Wie Veo 3 & Midjourney 7 das Fundament digitaler Information erschüttern
Ein ähnliches Muster prägt das Bildsegment: DALL-E3 war das mediale Aha-Erlebnis. Es folgten Anbieter wie Midjourney oder StableDiffusion, die feinere Steuerungselemente angeboten haben und überzeugendere Bilder generierten. Midjourney ist mittlerweile in Version 7 verfügbar und überholt andere Modelle mit Draft-Modus und sichtbar besserer Anatomie.
Realität auf Abruf
Wer Veo-Clips anschaut, merkt, wie dünn die Linie zwischen Simulation und Aufnahme geworden ist.
Selbst Verfahren zur KI-Detektion scheitern zusehends – genauso wie Menschen: Eine aktuelle Studie attestiert gleich zwei Large-Language-Modellen, den klassischen Turing-Test zu bestehen; GPT-4.5 wurde in 73 % der Fälle für einen Menschen gehalten.
Epistemische Erosion
Wenn Texte bereits täuschen, was bedeutet es, dass Videos und Bilder nun denselben Realitätsanspruch erheben? Klassische Beweisformen – Foto, Filmausschnitt, O-Ton – verlieren ihre Evidenzkraft. Vertrauen wandert von der Sinneswahrnehmung hin zu Metadaten-Ketten wie C2PA-Signaturen oder Hash-Stempeln, die Herkunft und Bearbeitung nachvollziehbar machen sollen. Ohne solche „Content Credentials“ droht eine Infoverschmutzung, in der Authentisches und Synthetisches nebeneinanderstehen wie zwei identische Münzen – nur eine ist aus Gold.
Wenn jede Szene beliebig generierbar ist, verwischt die Grenze zwischen real und möglich. Besteht Information künftig nur noch aus Wahrscheinlichkeiten? Wird ihr Wert stärker an der Nützlichkeit gemessen als an der Faktizität? Und wem gehört eigentlich eine Realität, die von Algorithmen erschaffen und von Nutzer*innen nur noch kuratiert wird? Diese Fragen sind philosophisch, aber ihr Echo hallt längst in die Praxis.
Folgen für Foresight & Zukunftsforschung – vertieft und fokussiert auf Risiken
Mit jeder neuen Generation von Sprach-, Bild- und Videomodellen verschiebt sich der Engpass der Zukunftsanalyse: Nicht mehr Information finden, sondern ihre Echtheit beweisen wird zur Kernaufgabe. Sicherheitsberichte sprechen bereits von einer „zweiten Pandemie der Desinformation“, weil täuschend echte KI-Videos und -Stimmen Social-Engineering-Attacken in Alltagsgeschwindigkeit möglich machen. Besonders die wachsende Qualität synthetischer Voice-Deepfakes wird als Einfallstor für Betrug und Identitätsdiebstahl gewertet – ein Szenario, das 2025 von Pindrop und anderen Cyber-Security-Anbietern als Top-Risiko gelistet wird.
Wo schwache Signale ohnehin selten sind, verdünnt synthetischer Lärm ihre Dichte bis zur Ununterscheidbarkeit. Ohne Hash-Abgleich, C2PA-Signatur oder Cross-Media-Verifizierung kann ein virales Video, das vermeintlich ein neues Konsumverhalten zeigt, jederzeit ein sorgfältig inszenierter Fake sein. Der paradoxe Effekt: Je spektakulärer ein „Beweis“, desto geringer sein Erkenntniswert – denn gerade die überzeugendsten Bilder sind für Desinformation am attraktivsten.
Die ökonomische Knappheit verlagert sich von der Produktion zur Verifikation. Verlässliche Herkunftsnachweise werden zur teuren Ressource: Rechenleistung für Deepfake-Erkennung, Expertise für Quellkritik, juristische Absicherungen gegen Falschzitate. Dadurch verlängern sich Entscheidungszyklen – wer Zukunftstrends seriös bewerten will, braucht mehr Zeit und Budget, um Informationshygiene zu gewährleisten. Kleine Organisationen laufen Gefahr, in dieser „Proof-of-Reality-Economy“ abgehängt zu werden.
Grundsatzproblem der Wissensbewertung
Die Frage, ob eine Information „wahr“ ist, verliert in der Praxis an Vorrang gegenüber der Frage, was sie bewirkt. Dieser Paradigmenwechsel ist kein akademischer Nebenschauplatz, sondern ein gesellschaftlicher Kipppunkt:
- Vertrauen wird zur Handelsware. Laut einer KPMG-Globalstudie von Mai 2025 halten bereits 62 % der Befragten „prüfbare Herkunftsnachweise“ für wichtiger als den ursprünglichen Inhalt selbst – ein radikaler Befund, der die Entstehung einer gesamten Verifikations-Industrie beschleunigt.
- Epistemische Ungleichheit wächst. Für Bürger*innen ohne Zugang zu teuren Prüf-Tools oder vertrauenswürdigen Quellen entsteht ein Informationsvakuum. Die Financial Times warnt, dass Deepfakes gerade in jugendlichen Zielgruppen ein „Erziehungsproblem 2.0“ verursachen, weil Desinformation emotional ansprechender und deshalb algorithmisch bevorteilt ist. Wer sich Verifikation leisten kann, lebt faktisch in einer anderen Wirklichkeit als jene, die nur am offenen Social-Stream partizipieren.
- Segmentierte Wirklichkeiten statt öffentlicher Sphäre. Der World Economic Forum Global Risks Report 2025 konstatiert, dass Desinformation zum zweiten Jahr in Folge das „größte kurzfristige Risiko“ für die Weltordnung darstellt. Wenn jede Gruppe ihre eigenen kuratierten Wahrheiten bezieht, zerfasert der demokratische Diskurs in inkompatible Narrative.
- Bildung wird zur Resilienzstrategie. Forscher*innen vergleichen den Umgang mit generativen Medien bereits mit Grundkompetenzen wie Lesen oder Rechnen. Ohne eine breite Verankerung von „Simulation Literacy“ – der Fähigkeit, künstliche von dokumentarischen Inhalten zu unterscheiden – könnte eine ganze Generation ihre epistemische Autonomie verlieren.
Impossible Challenges
Fazit
Wenn audiovisuelle Evidenz billig, aber ihre Verifikation teuer wird, verschiebt sich die Knappheit vom Erzeugen zum Begründen. Wissen bekommt damit eine neue Preisdynamik: Es ist nicht mehr der „Rohstoff Information“, der Wert schafft, sondern das vertrauenswürdige Siegel auf seiner Verpackung. Für die Gesellschaft bedeutet das eine doppelte Aufgabe: Sie muss digitale Authentizitäts-Infrastrukturen (C2PA, Wasserzeichen, Audit-Protokolle) flächendeckend ausrollen und zugleich die kritische Medienkompetenz ihrer Bürger*innen drastisch erhöhen. Gelingt beides nicht, droht eine Zukunft, in der Wahrheit weniger ein gemeinsamer Boden als eine verhandelbare Option ist – mit allen Konsequenzen für Politik, Wirtschaft und das tägliche Miteinander.
