In nur wenigen anderen Berufen ist der Einzug von Künstlicher Intelligenz (KI) mit solch deutlichen Änderungen der beruflichen Kompetenzen verbunden wie im Journalismus. Jahrelang waren es nachträglich veränderte Bilder, die vor der Nutzung durch ein journalistisches Medium auf Fälschungen hin überprüft werden mussten. Mit dem technischen Fortschritt sind es aber mittlerweile bewegte Bilder, die "dank" Deepfakes bis zur Unkenntlichkeit des Originals hin gefälscht werden können. Bekanntheit haben Deepfakes erhalten, die die Köpfe von Prominenten in unpassende Filmsequenzen platzierten. Bisher geschah dies in den meisten Fällen ganz offensichtlich mit dem Hinweis auf eine Fälschung. Was aber geschieht, wenn nicht nur bewegte Bilder, sondern in kurzfristiger Perspektive Storylines in Videos künstlich kreiert werden können? Umgekehrt können damit auch zunehmend echte Videos angezweifelt werden.

Seit drei Jahren beschäftigt sich ein Forschungszweig mit dem Namen "Deepfake Detection" mit diesen Fragen – die eben gerade für den Journalismus von essentieller Bedeutung sind. So schreiben die Autoren:

“For our team, the right balance was to work with journalists, because they are the first line of defense against the spread of misinformation.”

Die eine Richtung der Forschung versucht anhand von Abgleichen der Mimiken und Gestiken der im Video dargestellten Personen Fälschungen zu erkennen. Die andere Richtung fokussiert sich eher auf die technische Überprüfung (konkret: Abfolge der Frames). Beide Richtungen sollten nach Auffassung der Autoren kombiniert werden. Hinzu müssen die aus dem Journalismus bekannten Plausibilitätsprüfungen kommen. Die Herausforderungen in diesem Bereich werden beständig größer:

“Journalists and the social media platforms also need to figure out how best to warn people about deepfakes when they are detected. Research has shown that people remember the lie, but not the fact that it was a lie.”