Ein Mann am Rednerpult, die Zunge schwer, die Pausen an den falschen Stellen. Das Video ist echt, aufgenommen im texanischen Repräsentantenhaus, der Redner ist dessen Sprecher, und der Vorwurf, der mitläuft, lautet: betrunken im Dienst. Ein Vorgang, der früher zwei Möglichkeiten kannte, den Rücktritt oder die zerknirschte Entschuldigung. Inzwischen gibt es eine dritte, und sie ist die bequemste von allen. Der Mann muss nur sagen: Das bin gar nicht ich, das hat eine KI gebaut.
Drei Forscher der Universität Würzburg, Lara Grohmann, Franziska Halle und Markus Appel, haben genau diesen Satz im Versuchsaufbau nachgestellt und gemessen, was er anrichtet. Ihre Arbeit erscheint demnächst in Psychology of Popular Media, der Vorabdruck steht online. Das Ergebnis ist unangenehm eindeutig.
Der Rabatt für Lügner
Der Begriff dafür stammt schon aus dem Jahr 2019. Die Juristen Bobby Chesney und Danielle Citron nannten ihn liar’s dividend, die Dividende des Lügners: Wo alles gefälscht sein könnte, profitiert der, dessen Verfehlung zufällig echt ist. Er muss die Fälschung nicht einmal herstellen. Es genügt, dass sie herstellbar wäre.
Sieben Jahre lang blieb das eine kluge Vermutung. Eine große Untersuchung von Kaylyn und Daniel Schiff sowie Natália Bueno, im vergangenen Jahr in der American Political Science Review erschienen, fand die Dividende zwar bei Textbelegen, bei Videos aber blieb der Befund unklar. Daraus wurde die beruhigende Deutung: Das bewegte Bild hält stand, sehen ist eben doch glauben.
Die Würzburger haben diese Beruhigung nun kassiert. 182 Teilnehmer sahen echtes Videomaterial zweier amerikanischer Landespolitiker, eines Republikaners aus Texas und einer Demokratin aus Connecticut, beide mit schwerer Zunge. Danach lasen sie eine angebliche Stellungnahme: entweder eine Entschuldigung oder die Behauptung, das Video sei ein Deepfake. Und dann sollten sie die Führungsstärke des Politikers einschätzen. Wer sich entschuldigte, landete auf einer Siebenerskala bei etwa 3,0. Wer log, kam auf 4,1 bis 4,4. Das ist kein Messrauschen, das ist ein Erdrutsch. Der Reumütige gilt als schwach, der Leugner als Führungspersönlichkeit.
Noch aufschlussreicher ist der Weg dorthin. Die Teilnehmer hielten das echte Video tatsächlich für gefälscht, wenn man es ihnen sagte. Ihre Einschätzung der technischen Manipulation stieg von 3,3 und 4,1 auf 4,1 und 5,2. Der Rechenweg der Studie zeigt: Ein Teil des Ansehensgewinns läuft genau darüber. Man glaubt dem Mann, weil man dem Bild nicht mehr glaubt.
Magritte hatte nur früher recht
„Ceci n’est pas une pipe“, schrieb René Magritte 1929 unter seine gemalte Pfeife und meinte damit die alte Erkenntnis, dass ein Bild nie die Sache selbst ist, sondern immer nur ihre Behauptung. Ein knappes Jahrhundert lang war das eine Feinheit für Kunstseminare, während im Alltag munter das Gegenteil galt. Die Fotografie war Beweismittel, das Tonband stürzte Nixon, das Video war die Aussage, die man nicht mehr zurücknehmen konnte. Wer auf dem Band zu hören war, hatte gesagt, was er gesagt hatte. Ihm blieb allenfalls die Entschuldigung, und weil ihm nichts anderes blieb, wurde sie zur festen Größe im öffentlichen Leben.
Diese Selbstverständlichkeit löst sich gerade auf. Nicht, weil die Fälschungen so gut geworden wären, sondern weil ihre bloße Denkbarkeit ausreicht. Die Würzburger Zahlen zeigen einen mittleren Wert um vier auf einer Skala, deren Vier ausdrücklich „unentschieden“ bedeutet. Die Leute halten das Video nicht für gefälscht. Sie wissen es einfach nicht mehr. Und in diese Lücke passt jede Behauptung, die überzeugend genug vorgetragen wird.
Bemerkenswert ist dabei, was nicht passierte. Das allgemeine Vertrauen in die Medien blieb von der Lüge unberührt, ein Befund, der sich mit der amerikanischen Vorgängerstudie deckt. Wer allerdings das Video für manipuliert hielt, misstraute auch den Medien stärker. Der Zusammenhang ist da, wenn auch schwach. Den Schaden richtet also weniger der einzelne dreiste Satz an als die Unsicherheit, die er hinterlässt. Und die sammelt sich an.
Was die Studie nicht zeigt
Die Stichprobe bestand zu knapp zwei Dritteln aus Studenten, im Schnitt nicht ganz dreißig Jahre alt, und sie beurteilte fremde Politiker eines fremden Landes, die sie nie wählen wird. Das war Absicht, denn nur so blieben die Urteile von Parteibindung frei. Aber es misst eben den Idealfall des unbeteiligten Betrachters. Wie die Dividende ausfällt, wenn der eigene Kandidat lügt oder der verhasste, bleibt offen.
Ebenso offen ist, was bei Wiederholung geschieht. Der Trick wurde hier einmal angewandt. Ob er sich abnutzt, ob es einen Punkt gibt, an dem der Dauerleugner unglaubwürdig wird und die Dividende ins Minus dreht, weiß niemand. Man darf es hoffen. Verlassen sollte man sich nicht darauf.
Die Entschuldigung als Auslaufmodell
Am meisten beschäftigt mich ein Nebenbefund. Die Entschuldigung schnitt nicht bloß schlechter ab als die Lüge, sie schnitt regelrecht miserabel ab, mit einem Wert von drei auf einer Skala bis sieben. Wer einräumt, was ohnehin auf dem Band zu sehen ist, gilt als führungsschwach.
Damit gerät eine Kulturtechnik unter Druck, die älter ist als jede Demokratie: das Eingeständnis. Sie hat nie funktioniert, weil Menschen nachsichtig wären. Sie funktionierte, weil Leugnen bei erdrückender Beweislage lächerlich wirkte. Genau diese Lächerlichkeit ist verschwunden. Wer heute leugnet, wirkt wie einer, der sich wehrt.
So gesehen ist die Deepfake-Erkennung, an der Forschung und Plattformen mit erheblichem Aufwand arbeiten, nur die halbe Aufgabe. Sie prüft Dateien. Das Problem sitzt woanders, nämlich in dem Reflex, eine unbequeme Aufnahme lieber für eine Fälschung zu halten als den, der darauf zu sehen ist, für einen Lügner. Gegen diesen Reflex hilft kein Erkennungswerkzeug, nur die altmodische Frage, wem eine Behauptung nützt. Und die muss man sich angewöhnen, bevor man sie braucht.
Damit ist der eigentliche Ertrag dieser kleinen Untersuchung benannt. Sie handelt nur vordergründig von künstlicher Intelligenz. Sie handelt davon, wie günstig wir es dem machen, der uns eine hübsche Ausrede anbietet.
Medienkompetenz
in Zeiten von KI
Bilder beweisen nichts mehr. Generative KI hat die Grenze zwischen echter und simulierter Wirklichkeit nahezu unsichtbar gemacht. In „Synthetische Wahrheit“ liefert DOCMA-Herausgeber Christoph Künne eine fundierte und nüchterne Bestandsaufnahme dieses historischen Epochenbruchs. Fernab von Technik-Euphorie und apokalyptischen Untergangsszenarien.
FAQ – Liar’s Dividend
Die Dividende des Lügners bezeichnet den Vorteil, den jemand daraus zieht, dass es Deepfakes gibt: Er kann echtes, belastendes Bild- oder Tonmaterial als KI-Fälschung abtun und so der Verantwortung entgehen. Geprägt haben den Begriff die Juristen Bobby Chesney und Danielle Citron 2019. Voraussetzung ist nicht, dass tatsächlich gefälscht wird, sondern nur, dass Fälschungen allgemein für möglich gehalten werden.
Ja. Eine experimentelle Studie der Universität Würzburg mit 182 Teilnehmern zeigt, dass Politiker, die ein echtes belastendes Video als Deepfake bezeichneten, deutlich besser bewertet wurden als solche, die sich entschuldigten. Die eingeschätzte Führungsfähigkeit lag auf einer Skala von 1 bis 7 bei rund 4,1 bis 4,4 nach der Deepfake-Behauptung und nur bei etwa 3,0 nach der Entschuldigung.
Lara Grohmann, Franziska A. Halle und Markus Appel von der Universität Würzburg zeigten 182 Versuchsteilnehmern echte Videos zweier US-Landespolitiker, die undeutlich sprachen, verbunden mit dem Vorwurf, sie seien betrunken gewesen. Anschließend lasen die Teilnehmer entweder eine angebliche Entschuldigung oder die Behauptung, das Video sei ein Deepfake. Gemessen wurden Führungsfähigkeit, Deepfake-Wahrnehmung und Medienvertrauen. Die Arbeit ist zur Veröffentlichung in Psychology of Popular Media angenommen.
Teilweise ja. In der Würzburger Studie stieg die Einschätzung, das echte Video sei technisch manipuliert, nach der Deepfake-Behauptung auf 4,1 beziehungsweise 5,2 von 7 Punkten, gegenüber 3,3 und 4,1 in der Entschuldigungsbedingung. Der Mittelwert liegt damit nahe der Skalenmitte, die ausdrücklich mit „unentschieden“ beschriftet war. Die Teilnehmer hielten das Video also nicht sicher für gefälscht, waren sich aber auch nicht mehr sicher, dass es echt ist.
In der Würzburger Studie schnitten Politiker, die sich entschuldigten, bei der eingeschätzten Führungsfähigkeit mit rund 3,0 von 7 Punkten deutlich schlechter ab als Politiker, die das Video als Deepfake abtaten. Eine Erklärung liefert die Truth-Default-Theorie: Menschen halten Aussagen zunächst für wahr, solange kein Anlass zum Misstrauen besteht. Weil Videomaterial heute als fälschbar gilt, liefert es diesen Anlass nicht mehr zuverlässig.
Nicht unmittelbar. In der Würzburger Studie unterschied sich das allgemeine Medienvertrauen zwischen der Deepfake- und der Entschuldigungsbedingung nicht messbar. Es gab aber einen schwachen negativen Zusammenhang zwischen der Deepfake-Wahrnehmung und dem Medienvertrauen: Wer das Video für manipuliert hielt, vertraute den Medien weniger. Der Schaden entsteht demnach eher über wachsende Unsicherheit als über die einzelne Falschbehauptung.
Eine 2025 in der American Political Science Review erschienene Studie von Kaylyn Schiff, Daniel Schiff und Natália Bueno fand die Dividende des Lügners bei Textbelegen, bei Videomaterial blieben die Ergebnisse uneindeutig. Daraus wurde geschlossen, Videos seien schwerer zu diskreditieren. Die Würzburger Studie widerspricht: Auch echtes Videomaterial lässt sich mit einer Deepfake-Behauptung wirksam infrage stellen.
Die Stichprobe bestand aus 182 Personen, davon 62,6 Prozent Studenten, mit einem Durchschnittsalter von rund 30 Jahren. Beurteilt wurden fremde US-Politiker, die die deutschen Teilnehmer weder kannten noch wählen konnten. Das schaltet Parteibindung als Störfaktor aus, sagt aber nichts darüber, wie Anhänger oder Gegner eines Politikers reagieren. Offen bleibt auch, ob die Deepfake-Ausrede bei wiederholter Anwendung an Wirkung verliert.
Technische Erkennungswerkzeuge prüfen Dateien und greifen deshalb nur zur Hälfte. Die Würzburger Studie legt nahe, dass das Problem in der Urteilsbildung liegt: Eine unbequeme Aufnahme wird lieber für eine Fälschung gehalten als der Abgebildete für einen Lügner. Wirksam ist deshalb vor allem die Frage, wem eine Fälschungsbehauptung nützt, sowie die Prüfung von Herkunft und unabhängiger Bestätigung des Materials.
Die Studie verwendete echtes Videomaterial zweier US-Landespolitiker: Dade Phelan, republikanischer Sprecher des Repräsentantenhauses von Texas, und Robin Comey, demokratische Abgeordnete in Connecticut. Beide sprachen in den Aufnahmen undeutlich und mit Pausen. Die Teilnehmer sollten sich vorstellen, dem Video in sozialen Medien zu begegnen, verbunden mit der Behauptung, der Politiker sei während der Rede betrunken gewesen.