aus spektrum.de, 1. 7. 2026 Exklusive Übersetzung aus Scientific American
Lange war es relativ einfach, Gesichter zu erkennen, die aus der Feder von künstlicher Intelligenz (KI) stammten. Ob die Haut der abgebildeten Person unheimlich schimmerte, ob mit den Augen der Person etwas nicht stimmte oder sie gleich ein drittes Ohr besaß: Die Nachbildungen älterer KI-Modelle ließen sich meist schnell als Fälschungen entlarven.
Heute trifft das nicht mehr zu. Moderne KI-Bildgeneratoren erschaffen so überzeugende Porträts, dass selbst aufmerksame Betrachter oft nicht mehr zwischen echt und künstlich unterscheiden können. Deshalb erlauben Apps wie Zoom oder Tinder ihren Nutzern inzwischen, biometrische Daten wie Netzhaut-Scans hochzuladen, um zu beweisen, dass hinter einem Profilbild tatsächlich eine real existierende Person steckt. Doch eine neue Studie legt nahe, dass man auch sein Gehirn darauf trainieren kann, gefälschte Gesichter besser zu erkennen.
In der Vergangenheit empfahlen Fachleute vor allem, auf optische Auffälligkeiten oder andere charakteristische Signale zu achten, die entsprechende Programme meistens hinterlassen – etwa ein schiefes Ohr oder ein Auge mit zwei Pupillen. Solche Artefakte verschwinden allerdings oft, wenn die KI ein Update bekommt oder die Nutzer andere Prompts verwenden. »Die KI wird einfach zu gut«, sagt die Hauptautorin der Studie, Amy Dawel von der Australian National University. »Und Betrüger vermeiden oft ohnehin Bilder mit offensichtlichen Fehlern.«
Die Forscher gingen deshalb einen anderen Weg: Sie brachten den Teilnehmern bei, grundsätzliche Muster zu erkennen, die KI-generierte Gesichter von echten menschlichen Gesichtern unterscheiden. Moderne KI-Bildgeneratoren werden mit Datensätzen trainiert, die aus Millionen von Bildern bestehen. Wenn sie ein Gesicht erzeugen sollen, kopieren sie keine einzelnen Gesichter, sondern setzen ein neues zusammen, das zum Teil auf mathematischen Mustern basiert, die in den Gesichtern des Datensatzes häufig vorkommen. So entsteht ein »typisches« menschliches Gesicht.
Das führt dazu, dass KI-generierte Gesichter oft statistischen Durchschnittswerten entsprechen. Sie wirken nicht unrealistisch, sondern eher zu ausgewogen, zu generisch und zu konventionell. Keines dieser Merkmale ist für sich genommen verdächtig, doch zusammen ergeben sie ein Gesamtbild, das fade und langweilig erscheint, was Menschen oft unterbewusst wahrnehmen.
Künstlich oder echt? Tatsächlich
sind alle diese Porträts mithilfe eines KI-Tools erzeugt worden. Die
Forscherinnen und Forscher nutzten diese und ähnliche Aufnahmen, um ihre
Probanden im Erkennen von KI-generierten Gesichtern zu trainieren.
Im Vergleich zu echten Gesichtern sind KI-generierte Gesichter oft symmetrischer, besser proportioniert und attraktiver – wirken zugleich aber weniger ausdrucksstark, weniger markant und deutlich weniger einprägsam. Teilnehmenden, die darauf trainiert waren, diese sechs Merkmale zu erkennen, gelang es entsprechend doppelt so häufig, Fälschungen zu entlarven.
KI tendiert insgesamt zum Durchschnitt, Menschen hingegen nicht. Unsere Gesichter zeichnen sich durch zahllose kleine Abweichungen vom Normbild aus – subtile Asymmetrien, unverwechselbare Merkmale und individuelle Ausdrücke machen uns einprägsam. Was auf den ersten Blick wie Unvollkommenheit wirken mag, ist in Wirklichkeit unsere ganz eigene charakteristische Signatur.
Nota. - Die Natur rechnet nicht, sondern wächst. Dass die linke Gesichtshälfte der exakte Spiegel den rechten wäre, kommt so gut wie gar nicht vor. Ein Gesicht ohne Unebenheiten wirkt unecht, und das ist, wenn es um Menschen geht, ein Mangel.
JE
