n <th>Image-Modell<\/th>\n <th>Kategorie<\/th>\n <th>TruthScan<\/th>\n <th>Visiermaschine<\/th>\n <th>AI oder nicht<\/th>\n <th>Winston AI<\/th>\n <th>WasItAI<\/th>\n <\/tr>\n <\/thead>\n <tbody>\n <tr>\n <td>Nano-Banane <span style=\"font-size:0.75rem; color:#888; display:block;\">Deepfake Bearbeiten<\/span><\/td>\n <td style=\"font-size:0.82rem;\">Betrug \/ Desinformation<\/td>\n <td><span class=\"score-pill score-pass\">97.48% AI<\/span><\/td>\n <td><span class=\"score-pill score-fail\">18.00% AI<\/span><\/td>\n <td><span class=\"score-pill score-warn\">89.52% AI<\/span><\/td>\n <td><span class=\"score-pill score-fail\">0,02% AI<\/span><\/td>\n <td><span class=\"score-pill score-pass\">99.00% AI<\/span><\/td>\n <\/tr>\n <\/tbody>\n <\/table>\n<\/div>\n\n\n\n<p style=\"font-size:17px\">Die Detektorergebnisse f\u00fcr diese Ausgabe waren gemischt. Bei diesem Test hatte WasItAI (\u00fcberraschenderweise) die h\u00f6chste KI-Erkennungsrate (mit 99%). TruthScan hatte die zweith\u00f6chste Punktzahl (97%). Sight Engine konnte keine synthetischen Elemente im Bild erkennen, und Winston schnitt von allen Detektoren am schlechtesten ab (mit einer Wahrscheinlichkeit von weniger als 1%). AI or Not schnitt gut ab, aber die Genauigkeit lag immer noch unter 90%.<br><br>Lassen Sie uns \u00fcber das Bild sprechen. Die beiden besorgniserregendsten Aspekte von durch KI erstellten oder ver\u00e4nderten Inhalten wie diesem sind, dass beide eine T\u00e4uschung beinhalten. Erstens ist der Einsatz von KI zur Ver\u00e4nderung allt\u00e4glicher Bilder, um politisch aufgeladene Inhalte zu erstellen, schnell, einfach und sieht echt aus. Unabh\u00e4ngig davon, ob diejenigen, die diese Art von Inhalten erstellen, einfach nur ein Engagement anstreben oder politische Provokateure sind, besteht das Problem darin, dass es sich um gef\u00e4lschte Informationen handelt, die als authentisch dargestellt werden.<\/p>\n\n\n\n<p style=\"font-size:17px\">Die zweite M\u00f6glichkeit, wie der Einsatz solcher Bilderzeugungstools missbraucht werden kann, ist der Betrug. Wenn ein Betr\u00fcger einen gef\u00e4lschten Kfz-Versicherungsantrag stellen will, muss er gef\u00e4lschte Beweise vorlegen. Anstatt stundenlang in Photoshop Bilder zu bearbeiten und Beweise zu frisieren, k\u00f6nnen sie Bildgeneratoren verwenden, um schnell gef\u00e4lschte Beweise zu erstellen.<\/p>\n\n\n\n<p style=\"font-size:17px\">Im obigen KI-Beispiel k\u00f6nnen Sie sehen, wie ein Betr\u00fcger einen \u00e4hnlichen Prozess verwenden k\u00f6nnte, um einen gef\u00e4lschten Anspruch gem\u00e4\u00df den Richtlinien von Progressive einzureichen <a href=\"https:\/\/www.progressive.com\/answers\/does-car-insurance-cover-vandalism\/\" data-type=\"link\" data-id=\"https:\/\/www.progressive.com\/answers\/does-car-insurance-cover-vandalism\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Umfassende Deckungspolitik<\/a>die sich insbesondere auf Folgendes bezieht:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Aufgeschlitzt oder <a href=\"https:\/\/www.progressive.com\/answers\/does-car-insurance-cover-tire-damage\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">besch\u00e4digte Reifen<\/a><\/strong><\/li>\n\n\n\n<li><strong>Kaputte Fenster, Scheinwerfer oder R\u00fccklichter<\/strong><\/li>\n\n\n\n<li><strong>Besch\u00e4digung der Spr\u00fchfarbe<\/strong><\/li>\n\n\n\n<li><strong><a href=\"https:\/\/www.progressive.com\/answers\/does-car-insurance-cover-scratches\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Dellen oder Kratzer<\/a> davor, dass jemand Ihr Auto aufschlie\u00dft<\/strong><\/li>\n\n\n\n<li><strong>Einf\u00fcllen von Zucker oder anderen Stoffen in Ihren Benzintank<\/strong><\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>Nat\u00fcrlich ist die Vorlage falscher Beweise nicht nur tr\u00fcgerisch, sondern auch schlichtweg illegal. In einer idealen Welt w\u00fcrde niemand gegen das Gesetz versto\u00dfen; in der Realit\u00e4t passieren jeden Tag Verbrechen. Und ohne eine zuverl\u00e4ssige Erkennung besteht die Gefahr, dass Autoversicherer um Millionenbetr\u00e4ge betrogen werden, da KI-gest\u00fctzte betr\u00fcgerische Versicherungsanspr\u00fcche zunehmen.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">#6. \"Soda Moschus und Don\" (erzeugt mit Nano Banana)<\/h2>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"559\" src=\"https:\/\/research.undetectable.ai\/wp-content\/uploads\/2026\/02\/GV3-Elon-Spilling-Soda-1024x559.jpeg\" alt=\"Ein KI-generiertes Bild von Elon Musk und Donald Trump\" class=\"wp-image-5300\" title=\"\" srcset=\"https:\/\/research.undetectable.ai\/wp-content\/uploads\/2026\/02\/GV3-Elon-Spilling-Soda-1024x559.jpeg 1024w, https:\/\/research.undetectable.ai\/wp-content\/uploads\/2026\/02\/GV3-Elon-Spilling-Soda-300x164.jpeg 300w, https:\/\/research.undetectable.ai\/wp-content\/uploads\/2026\/02\/GV3-Elon-Spilling-Soda-768x419.jpeg 768w, https:\/\/research.undetectable.ai\/wp-content\/uploads\/2026\/02\/GV3-Elon-Spilling-Soda-1536x838.jpeg 1536w, https:\/\/research.undetectable.ai\/wp-content\/uploads\/2026\/02\/GV3-Elon-Spilling-Soda-2048x1117.jpeg 1877w, https:\/\/research.undetectable.ai\/wp-content\/uploads\/2026\/02\/GV3-Elon-Spilling-Soda-18x10.jpeg 18w, https:\/\/research.undetectable.ai\/wp-content\/uploads\/2026\/02\/GV3-Elon-Spilling-Soda-scaled.jpeg 1878w\" sizes=\"auto, (max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><\/figure>\n\n\n\n<style>\n @import url('https:\/\/fonts.googleapis.com\/css2?family=DM+Sans:wght@400;500;600;700&family=Outfit:wght@600;700;800&display=swap');\n\n .detector-scores-wrap {\n max-width: 780px;\n margin: 2rem auto;\n font-family: 'DM Sans', sans-serif;\n -webkit-font-smoothing: antialiased;\n }\n\n .detector-scores-wrap h3 {\n font-family: 'Outfit', sans-serif;\n font-size: 1.4rem;\n font-weight: 800;\n color: #1a1a2e;\n margin-bottom: 1.25rem;\n letter-spacing: -0.02em;\n }\n\n .detector-scores-table {\n width: 100%;\n border-collapse: separate;\n border-spacing: 0;\n border-radius: 14px;\n overflow: hidden;\n table-layout: fixed;\n box-shadow:\n 0 1px 3px rgba(0,0,0,0.06),\n 0 8px 24px rgba(0,0,0,0.08),\n 0 0 0 1px rgba(0,0,0,0.04);\n }\n\n .detector-scores-table thead th {\n background: #1a1a2e;\n color: #ffffff;\n font-family: 'Outfit', sans-serif;\n font-weight: 700;\n font-size: 0.7rem;\n text-transform: uppercase;\n letter-spacing: 0.04em;\n padding: 14px 6px;\n text-align: center;\n border: none;\n }\n\n .detector-scores-table thead th:first-child {\n text-align: left;\n padding-left: 14px;\n width: 18%;\n }\n\n .detector-scores-table thead th:nth-child(2) {\n width: 14%;\n }\n\n .detector-scores-table tbody tr {\n transition: background 0.2s ease;\n }\n\n .detector-scores-table tbody tr:hover {\n background: rgba(0,0,0,0.02);\n }\n\n .detector-scores-table tbody td {\n padding: 14px 6px;\n text-align: center;\n font-size: 0.9rem;\n font-weight: 500;\n color: #2d2d3a;\n border-bottom: 1px solid #eee;\n }\n\n .detector-scores-table tbody tr:last-child td {\n border-bottom: none;\n }\n\n .detector-scores-table tbody td:first-child {\n text-align: left;\n padding-left: 14px;\n font-weight: 600;\n color: #1a1a2e;\n }\n\n .score-pill {\n font-weight: 700;\n font-family: 'Outfit', sans-serif;\n font-size: 0.78rem;\n border-radius: 6px;\n padding: 5px 8px;\n display: inline-block;\n min-width: 0;\n text-align: center;\n white-space: nowrap;\n }\n\n .score-pass {\n background: #22c55e;\n color: #fff;\n }\n\n .score-warn {\n background: #fb923c;\n color: #fff;\n }\n\n .score-fail {\n background: #ef4444;\n color: #fff;\n }\n\n @media (max-width: 600px) {\n .detector-scores-table thead th,\n .detector-scores-table tbody td {\n padding: 10px 4px;\n font-size: 0.7rem;\n }\n .score-pill {\n padding: 4px 5px;\n font-size: 0.68rem;\n }\n .detector-scores-wrap h3 {\n font-size: 1.15rem;\n }\n }\n<\/style>\n\n<div class=\"detector-scores-wrap\">\n <h3>Wie die Bilddetektoren gepunktet haben<\/h3>\n\n <table class=\"detector-scores-table\">\n <thead>\n <tr>\n <th>Image-Modell<\/th>\n <th>Kategorie<\/th>\n <th>TruthScan<\/th>\n <th>Visiermaschine<\/th>\n <th>AI oder nicht<\/th>\n <th>Winston AI<\/th>\n <th>WasItAI<\/th>\n <\/tr>\n <\/thead>\n <tbody>\n <tr>\n <td>Nano-Banane <span style=\"font-size:0.75rem; color:#888; display:block;\">Vollst\u00e4ndige Generation<\/span><\/td>\n <td style=\"font-size:0.82rem;\">Disinfo<\/td>\n <td><span class=\"score-pill score-pass\">99.00% AI<\/span><\/td>\n <td><span class=\"score-pill score-pass\">99.00% AI<\/span><\/td>\n <td><span class=\"score-pill score-pass\">99.00% AI<\/span><\/td>\n <td><span class=\"score-pill score-fail\">0,24% AI<\/span><\/td>\n <td><span class=\"score-pill score-warn\">86.00% AI<\/span><\/td>\n <\/tr>\n <\/tbody>\n <\/table>\n<\/div>\n\n\n\n<p style=\"font-size:17px\">Auch f\u00fcr diesen Test habe ich Nano Banana verwendet. Ziel war es, gef\u00e4lschte, politisch aufgeladene Bilder mit einem d\u00fcmmlichen Unterton zu demonstrieren. TruthScan, Sight Engine und AIorNot haben alle das generierte Bild mit einer 99% KI-Erkennungsrate gekennzeichnet. WasitAI war nicht so zuversichtlich - es erkannte das von der KI generierte Bild mit nur 86% Sicherheit. Und Winston versagte komplett und vergab eine KI-Bewertung von 0,2%. Um das Bild zu generieren, habe ich Nano Banana diese Aufforderung gegeben:<\/p>\n\n\n\n<hr class=\"wp-block-separator has-alpha-channel-opacity\"\/>\n\n\n\n<p class=\"has-vivid-cyan-blue-color has-text-color has-link-color wp-elements-4f7e002ecaefec24bbebdca3101fff42\"><strong>“<em>Erstellen Sie ein Foto von Elon Musk, wie er einen gro\u00dfen Becher Limonade wie einen Big Gulp auf sein Hemd versch\u00fcttet und ausflippt, w\u00e4hrend Donald Trump lachend neben ihm sitzt. Sie sitzen in einem D\u00fcsenflugzeug. Das ist die Szene. Und das Foto sollte realistisch aussehen, als w\u00e4re es mit einer Schnappschusskamera aufgenommen worden, und Artefakte wie den Kamerablitz enthalten, der sich auf dem Flugzeugfenster und au\u00dferhalb des Flugzeugs spiegelt. Es ist Nacht. Es sollte hyper-realistisch aussehen.<\/em>“<\/strong><\/p>\n\n\n\n<hr class=\"wp-block-separator has-alpha-channel-opacity\"\/>\n\n\n\n<p style=\"font-size:17px\">Wann immer eines dieser Softwareprogramme die KI nicht erkennt, wird es als echt eingestuft. So albern dieses Bildbeispiel aus dem Test auch sein mag, es ist nichts Lustiges daran, ein Deepfake f\u00fcr echt zu halten.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">#7. \"Still Alive\" (erstellt von Nano Banana)<\/h2>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"765\" height=\"1024\" src=\"https:\/\/research.undetectable.ai\/wp-content\/uploads\/2026\/02\/GV3Christian_Ransom_Photo.jpg\" alt=\"Ein KI-generiertes Bild eines Mannes, der ein Schild mit der Aufschrift "Hilfe" h\u00e4lt\" class=\"wp-image-5301\" title=\"\" srcset=\"https:\/\/research.undetectable.ai\/wp-content\/uploads\/2026\/02\/GV3Christian_Ransom_Photo.jpg 765w, https:\/\/research.undetectable.ai\/wp-content\/uploads\/2026\/02\/GV3Christian_Ransom_Photo-224x300.jpg 224w, https:\/\/research.undetectable.ai\/wp-content\/uploads\/2026\/02\/GV3Christian_Ransom_Photo-9x12.jpg 9w\" sizes=\"auto, (max-width: 765px) 100vw, 765px\" \/><\/figure>\n\n\n\n<style>\n @import url('https:\/\/fonts.googleapis.com\/css2?family=DM+Sans:wght@400;500;600;700&family=Outfit:wght@600;700;800&display=swap');\n\n .detector-scores-wrap {\n max-width: 780px;\n margin: 2rem auto;\n font-family: 'DM Sans', sans-serif;\n -webkit-font-smoothing: antialiased;\n }\n\n .detector-scores-wrap h3 {\n font-family: 'Outfit', sans-serif;\n font-size: 1.4rem;\n font-weight: 800;\n color: #1a1a2e;\n margin-bottom: 1.25rem;\n letter-spacing: -0.02em;\n }\n\n .detector-scores-table {\n width: 100%;\n border-collapse: separate;\n border-spacing: 0;\n border-radius: 14px;\n overflow: hidden;\n table-layout: fixed;\n box-shadow:\n 0 1px 3px rgba(0,0,0,0.06),\n 0 8px 24px rgba(0,0,0,0.08),\n 0 0 0 1px rgba(0,0,0,0.04);\n }\n\n .detector-scores-table thead th {\n background: #1a1a2e;\n color: #ffffff;\n font-family: 'Outfit', sans-serif;\n font-weight: 700;\n font-size: 0.7rem;\n text-transform: uppercase;\n letter-spacing: 0.04em;\n padding: 14px 6px;\n text-align: center;\n border: none;\n }\n\n .detector-scores-table thead th:first-child {\n text-align: left;\n padding-left: 14px;\n width: 18%;\n }\n\n .detector-scores-table thead th:nth-child(2) {\n width: 14%;\n }\n\n .detector-scores-table tbody tr {\n transition: background 0.2s ease;\n }\n\n .detector-scores-table tbody tr:hover {\n background: rgba(0,0,0,0.02);\n }\n\n .detector-scores-table tbody td {\n padding: 14px 6px;\n text-align: center;\n font-size: 0.9rem;\n font-weight: 500;\n color: #2d2d3a;\n border-bottom: 1px solid #eee;\n }\n\n .detector-scores-table tbody tr:last-child td {\n border-bottom: none;\n }\n\n .detector-scores-table tbody td:first-child {\n text-align: left;\n padding-left: 14px;\n font-weight: 600;\n color: #1a1a2e;\n }\n\n .score-pill {\n font-weight: 700;\n font-family: 'Outfit', sans-serif;\n font-size: 0.78rem;\n border-radius: 6px;\n padding: 5px 8px;\n display: inline-block;\n min-width: 0;\n text-align: center;\n white-space: nowrap;\n }\n\n .score-pass {\n background: #22c55e;\n color: #fff;\n }\n\n .score-warn {\n background: #fb923c;\n color: #fff;\n }\n\n .score-fail {\n background: #ef4444;\n color: #fff;\n }\n\n @media (max-width: 600px) {\n .detector-scores-table thead th,\n .detector-scores-table tbody td {\n padding: 10px 4px;\n font-size: 0.7rem;\n }\n .score-pill {\n padding: 4px 5px;\n font-size: 0.68rem;\n }\n .detector-scores-wrap h3 {\n font-size: 1.15rem;\n }\n }\n<\/style>\n\n<div class=\"detector-scores-wrap\">\n <h3>Wie die Bilddetektoren gepunktet haben<\/h3>\n\n <table class=\"detector-scores-table\">\n <thead>\n <tr>\n <th>Image-Modell<\/th>\n <th>Kategorie<\/th>\n <th>TruthScan<\/th>\n <th>Visiermaschine<\/th>\n <th>AI oder nicht<\/th>\n <th>Winston AI<\/th>\n <th>WasItAI<\/th>\n <\/tr>\n <\/thead>\n <tbody>\n <tr>\n <td>Nano-Banane <span style=\"font-size:0.75rem; color:#888; display:block;\">Vollst\u00e4ndige Generation<\/span><\/td>\n <td style=\"font-size:0.82rem;\">Deepfake<\/td>\n <td><span class=\"score-pill score-pass\">97.49% AI<\/span><\/td>\n <td><span class=\"score-pill score-pass\">95.00% AI<\/span><\/td>\n <td><span class=\"score-pill score-pass\">99.27% AI<\/span><\/td>\n <td><span class=\"score-pill score-fail\">0,15% AI<\/span><\/td>\n <td><span class=\"score-pill score-fail\">1.00% AI<\/span><\/td>\n <\/tr>\n <\/tbody>\n <\/table>\n<\/div>\n\n\n\n<p style=\"font-size:17px\">Findest du dieses Bild beunruhigend? Um dieses Deepfake zu erstellen, habe ich Nano Banana verwendet und ihm ein Bild von mir gegeben. Dann habe ich ihm eine lange Eingabeaufforderung gegeben, die mich in eine Situation versetzen sollte, die den Eindruck erweckt, ich sei entf\u00fchrt worden. Vielleicht liegt es daran, dass dieses Foto zeigt <em>ich<\/em> in einer kompromittierenden Lage. Was w\u00e4re, wenn jemand so etwas macht, es meiner Mutter schickt und droht, mich zu verletzen, wenn sie ihm kein Geld schickt? Be\u00e4ngstigendes Zeug. <\/p>\n\n\n\n<p class=\"has-small-font-size\"><em>(Die vollst\u00e4ndige Eingabeaufforderung, die ich daf\u00fcr verwendet habe, finden Sie im vollst\u00e4ndigen Testdatensatz am Ende dieses Artikels).<\/em><\/p>\n\n\n\n<p style=\"font-size:17px\"><br>Zum Gl\u00fcck f\u00fcr dieses Bild, obwohl es sehr realistisch aussieht, <strong>drei von f\u00fcnf der Detektoren identifizierten sie als KI-generiert.<\/strong> <\/p>\n\n\n\n<p style=\"font-size:17px\">AI or Not erreichte ein starkes AI-Ergebnis von 99%, TruthScan von 97% und Sight Engine von 95%. Leider stuften Winston und WasItAI das Bild als real ein.<\/p>\n\n\n\n<p style=\"font-size:17px\">Ich sollte klarstellen, dass diese Tests nicht mit meinem pers\u00f6nlichen Gemini-Konto durchgef\u00fchrt wurden. Nano Banana hat mich nie aufgefordert zu beweisen, dass ich die Person auf dem Bild bin. Jeder h\u00e4tte ein Foto von mir aus dem Internet herunterladen k\u00f6nnen, es in Nano Banana eingeben und diese Art von Bild erstellen lassen k\u00f6nnen. <\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">#8. \"Abuse of a Ben\" (erzeugt mit Nano Banana)<\/h2>\n\n\n<div class=\"wp-block-image\">\n<figure class=\"aligncenter size-full\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"200\" height=\"200\" src=\"https:\/\/research.undetectable.ai\/wp-content\/uploads\/2026\/02\/c945d528-730f-48c1-bdca-30e5799fc1aa_thumb-1.jpg\" alt=\"\" class=\"wp-image-5307\" title=\"\" srcset=\"https:\/\/research.undetectable.ai\/wp-content\/uploads\/2026\/02\/c945d528-730f-48c1-bdca-30e5799fc1aa_thumb-1.jpg 200w, https:\/\/research.undetectable.ai\/wp-content\/uploads\/2026\/02\/c945d528-730f-48c1-bdca-30e5799fc1aa_thumb-1-150x150.jpg 150w, https:\/\/research.undetectable.ai\/wp-content\/uploads\/2026\/02\/c945d528-730f-48c1-bdca-30e5799fc1aa_thumb-1-12x12.jpg 12w\" sizes=\"auto, (max-width: 200px) 100vw, 200px\" \/><\/figure>\n<\/div>\n\n\n<p style=\"font-size:17px\">Darf ich vorstellen: Ben. Er verbringt die meiste Zeit damit, verschiedene Abteilungen in den Unternehmen zu leiten, in denen er arbeitet. Das Bild oben ist Bens (echtes) schickes Firmenfoto. Falls Sie es nicht sehen k\u00f6nnen, Ben ist ein professioneller Typ. Welche politischen Ansichten er auch immer hat, er beh\u00e4lt sie f\u00fcr sich, und bei seinen Gespr\u00e4chen \u00fcber die Arbeit geht es nur um die Arbeit. Aber jederzeit k\u00f6nnte Bens Konterfei dazu benutzt werden, ohne seine Zustimmung politische Propaganda oder Botschaften zu verbreiten.<\/p>\n\n\n\n<p style=\"font-size:17px\">In letzter Zeit wurde viel dar\u00fcber berichtet, wie sich KI-generierte Videos mit ICE-Agenten und Protesten im Internet verbreitet haben. Aus allen bisherigen Tests habe ich geschlossen, dass es wirklich einfach ist, mit KI gef\u00e4lschte politische Propaganda zu erstellen. Ich beschloss, einen weiteren Test durchzuf\u00fchren, diesmal mit Ben. <\/p>\n\n\n\n<p style=\"font-size:17px\">Mit Bens Erlaubnis habe ich sein Kopfbild verwendet, um ein Deepfake zu erstellen. <strong>Hier ist das KI-generierte Bild, das Nano Banana erstellt hat:<\/strong><\/p>\n\n\n<div class=\"wp-block-image\">\n<figure class=\"aligncenter size-full is-resized\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"1024\" src=\"https:\/\/research.undetectable.ai\/wp-content\/uploads\/2026\/02\/Gemini_Generated_Image_qd4x5sqd4x5sqd4x.jpg\" alt=\"Ein von der KI ver\u00e4ndertes Foto eines Mannes namens Ben, der ein Schild mit der Aufschrift Abolish ICE" (ICE abschaffen) h\u00e4lt.\" class=\"wp-image-5308\" style=\"width:537px;height:auto\" title=\"\" srcset=\"https:\/\/research.undetectable.ai\/wp-content\/uploads\/2026\/02\/Gemini_Generated_Image_qd4x5sqd4x5sqd4x.jpg 1024w, https:\/\/research.undetectable.ai\/wp-content\/uploads\/2026\/02\/Gemini_Generated_Image_qd4x5sqd4x5sqd4x-300x300.jpg 300w, https:\/\/research.undetectable.ai\/wp-content\/uploads\/2026\/02\/Gemini_Generated_Image_qd4x5sqd4x5sqd4x-150x150.jpg 150w, https:\/\/research.undetectable.ai\/wp-content\/uploads\/2026\/02\/Gemini_Generated_Image_qd4x5sqd4x5sqd4x-768x768.jpg 768w, https:\/\/research.undetectable.ai\/wp-content\/uploads\/2026\/02\/Gemini_Generated_Image_qd4x5sqd4x5sqd4x-12x12.jpg 12w\" sizes=\"auto, (max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><\/figure>\n<\/div>\n\n\n<style>\n @import url('https:\/\/fonts.googleapis.com\/css2?family=DM+Sans:wght@400;500;600;700&family=Outfit:wght@600;700;800&display=swap');\n\n .detector-scores-wrap {\n max-width: 780px;\n margin: 2rem auto;\n font-family: 'DM Sans', sans-serif;\n -webkit-font-smoothing: antialiased;\n }\n\n .detector-scores-wrap h3 {\n font-family: 'Outfit', sans-serif;\n font-size: 1.4rem;\n font-weight: 800;\n color: #1a1a2e;\n margin-bottom: 1.25rem;\n letter-spacing: -0.02em;\n }\n\n .detector-scores-table {\n width: 100%;\n border-collapse: separate;\n border-spacing: 0;\n border-radius: 14px;\n overflow: hidden;\n table-layout: fixed;\n box-shadow:\n 0 1px 3px rgba(0,0,0,0.06),\n 0 8px 24px rgba(0,0,0,0.08),\n 0 0 0 1px rgba(0,0,0,0.04);\n }\n\n .detector-scores-table thead th {\n background: #1a1a2e;\n color: #ffffff;\n font-family: 'Outfit', sans-serif;\n font-weight: 700;\n font-size: 0.7rem;\n text-transform: uppercase;\n letter-spacing: 0.04em;\n padding: 14px 6px;\n text-align: center;\n border: none;\n }\n\n .detector-scores-table thead th:first-child {\n text-align: left;\n padding-left: 14px;\n width: 18%;\n }\n\n .detector-scores-table thead th:nth-child(2) {\n width: 14%;\n }\n\n .detector-scores-table tbody tr {\n transition: background 0.2s ease;\n }\n\n .detector-scores-table tbody tr:hover {\n background: rgba(0,0,0,0.02);\n }\n\n .detector-scores-table tbody td {\n padding: 14px 6px;\n text-align: center;\n font-size: 0.9rem;\n font-weight: 500;\n color: #2d2d3a;\n border-bottom: 1px solid #eee;\n }\n\n .detector-scores-table tbody tr:last-child td {\n border-bottom: none;\n }\n\n .detector-scores-table tbody td:first-child {\n text-align: left;\n padding-left: 14px;\n font-weight: 600;\n color: #1a1a2e;\n }\n\n .score-pill {\n font-weight: 700;\n font-family: 'Outfit', sans-serif;\n font-size: 0.78rem;\n border-radius: 6px;\n padding: 5px 8px;\n display: inline-block;\n min-width: 0;\n text-align: center;\n white-space: nowrap;\n }\n\n .score-pass {\n background: #22c55e;\n color: #fff;\n }\n\n .score-warn {\n background: #fb923c;\n color: #fff;\n }\n\n .score-fail {\n background: #ef4444;\n color: #fff;\n }\n\n @media (max-width: 600px) {\n .detector-scores-table thead th,\n .detector-scores-table tbody td {\n padding: 10px 4px;\n font-size: 0.7rem;\n }\n .score-pill {\n padding: 4px 5px;\n font-size: 0.68rem;\n }\n .detector-scores-wrap h3 {\n font-size: 1.15rem;\n }\n }\n<\/style>\n\n<div class=\"detector-scores-wrap\">\n <h3>Wie die Bilddetektoren gepunktet haben<\/h3>\n\n <table class=\"detector-scores-table\">\n <thead>\n <tr>\n <th>Image-Modell<\/th>\n <th>Kategorie<\/th>\n <th>TruthScan<\/th>\n <th>Visiermaschine<\/th>\n <th>AI oder nicht<\/th>\n <th>Winston AI<\/th>\n <th>WasItAI<\/th>\n <\/tr>\n <\/thead>\n <tbody>\n <tr>\n <td>Nano-Banane<\/td>\n <td style=\"font-size:0.78rem;\">Deepfake \/ Desinfo<\/td>\n <td><span class=\"score-pill score-pass\">99.00% AI<\/span><\/td>\n <td><span class=\"score-pill score-pass\">97.00% AI<\/span><\/td>\n <td><span class=\"score-pill score-pass\">98.88% AI<\/span><\/td>\n <td><span class=\"score-pill score-fail\">5.74% AI<\/span><\/td>\n <td><span class=\"score-pill score-pass\">99.00% AI<\/span><\/td>\n <\/tr>\n <\/tbody>\n <\/table>\n<\/div>\n\n\n\n<p style=\"font-size:17px\">Es dauerte drei\u00dfig Sekunden. Alles, was ich tun musste, war, sein Kopfbild per Drag & Drop in Gemini zu ziehen und es aufzufordern, \"ein Schild hochzuhalten, auf dem steht: abolish ICE\". Die Ausgabe von Nano Banana ist nicht so fotorealistisch wie die anderen, aber sie sieht immer noch authentisch genug aus, um \u00fcberzeugend zu sein.<\/p>\n\n\n\n<p style=\"font-size:17px\"><span style=\"box-sizing: border-box; margin: 0px; padding: 0px;\">Gl\u00fccklicherweise haben vier der Detektoren das Bild richtig erkannt:\u00a0<strong>TruthScan<\/strong> (9<\/span>9% AI), Was It AI (99% AI), Sight Engine (97% AI) und AI or Not (97% AI). Winston AI ist gescheitert und hat nur eine 5% AI Bewertung erhalten.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">#9. \"Club Void\" (erstellt von Midjourney)<\/h2>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"771\" src=\"https:\/\/research.undetectable.ai\/wp-content\/uploads\/2026\/02\/MJ-Girl-in-club-1024x771.jpg\" alt=\"Eine l\u00e4chelnde Frau in einem wei\u00dfen, kurz\u00e4rmeligen Kleid steht in einem schwach beleuchteten, \u00fcberf\u00fcllten Raum. Das Foto scheint mit einem Blitzlicht aufgenommen worden zu sein, wodurch eine dunstige, bl\u00e4uliche Atmosph\u00e4re entsteht, in der schwache Partikel in der Luft sichtbar sind. Andere Personen in Freizeitkleidung stehen im Hintergrund unter einer besch\u00e4digten oder industriell aussehenden Decke.\" class=\"wp-image-5309\" title=\"\" srcset=\"https:\/\/research.undetectable.ai\/wp-content\/uploads\/2026\/02\/MJ-Girl-in-club-1024x771.jpg 1024w, https:\/\/research.undetectable.ai\/wp-content\/uploads\/2026\/02\/MJ-Girl-in-club-300x226.jpg 300w, https:\/\/research.undetectable.ai\/wp-content\/uploads\/2026\/02\/MJ-Girl-in-club-768x578.jpg 768w, https:\/\/research.undetectable.ai\/wp-content\/uploads\/2026\/02\/MJ-Girl-in-club-16x12.jpg 16w, https:\/\/research.undetectable.ai\/wp-content\/uploads\/2026\/02\/MJ-Girl-in-club.jpg 1232w\" sizes=\"auto, (max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><\/figure>\n\n\n\n<style>\n @import url('https:\/\/fonts.googleapis.com\/css2?family=DM+Sans:wght@400;500;600;700&family=Outfit:wght@600;700;800&display=swap');\n\n .detector-scores-wrap {\n max-width: 780px;\n margin: 2rem auto;\n font-family: 'DM Sans', sans-serif;\n -webkit-font-smoothing: antialiased;\n }\n\n .detector-scores-wrap h3 {\n font-family: 'Outfit', sans-serif;\n font-size: 1.4rem;\n font-weight: 800;\n color: #1a1a2e;\n margin-bottom: 1.25rem;\n letter-spacing: -0.02em;\n }\n\n .detector-scores-table {\n width: 100%;\n border-collapse: separate;\n border-spacing: 0;\n border-radius: 14px;\n overflow: hidden;\n table-layout: fixed;\n box-shadow:\n 0 1px 3px rgba(0,0,0,0.06),\n 0 8px 24px rgba(0,0,0,0.08),\n 0 0 0 1px rgba(0,0,0,0.04);\n }\n\n .detector-scores-table thead th {\n background: #1a1a2e;\n color: #ffffff;\n font-family: 'Outfit', sans-serif;\n font-weight: 700;\n font-size: 0.7rem;\n text-transform: uppercase;\n letter-spacing: 0.04em;\n padding: 14px 6px;\n text-align: center;\n border: none;\n }\n\n .detector-scores-table thead th:first-child {\n text-align: left;\n padding-left: 14px;\n width: 18%;\n }\n\n .detector-scores-table thead th:nth-child(2) {\n width: 14%;\n }\n\n .detector-scores-table tbody tr {\n transition: background 0.2s ease;\n }\n\n .detector-scores-table tbody tr:hover {\n background: rgba(0,0,0,0.02);\n }\n\n .detector-scores-table tbody td {\n padding: 14px 6px;\n text-align: center;\n font-size: 0.9rem;\n font-weight: 500;\n color: #2d2d3a;\n border-bottom: 1px solid #eee;\n }\n\n .detector-scores-table tbody tr:last-child td {\n border-bottom: none;\n }\n\n .detector-scores-table tbody td:first-child {\n text-align: left;\n padding-left: 14px;\n font-weight: 600;\n color: #1a1a2e;\n }\n\n .score-pill {\n font-weight: 700;\n font-family: 'Outfit', sans-serif;\n font-size: 0.78rem;\n border-radius: 6px;\n padding: 5px 8px;\n display: inline-block;\n min-width: 0;\n text-align: center;\n white-space: nowrap;\n }\n\n .score-pass {\n background: #22c55e;\n color: #fff;\n }\n\n .score-warn {\n background: #fb923c;\n color: #fff;\n }\n\n .score-fail {\n background: #ef4444;\n color: #fff;\n }\n\n @media (max-width: 600px) {\n .detector-scores-table thead th,\n .detector-scores-table tbody td {\n padding: 10px 4px;\n font-size: 0.7rem;\n }\n .score-pill {\n padding: 4px 5px;\n font-size: 0.68rem;\n }\n .detector-scores-wrap h3 {\n font-size: 1.15rem;\n }\n }\n<\/style>\n\n<div class=\"detector-scores-wrap\">\n <h3>Wie die Bilddetektoren gepunktet haben<\/h3>\n\n <table class=\"detector-scores-table\">\n <thead>\n <tr>\n <th>Image-Modell<\/th>\n <th>Kategorie<\/th>\n <th>TruthScan<\/th>\n <th>Visiermaschine<\/th>\n <th>AI oder nicht<\/th>\n <th>Winston AI<\/th>\n <th>WasItAI<\/th>\n <\/tr>\n <\/thead>\n <tbody>\n <tr>\n <td>MidJourney <span style=\"font-size:0.75rem; color:#888; display:block;\">Vollst\u00e4ndige Generation<\/span><\/td>\n <td>Allgemein<\/td>\n <td><span class=\"score-pill score-pass\">99.00% AI<\/span><\/td>\n <td><span class=\"score-pill score-pass\">99.00% AI<\/span><\/td>\n <td><span class=\"score-pill score-warn\">89.21% AI<\/span><\/td>\n <td><span class=\"score-pill score-fail\">1.56% AI<\/span><\/td>\n <td><span class=\"score-pill score-warn\">70.00% AI<\/span><\/td>\n <\/tr>\n <\/tbody>\n <\/table>\n<\/div>\n\n\n\n<p style=\"font-size:17px\">Ich habe das obige Bild mit Midjourney erstellt. Je mehr ich es mir ansah, desto beunruhigender wurde es. Die \u00c4sthetik ist dunkel und unheimlich. Eine schattenhafte Pr\u00e4senz scheint hinter dem Motiv aufzutauchen. Um dieses Bild zu erstellen, benutzte ich Midjournys \u00e4sthetische Referenzfunktion und gab einfach ein \"M\u00e4dchen, das l\u00e4chelnd in einem Club steht\" ein. Ich habe das Bild ein paar Leuten gezeigt, und alle dachten, es sei echt. <br><br>Die meisten Detektoren stuften das Bild als KI-generiert ein. TruthScan und Sight Engine kennzeichneten es mit einem AI-Score von 99%, AI or Not sagte 89%. <\/p>\n\n\n\n<p style=\"font-size:17px\">WasItAI war sich nicht so sicher wie die Detektoren und klassifizierte das Bild nur mit einem AI-Ergebnis von 70%. <\/p>\n\n\n\n<p style=\"font-size:17px\">Der Detektor von Winston AI versagte auf ganzer Linie und bewertete das Bild mit 1,56% AI. <\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">#10 \"Eiskasten\"<strong> <\/strong>(generiert von Midjourney)<\/h2>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"771\" src=\"https:\/\/research.undetectable.ai\/wp-content\/uploads\/2026\/02\/MJ-ICE-1024x771.jpg\" alt=\"Ein unscharfes Foto, das einen Mann mit einem rot gef\u00e4rbten Hemd zeigt, der vor einer Person steht.\" class=\"wp-image-5311\" title=\"\" srcset=\"https:\/\/research.undetectable.ai\/wp-content\/uploads\/2026\/02\/MJ-ICE-1024x771.jpg 1024w, https:\/\/research.undetectable.ai\/wp-content\/uploads\/2026\/02\/MJ-ICE-300x226.jpg 300w, https:\/\/research.undetectable.ai\/wp-content\/uploads\/2026\/02\/MJ-ICE-768x578.jpg 768w, https:\/\/research.undetectable.ai\/wp-content\/uploads\/2026\/02\/MJ-ICE-16x12.jpg 16w, https:\/\/research.undetectable.ai\/wp-content\/uploads\/2026\/02\/MJ-ICE.jpg 1232w\" sizes=\"auto, (max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><\/figure>\n\n\n\n<style>\n @import url('https:\/\/fonts.googleapis.com\/css2?family=DM+Sans:wght@400;500;600;700&family=Outfit:wght@600;700;800&display=swap');\n\n .detector-scores-wrap {\n max-width: 780px;\n margin: 2rem auto;\n font-family: 'DM Sans', sans-serif;\n -webkit-font-smoothing: antialiased;\n }\n\n .detector-scores-wrap h3 {\n font-family: 'Outfit', sans-serif;\n font-size: 1.4rem;\n font-weight: 800;\n color: #1a1a2e;\n margin-bottom: 1.25rem;\n letter-spacing: -0.02em;\n }\n\n .detector-scores-table {\n width: 100%;\n border-collapse: separate;\n border-spacing: 0;\n border-radius: 14px;\n overflow: hidden;\n table-layout: fixed;\n box-shadow:\n 0 1px 3px rgba(0,0,0,0.06),\n 0 8px 24px rgba(0,0,0,0.08),\n 0 0 0 1px rgba(0,0,0,0.04);\n }\n\n .detector-scores-table thead th {\n background: #1a1a2e;\n color: #ffffff;\n font-family: 'Outfit', sans-serif;\n font-weight: 700;\n font-size: 0.7rem;\n text-transform: uppercase;\n letter-spacing: 0.04em;\n padding: 14px 6px;\n text-align: center;\n border: none;\n }\n\n .detector-scores-table thead th:first-child {\n text-align: left;\n padding-left: 14px;\n width: 18%;\n }\n\n .detector-scores-table thead th:nth-child(2) {\n width: 14%;\n }\n\n .detector-scores-table tbody tr {\n transition: background 0.2s ease;\n }\n\n .detector-scores-table tbody tr:hover {\n background: rgba(0,0,0,0.02);\n }\n\n .detector-scores-table tbody td {\n padding: 14px 6px;\n text-align: center;\n font-size: 0.9rem;\n font-weight: 500;\n color: #2d2d3a;\n border-bottom: 1px solid #eee;\n }\n\n .detector-scores-table tbody tr:last-child td {\n border-bottom: none;\n }\n\n .detector-scores-table tbody td:first-child {\n text-align: left;\n padding-left: 14px;\n font-weight: 600;\n color: #1a1a2e;\n }\n\n .score-pill {\n font-weight: 700;\n font-family: 'Outfit', sans-serif;\n font-size: 0.78rem;\n border-radius: 6px;\n padding: 5px 8px;\n display: inline-block;\n min-width: 0;\n text-align: center;\n white-space: nowrap;\n }\n\n .score-pass {\n background: #22c55e;\n color: #fff;\n }\n\n .score-warn {\n background: #fb923c;\n color: #fff;\n }\n\n .score-fail {\n background: #ef4444;\n color: #fff;\n }\n\n @media (max-width: 600px) {\n .detector-scores-table thead th,\n .detector-scores-table tbody td {\n padding: 10px 4px;\n font-size: 0.7rem;\n }\n .score-pill {\n padding: 4px 5px;\n font-size: 0.68rem;\n }\n .detector-scores-wrap h3 {\n font-size: 1.15rem;\n }\n }\n<\/style>\n\n<div class=\"detector-scores-wrap\">\n <h3>Wie die Bilddetektoren gepunktet haben<\/h3>\n\n <table class=\"detector-scores-table\">\n <thead>\n <tr>\n <th>Image-Modell<\/th>\n <th>Kategorie<\/th>\n <th>TruthScan<\/th>\n <th>Visiermaschine<\/th>\n <th>AI oder nicht<\/th>\n <th>Winston AI<\/th>\n <th>WasItAI<\/th>\n <\/tr>\n <\/thead>\n <tbody>\n <tr>\n <td>MidJourney <span style=\"font-size:0.75rem; color:#888; display:block;\">Vollst\u00e4ndige Generation<\/span><\/td>\n <td style=\"font-size:0.82rem;\">Disinfo<\/td>\n <td><span class=\"score-pill score-pass\">99.00% AI<\/span><\/td>\n <td><span class=\"score-pill score-pass\">92.00% AI<\/span><\/td>\n <td><span class=\"score-pill score-pass\">97.94% AI<\/span><\/td>\n <td><span class=\"score-pill score-fail\">41.20% AI<\/span><\/td>\n <td><span class=\"score-pill score-warn\">72.00% AI<\/span><\/td>\n <\/tr>\n <\/tbody>\n <\/table>\n<\/div>\n\n\n\n<p style=\"font-size:17px\">Ich habe dieses Bild mit der gleichen Methode aus der Mitte der Reise wie im vorherigen Test erstellt. Diesmal war das Ziel, ein etwas dunkleres Bild zu erzeugen. TruthScan war der genaueste Detektor und bezeichnete das Bild als 99% AI. Sowohl Sight Engine als auch AI or Not erkannten das Bild korrekt. Winston AI versagte komplett, und WasItAI hatte einen viel niedrigeren Vertrauenswert als TruthScan, Sight Engine und AI or Not.<\/p>\n\n\n\n<p style=\"font-size:17px\">Ich sollte sagen, dass das von mir erstellte Bild in diesem Fall auf zwei Arten verwendet oder eingerahmt werden k\u00f6nnte. Einerseits k\u00f6nnte jemand diese (oder jede andere Art von Medien, die sich mit politischen\/zivilen Unruhen befassen) in einer Art von Kunst- oder Kreativprojekt verwenden, um eine Aussage zu machen. In einem solchen Fall scheint das Risiko geringer zu sein. Die gr\u00f6\u00dfte Sorge, die ich bei dieser Kategorie von KI-generierten Medien habe, ist, dass sie von ruchlosen Personen verwendet werden, die behaupten, sie seien echt.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Zusammenfassung und Ergebnisse: Die besten AI-Bilddetektoren<\/h2>\n\n\n\n<p style=\"font-size:17px\">Okay, nachdem wir nun alle Tests angezeigt haben, fasse ich noch einmal zusammen: Ich habe 10 KI-Bilder erstellt<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li style=\"font-size:17px\">Ich habe ChatGPT, Nano Banana und Midjourney verwendet, um 10 AI-Bilder zu erzeugen<\/li>\n\n\n\n<li style=\"font-size:17px\">Ich habe f\u00fcnf KI-Bilddetektoren getestet, indem ich alle von mir erstellten KI-Bilder durch sie laufen lie\u00df.<\/li>\n\n\n\n<li style=\"font-size:17px\">TruthScan hat alle Tests bestanden und war der genaueste Detektor. AI or Not bestand 8 von 10 Tests und zeigte eine gewisse Zuverl\u00e4ssigkeit. Sight Engine fiel bei 3 von 10 Tests durch und zeigte eine insgesamt fragw\u00fcrdige Genauigkeit. Was It AI ist bei 4 von 10 Tests durchgefallen und zeigte insgesamt eine schlechte Genauigkeit. Winston AI war der am wenigsten genaue KI-Bilddetektor, der nur 3 von 10 Tests bestand und durchweg Bilder falsch klassifizierte.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<!DOCTYPE html>\n<html lang=\"en\">\n<head>\n<meta charset=\"UTF-8\">\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width, initial-scale=1.0\">\n<title>AI Image Detector - Umfassende Testergebnisse<\/title>\n<style>\n @import url('https:\/\/fonts.googleapis.com\/css2?family=DM+Sans:wght@400;500;600;700&family=Outfit:wght@600;700;800&display=swap');\n\n *,*::before,*::after{box-sizing:border-box;margin:0;padding:0}\n\n body {\n background: #f4f3f0;\n min-height: 100vh;\n font-family: 'DM Sans', sans-serif;\n -webkit-font-smoothing: antialiased;\n color: #2d2d3a;\n }\n\n \/* \u2500\u2500 wrapper \u2500\u2500 *\/\n .results-page {\n max-width: 860px;\n margin: 0 auto;\n padding: 3rem 1.25rem 4rem;\n }\n\n \/* \u2500\u2500 hero header \u2500\u2500 *\/\n .hero {\n text-align: center;\n margin-bottom: 2.75rem;\n }\n .hero-badge {\n display: inline-block;\n font-family: 'Outfit', sans-serif;\n font-weight: 700;\n font-size: 0.65rem;\n text-transform: uppercase;\n letter-spacing: 0.12em;\n color: #fff;\n background: #1a1a2e;\n padding: 6px 16px;\n border-radius: 100px;\n margin-bottom: 1.1rem;\n }\n .hero h1 {\n font-family: 'Outfit', sans-serif;\n font-weight: 800;\n font-size: 2.4rem;\n color: #1a1a2e;\n letter-spacing: -0.03em;\n line-height: 1.15;\n margin-bottom: 0.6rem;\n }\n .hero p {\n font-size: 1.02rem;\n color: #6b6b7b;\n max-width: 560px;\n margin: 0 auto;\n line-height: 1.55;\n }\n\n \/* \u2500\u2500 accuracy cards row \u2500\u2500 *\/\n .accuracy-cards {\n display: grid;\n grid-template-columns: repeat(5, 1fr);\n gap: 10px;\n margin-bottom: 2.75rem;\n }\n .acc-card {\n background: #fff;\n border-radius: 14px;\n padding: 1.15rem 0.6rem 1rem;\n text-align: center;\n box-shadow:\n 0 1px 3px rgba(0,0,0,0.05),\n 0 6px 20px rgba(0,0,0,0.07),\n 0 0 0 1px rgba(0,0,0,0.03);\n position: relative;\n overflow: hidden;\n transition: transform 0.2s ease, box-shadow 0.2s ease;\n }\n .acc-card:hover {\n transform: translateY(-3px);\n box-shadow:\n 0 2px 6px rgba(0,0,0,0.06),\n 0 12px 32px rgba(0,0,0,0.1),\n 0 0 0 1px rgba(0,0,0,0.04);\n }\n .acc-card::before {\n content: '';\n position: absolute;\n top: 0; 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}\n .master-table thead th:nth-child(3) { width: 9%; }\n\n .master-table tbody tr {\n transition: background 0.18s ease;\n }\n .master-table tbody tr:hover {\n background: rgba(26,26,46,0.025);\n }\n .master-table tbody td {\n padding: 11px 5px;\n text-align: center;\n font-size: 0.82rem;\n font-weight: 500;\n color: #2d2d3a;\n border-bottom: 1px solid #f0f0ec;\n }\n .master-table tbody tr:last-child td { border-bottom: none; }\n .master-table tbody td:first-child {\n text-align: left;\n padding-left: 14px;\n font-weight: 600;\n color: #1a1a2e;\n font-size: 0.78rem;\n line-height: 1.3;\n }\n .test-num {\n display: inline-block;\n font-family: 'Outfit', sans-serif;\n font-weight: 800;\n font-size: 0.6rem;\n background: #1a1a2e;\n color: #fff;\n width: 18px; height: 18px;\n line-height: 18px;\n text-align: center;\n border-radius: 5px;\n margin-right: 5px;\n vertical-align: middle;\n }\n .img-model-sub {\n display: block;\n font-size: 0.68rem;\n color: #999;\n font-weight: 400;\n margin-top: 1px;\n }\n .cat-badge {\n font-family: 'Outfit', sans-serif;\n font-size: 0.6rem;\n font-weight: 700;\n text-transform: uppercase;\n letter-spacing: 0.03em;\n padding: 3px 6px;\n border-radius: 5px;\n display: inline-block;\n white-space: normal;\n line-height: 1.35;\n max-width: 100%;\n }\n .cat-fraud { background: #fef2f2; 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}\n .legend-dot.lg-warn { background: #fb923c; }\n .legend-dot.lg-fail { background: #ef4444; }\n\n \/* \u2500\u2500 bottom summary strip \u2500\u2500 *\/\n .summary-strip {\n display: grid;\n grid-template-columns: repeat(3, 1fr);\n gap: 10px;\n margin-bottom: 2.5rem;\n }\n .strip-card {\n background: #1a1a2e;\n border-radius: 12px;\n padding: 1.1rem 1rem;\n color: #fff;\n text-align: center;\n }\n .strip-card .strip-val {\n font-family: 'Outfit', sans-serif;\n font-weight: 800;\n font-size: 1.65rem;\n letter-spacing: -0.02em;\n margin-bottom: 0.15rem;\n }\n .strip-card .strip-label {\n font-size: 0.72rem;\n color: rgba(255,255,255,0.55);\n font-weight: 500;\n text-transform: uppercase;\n letter-spacing: 0.05em;\n }\n .strip-val .hl-green { color: #4ade80; }\n .strip-val .hl-red { color: #f87171; }\n .strip-val .hl-amber { color: #fbbf24; }\n\n \/* \u2500\u2500 footer note \u2500\u2500 *\/\n .foot-note {\n font-size: 0.78rem;\n color: #999;\n line-height: 1.6;\n text-align: center;\n max-width: 640px;\n margin: 0 auto;\n }\n .foot-note strong { color: #666; font-weight: 600; }\n\n \/* \u2500\u2500 responsive \u2500\u2500 *\/\n @media (max-width: 700px) {\n .hero h1 { font-size: 1.6rem; }\n .accuracy-cards { grid-template-columns: repeat(2, 1fr); }\n .accuracy-cards .acc-card:last-child { grid-column: span 2; justify-self: center; max-width: 200px; }\n .summary-strip { grid-template-columns: 1fr; }\n .master-table thead th,\n .master-table tbody td { padding: 9px 3px; font-size: 0.68rem; }\n .pill { font-size: 0.6rem; padding: 3px 4px; min-width: 54px; }\n .test-num { width: 15px; height: 15px; line-height: 15px; font-size: 0.52rem; }\n .section-title { font-size: 1.15rem; }\n }\n\n \/* \u2500\u2500 entrance animations \u2500\u2500 *\/\n @keyframes fadeUp {\n from { opacity: 0; transform: translateY(18px); }\n to { opacity: 1; transform: translateY(0); }\n }\n .anim { animation: fadeUp 0.6s ease both; }\n .anim-d1 { animation-delay: 0.08s; }\n .anim-d2 { animation-delay: 0.16s; }\n .anim-d3 { animation-delay: 0.24s; }\n .anim-d4 { animation-delay: 0.32s; 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Schwellenwert f\u00fcr ein Bestehen: \u2265 90% AI.<\/p>\n\n <div class=\"legend anim anim-d3\">\n <div class=\"legend-item\"><span class=\"legend-dot lg-pass\"><\/span> Pass (\u2265 90%)<\/div>\n <div class=\"legend-item\"><span class=\"legend-dot lg-warn\"><\/span> Beinahe-Fehlschlag (70-89%)<\/div>\n <div class=\"legend-item\"><span class=\"legend-dot lg-fail\"><\/span> Fehlschlag (< 70%)<\/div>\n <\/div>\n\n <!-- \u2550\u2550\u2550\u2550\u2550\u2550\u2550\u2550\u2550\u2550 MASTER TABLE \u2550\u2550\u2550\u2550\u2550\u2550\u2550\u2550\u2550\u2550 -->\n <div class=\"master-table-wrap anim anim-d4\">\n <table class=\"master-table\">\n <thead>\n <tr>\n <th>Test<\/th>\n <th>Kategorie<\/th>\n <th>Quelle<\/th>\n <th>TruthScan<\/th>\n <th>Visiermaschine<\/th>\n <th>AI oder nicht<\/th>\n <th>Winston AI<\/th>\n <th>WasItAI<\/th>\n <\/tr>\n <\/thead>\n <tbody>\n\n <!-- #1 -->\n <tr>\n <td><span class=\"test-num\">1<\/span> Der Mann am Abgrund<\/td>\n <td><span class=\"cat-badge cat-general\">Allgemein<\/span><\/td>\n <td><span class=\"img-model-sub\">ChatGPT<\/span><\/td>\n <td><span class=\"pill pill-pass\">99.00%<\/span><\/td>\n <td><span class=\"pill pill-pass\">99.00%<\/span><\/td>\n <td><span class=\"pill pill-warn\">78.00%<\/span><\/td>\n <td><span class=\"pill pill-fail\">0.98%<\/span><\/td>\n <td><span class=\"pill pill-fail\">1.00%<\/span><\/td>\n <\/tr>\n\n <!-- #2 -->\n <tr>\n <td><span class=\"test-num\">2<\/span> Die gef\u00e4lschte Quittung<\/td>\n <td><span class=\"cat-badge cat-fraud\">Betrug<\/span><\/td>\n <td><span class=\"img-model-sub\">ChatGPT<\/span><\/td>\n <td><span class=\"pill pill-pass\">99.00%<\/span><\/td>\n <td><span class=\"pill pill-fail\">19.00%<\/span><\/td>\n <td><span class=\"pill pill-pass\">94.48%<\/span><\/td>\n <td><span class=\"pill pill-fail\">0.04%<\/span><\/td>\n <td><span class=\"pill pill-fail\">1.00%<\/span><\/td>\n <\/tr>\n\n <!-- #3 -->\n <tr>\n <td><span class=\"test-num\">3<\/span> Gef\u00e4hrdungspaket<\/td>\n <td><span class=\"cat-badge cat-fraud\">Betrug<\/span><\/td>\n <td><span class=\"img-model-sub\">Nano-Banane<\/span><\/td>\n <td><span class=\"pill pill-pass\">99.00%<\/span><\/td>\n <td><span class=\"pill pill-pass\">98.00%<\/span><\/td>\n <td><span class=\"pill pill-pass\">99.10%<\/span><\/td>\n <td><span class=\"pill pill-fail\">31.98%<\/span><\/td>\n <td><span class=\"pill pill-pass\">99.00%<\/span><\/td>\n <\/tr>\n\n <!-- #4 -->\n <tr>\n <td><span class=\"test-num\">4<\/span> Kakerlakenmahlzeit<\/td>\n <td><span class=\"cat-badge cat-fraud\">Betrug<\/span><\/td>\n <td><span class=\"img-model-sub\">Nano-Banane<\/span><\/td>\n <td><span class=\"pill pill-pass\">97.15%<\/span><\/td>\n <td><span class=\"pill pill-fail\">18.00%<\/span><\/td>\n <td><span class=\"pill pill-warn\">85.87%<\/span><\/td>\n <td><span class=\"pill pill-warn\">72.29%<\/span><\/td>\n <td><span class=\"pill pill-fail\">1.00%<\/span><\/td>\n <\/tr>\n\n <!-- #5 -->\n <tr>\n <td><span class=\"test-num\">5<\/span> Autovandalismus<\/td>\n <td><span class=\"cat-badge cat-mixed\">Betrug \/ Desinformation<\/span><\/td>\n <td><span class=\"img-model-sub\">Nano-Banane<\/span><\/td>\n <td><span class=\"pill pill-pass\">97.48%<\/span><\/td>\n <td><span class=\"pill pill-fail\">18.00%<\/span><\/td>\n <td><span class=\"pill pill-warn\">89.52%<\/span><\/td>\n <td><span class=\"pill pill-fail\">0.02%<\/span><\/td>\n <td><span class=\"pill pill-pass\">99.00%<\/span><\/td>\n <\/tr>\n\n <!-- #6 -->\n <tr>\n <td><span class=\"test-num\">6<\/span> Soda Moschus & Don<\/td>\n <td><span class=\"cat-badge cat-disinfo\">Disinfo<\/span><\/td>\n <td><span class=\"img-model-sub\">Nano-Banane<\/span><\/td>\n <td><span class=\"pill pill-pass\">99.00%<\/span><\/td>\n <td><span class=\"pill pill-pass\">99.00%<\/span><\/td>\n <td><span class=\"pill pill-pass\">99.00%<\/span><\/td>\n <td><span class=\"pill pill-fail\">0.24%<\/span><\/td>\n <td><span class=\"pill pill-warn\">86.00%<\/span><\/td>\n <\/tr>\n\n <!-- #7 -->\n <tr>\n <td><span class=\"test-num\">7<\/span> Noch am Leben<\/td>\n <td><span class=\"cat-badge cat-deepfake\">Deepfake<\/span><\/td>\n <td><span class=\"img-model-sub\">Nano-Banane<\/span><\/td>\n <td><span class=\"pill pill-pass\">97.49%<\/span><\/td>\n <td><span class=\"pill pill-pass\">95.00%<\/span><\/td>\n <td><span class=\"pill pill-pass\">99.27%<\/span><\/td>\n <td><span class=\"pill pill-fail\">0.15%<\/span><\/td>\n <td><span class=\"pill pill-fail\">1.00%<\/span><\/td>\n <\/tr>\n\n <!-- #8 -->\n <tr>\n <td><span class=\"test-num\">8<\/span> Missbrauch eines Ben<\/td>\n <td><span class=\"cat-badge cat-mixed\">Deepfake \/ Desinfo<\/span><\/td>\n <td><span class=\"img-model-sub\">Nano-Banane<\/span><\/td>\n <td><span class=\"pill pill-pass\">99.00%<\/span><\/td>\n <td><span class=\"pill pill-pass\">97.00%<\/span><\/td>\n <td><span class=\"pill pill-pass\">98.88%<\/span><\/td>\n <td><span class=\"pill pill-fail\">5.74%<\/span><\/td>\n <td><span class=\"pill pill-pass\">99.00%<\/span><\/td>\n <\/tr>\n\n <!-- #9 -->\n <tr>\n <td><span class=\"test-num\">9<\/span> Club Void<\/td>\n <td><span class=\"cat-badge cat-general\">Allgemein<\/span><\/td>\n <td><span class=\"img-model-sub\">MidJourney<\/span><\/td>\n <td><span class=\"pill pill-pass\">99.00%<\/span><\/td>\n <td><span class=\"pill pill-pass\">99.00%<\/span><\/td>\n <td><span class=\"pill pill-warn\">89.21%<\/span><\/td>\n <td><span class=\"pill pill-fail\">1.56%<\/span><\/td>\n <td><span class=\"pill pill-warn\">70.00%<\/span><\/td>\n <\/tr>\n\n <!-- #10 -->\n <tr>\n <td><span class=\"test-num\">10<\/span> Die Eisbox<\/td>\n <td><span class=\"cat-badge cat-disinfo\">Disinfo<\/span><\/td>\n <td><span class=\"img-model-sub\">MidJourney<\/span><\/td>\n <td><span class=\"pill pill-pass\">99.00%<\/span><\/td>\n <td><span class=\"pill pill-pass\">92.00%<\/span><\/td>\n <td><span class=\"pill pill-pass\">97.94%<\/span><\/td>\n <td><span class=\"pill pill-fail\">41.20%<\/span><\/td>\n <td><span class=\"pill pill-warn\">72.00%<\/span><\/td>\n <\/tr>\n\n <\/tbody>\n <\/table>\n <\/div>\n\n <!-- \u2550\u2550\u2550\u2550\u2550\u2550\u2550\u2550\u2550\u2550 FOOTNOTES \u2550\u2550\u2550\u2550\u2550\u2550\u2550\u2550\u2550\u2550 -->\n <p class=\"foot-note anim anim-d5\">\n <strong>Methodik:<\/strong> Jedes Bild wurde f\u00fcr jeden Detektor einmal eingereicht. Eine Punktzahl von <strong>\u2265 90% AI<\/strong> wird als korrekte Erkennung gez\u00e4hlt. Werte zwischen 70-89% sind \"Beinahe-Fehler\". Alles, was unter 70% liegt, ist ein Fehlschlag. AI or Not hat eine Generation mit 78%, eine mit 85% und eine mit 89% gekennzeichnet - die 89% wird in der \u00dcbersichtstabelle als \"Beinahe-Fehler\" mit einem Sternchen behandelt.\n <\/p>\n\n<\/div>\n\n<\/body>\n<\/html>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Schlussbemerkungen und Daten<\/h2>\n\n\n\n<p style=\"font-size:17px\">Insgesamt habe ich zwischen dem Schreiben dieses Artikels und den rigorosen Tests 25 Stunden mit der Erstellung dieses Berichts verbracht. Multimodale KI-Erkennungstools sind noch in der Entwicklung, aber es ist klar, dass einige genauer sind als andere. Nachdem ich alle Tools getestet habe, hat TruthScan die genaueste <a href=\"https:\/\/truthscan.com\/ai-image-detector\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">AI-Bilddetektor<\/a>. Die Tests sprechen f\u00fcr sich selbst. <\/p>\n\n\n\n<p style=\"font-size:17px\">Wenn Sie eine CSV-Kopie der Daten aus den Tests, die ich in diesem Artikel durchgef\u00fchrt habe, abrufen m\u00f6chten, k\u00f6nnen Sie sie hier finden <a href=\"https:\/\/docs.google.com\/spreadsheets\/d\/1iuapCicNcdG6dZCFd-dCmSRgUJ9GVCS2v9kh4PShRew\/edit?usp=sharing\" data-type=\"link\" data-id=\"https:\/\/docs.google.com\/spreadsheets\/d\/1iuapCicNcdG6dZCFd-dCmSRgUJ9GVCS2v9kh4PShRew\/edit?usp=sharing\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">hier.<\/a> Die von mir verlinkte Datentabelle enth\u00e4lt alle urspr\u00fcnglichen Aufforderungen und Erkennungsergebnisse aus den Tests in diesem Artikel. <\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Wahrscheinlich haben Sie schon mehr KI-generierte Fotos online gesehen, als Ihnen bewusst ist. 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