Wissenschaft im Brennpunkt
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Deepfakes und Bot-Armeen - Im Krieg gegen die Lügen im Netz

31. August 2026 · 26 Min.

Deepfakes, KI‑generierte Texte und koordinierte Bot‑Netzwerke untergraben zunehmend die Informationslandschaft; Forschung liefert Erkennungswerkzeuge, scheitert aber oft an technischen Grenzen, eingeschränktem Datenzugang und fehlender bzw. schwer durchsetzbarer Regulierung.

Anhand konkreter Fälle wie der Matroschka‑Kampagne gegen Lokalpolitiker und den Bildern aus Ceuta zeigt die Folge, wie Deepfakes und Bot‑Armeen politische Debatten und Mobilität beeinflussen. Forscherinnen und Forscher (Veronika Solopowa, Tim Polziel, Philipp Lorenz Spreen, Filippo Menzer) stellen Detektionsmethoden vor, erläutern deren Limitationen und das ständige Katz‑und‑Maus‑Spiel mit neuen Generatoren. Abschließend wird betont, dass technische Mittel allein nicht ausreichen: verbesserter Datenzugang und verbindliche Regulierung (z. B. Digital Services Act, AI‑Act) sind notwendig.

Themen & Erkenntnisse

Konkrete Fälle und politische Wirkung von Desinformation · ab 00:10
Technische Erkennungsansätze gegen Deepfakes und Bots · ab 03:04
Strukturelle Grenzen: Datenzugang, politischer Druck und Regulierung · ab 18:00

Wer spricht

V
Veronika SolopowaGAST

Co‑Leiterin der X‑Plane LP‑Gruppe an der TU Berlin; forscht an automatisierter Erkennung von Falschinformationen, trainiert Modelle mit Faktenchecks und investigativen Artikeln und arbeitet an Kontextanalyse für Bilder und Texte.

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T
Tim PolzielGAST

Wissenschaftler am Deutschen Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI) und CEO von Gretchen AI; entwickelt Deepfake‑Detektoren, die Kontextanalyse, KI‑Agenten und Quellenabgleich nutzen.

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P
Philipp Lorenz SpreenGAST

Sozialwissenschaftler mit Schwerpunkt computergestützte Sozialwissenschaften; bald Professur an der TU Dresden; untersucht die Wirkung von Desinformation, Plattformalgorithmen und gesellschaftliche Folgen von Social‑Media‑Nutzung.

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F
Filippo MenzerGAST

Computerwissenschaftler an der Indiana University und Leiter des Awesome‑Instituts; arbeitet an Methoden zur Erkennung von Bot‑Netzwerken, etwa verhaltensbasierten Ansätzen und der Weiterentwicklung des Botometer‑Konzepts.

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KIDieser Inhalt wurde KI-gestützt erstellt und redaktionell geprüft.