
Abb. 1: Vom Phishing zum Deepfake
Dieser Blogbeitrag basiert auf dem Vortrag „Stimme geklaut, Vertrauen zerstört: Deepfakes und Stimmklone im Cybercrime“ von Prof. Dr. Adrian Leemann, gehalten am 27.10.2025 im Rahmen der Ringvorlesung „Digitale Sicherheit auf dem Prüfstand – Was Cyberkriminalität tatsächlich anrichtet“. Der Vortrag nahm aktuelle Entwicklungen im Bereich KI-gestützter Täuschungen zum Anlass, um aufzuzeigen, wie sich Cyberkriminalität in den letzten Jahren verändert hat und welche neuen Risiken daraus entstehen.
Die Zahl der verzeichneten Cybercrime-Vorfälle nimmt rasant zu. Laut dem FBI-Report 2024 stieg sie im Vergleich zum Vorjahr um rund 33 %1 – ein Trend, der sich weltweit beobachten lässt. Dieser Anstieg hat viele Ursachen, doch eine der zentralen ist die schnelle Entwicklung und leichte Verfügbarkeit künstlicher Intelligenz. KI-Systeme sind heute nicht mehr nur Werkzeug, sondern auch Tatmittel: Sie ermöglichen es selbst technisch wenig versierten Personen, täuschend echte Inhalte zu erzeugen und für betrügerische Zwecke zu missbrauchen.
Besonders bedenklich ist dabei der Einsatz von KI zur Erzeugung synthetischer Stimmen – sogenannter Stimmklone oder auch Audio-Deepfakes. Damit lassen sich Personen am Telefon oder in Sprachnachrichten imitieren, um Vertrauen zu erschleichen und anschliessend über Vishing (Voice-Phishing), Identitätsbetrug oder manipulative Robocalls Vertrauen zu erschleichen und finanzielle oder politische Ziele zu verfolgen. Ein prominentes Beispiel ereignete sich Anfang 2024: Ein gefälschter Anruf des damaligen US-Präsidenten Joe Biden forderte Wähler in New Hampshire auf, den Vorwahlen fernzubleiben – laut Ermittlungen wurden rund 10’000 Menschen so getäuscht.2
Diese Fälle verdeutlichen, dass KI-gestützte Stimmen und Videos nicht nur technische Spielereien sind, sondern ein ernstzunehmendes Risiko für digitale Sicherheit und gesellschaftliches Vertrauen darstellen. Die einfache Manipulierbarkeit von Stimmen zeigt, dass Cyberkriminalität eine neue Schwelle überschritten hat. Was vor wenigen Jahren noch als unrealistisch galt– nämlich die täuschend echte Nachbildung realer Stimmen –, ist heute mit minimalem technischem Aufwand möglich.
Vom «nigerianischen Prinzen» zur synthetischen Identität
Phishing beschreibt eine Betrugsstrategie, bei der vulnerable Personen über E-Mails oder Nachrichten dazu verleitet werden, auf präparierte Links zu klicken und dadurch sensible Daten preiszugeben.3 Während frühe Beispiele – etwa der legendäre „nigerianische Prinz“4, der sein Vermögen teilen wollte, aber Unterstützung bei den „Überweisungskosten“ benötigte – noch leicht als Täuschung erkennbar waren, haben sich die Methoden seither stark professionalisiert. Heute erscheinen Phishing-Mails im Corporate Design bekannter Unternehmen: eine Warnung der Bank über einen angeblichen Betrugsversuch, ein vermeintliches Problem beim Amazon-Konto oder eine Steuerbenachrichtigung. Wer dem Link folgt, landet auf täuschend echt gestalteten Kopien offizieller Webseiten, auf denen Kontoinformationen oder Passwörter abgefragt werden – und damit direkt in die Hände der Betrüger gelangen.
Auch wenn solche klassischen Angriffe weiterhin verbreitet sind, haben sich die Werkzeuge der Täuschung verändert. Das Ziel – Vertrauen zu missbrauchen, um an Geld oder Daten zu gelangen – bleibt dasselbe, doch der Weg dorthin ist raffinierter geworden, wie das bereits angesprochene Vishing zeigt.
Neben finanzieller Bereicherung dient die Technologie zunehmend auch der gezielten Rufschädigung: Mit sogenannten Deepfakes lassen sich Videos erzeugen, die eine Person scheinbar in kompromittierende oder strafbare Handlungen verwickeln. Solche Manipulationen sind schwer zu erkennen und können das Vertrauen in Medien, Institutionen und Personen nachhaltig untergraben.
Die häufigsten Fälle , bei denen Deepfakes gebraucht werden, ist in der Pornografie.
«…Da werden die Gesichter von prominenten Schauspielerinnen, so geschehen etwa mit Scarlett Johansson oder Emma Watson, nachträglich in die mit Pornodarstellerinnen gedrehten Filme montiert. Bewegung und Mimik der Köpfe und Lippen werden dabei von der KI so perfekt angepasst, dass alles täuschend echt aussieht. …»5
Hier wird beschrieben, wie ein bereits bestehendes Video durch das Austauschen vorkommender Personen manipuliert werden kann. Heute geht die Technik jedoch weit darüber hinaus: Mittels KI-gestützter Skripte lassen sich vollständig neue, zuvor nie aufgenommene Videos erzeugen, die in keiner Weise auf realen Aufnahmen beruhen. Voraussetzung ist meist nur ausreichend Bild- und Videomaterial der betroffenen Person; daraus rekonstruieren die Modelle Mimik und Gestik, sodass das Endprodukt in Ton und Bild täuschend echt wirkt. Dieser Quantensprung – weg vom bloßen Face-Swap hin zur vollständigen Synthese ganzer Szenen – vergrößert das Missbrauchspotenzial erheblich.
Abb. 2: Video Biden Robocall
Hier zu sehen ist die Aufnahme des in der Einleitung genannten Robocalls mit einer synthetischen Stimme, die angeblich vom damaligen US-Präsidenten Joe Biden stammt und Wählerinnen und Wähler in New Hampshire zur Nichtteilnahme an den Vorwahlen auffordert.
Wenn die Stimme lügt
Kommerzielle Dienste wie ElevenLabs (und vergleichbare Tools) ermöglichen es, in kurzer Zeit geskriptete Audios und Videos zu erstellen – Funktionen, die Kriminelle gezielt missbrauchen.
Abb. 3: Video Deepfake Morgan Freeman
Dieses Vorgehen beschreibt Hanna Wenger im Schweizer Monat treffend:
«Deepfakes im Audiobereich verändern die aufgenommene Stimme im Original oder ahmen die einer anderen Person nach. Die Funktion «Text-zu-Sprache» bietet die bereits weitverbreitete Möglichkeit, durch Eingeben von Text Ton zu erzeugen oder so eine bereits existierende Tonaufnahme zu überarbeiten.»6
Im Netz kursieren bereits zahlreiche Deepfakes: So wurde etwa eine vermeintliche Aufnahme mit Karin Keller-Sutter zur Bewerbung einer betrügerischen Investmentplattform genutzt,7 SRF-Moderator Roger Aebli ruft zum Download eines Wettspiels auf, oder mittels schockierender Bilder von Mona Vetsch werden Phishing-Versuche unternommen.8
Besonders perfide ist die geringe Einstiegshürde: Kommerzielle Dienste wie ElevenLabs erlauben es inzwischen, mit nur wenig Audiomaterial einen täuschend echten Stimmklon zu erzeugen. Dazu kommt, dass die monatlichen Kosten für Basiszugänge in ElevenLabs sehr niedrig sind (5 USD), und die Bedienung keine tiefgehenden technischen Kenntnisse erfordert. Für die Videogenerierung gilt Ähnliches: Auch hier sind Tools und Preise inzwischen so ausgelegt, dass Produktion und Distribution von Manipulationen für Kriminelle praktikabel werden.9 Die Folge: Es entstehen nicht primär neue Tätergruppen, sondern bestehende Betrüger heben ihre Methoden mit diesen leicht verfügbaren Werkzeugen auf das nächste Level.
Um solche Fälschungen zu erkennen, hat sich auch der Fokus der forensischen Phonetik verändert. Die forensische Phonetik ist ein Teilgebiet der Sprachwissenschaft und befasst sich mit der Analyse von Stimmen und Sprachaufnahmen im gerichtlichen Kontext, etwa zur Klärung von Beweisfragen in Straf- oder Zivilverfahren. Statt wie früher vor allem Stimmen miteinander zu vergleichen, steht heute die Signalauthentifizierung im Mittelpunkt – also die Frage, ob eine Aufnahme überhaupt echt ist. Analysiert werden Frequenzbilder, Klangverläufe und Unregelmässigkeiten in der Tonspur, etwa fehlende Atmungsgeräusche oder auffällig gleichmässige Pausen. Diese Verschiebung hat weitreichende Folgen: Was früher als eindeutiges Beweismittel galt, gilt heute nur noch eingeschränkt als verlässlich.10
Gefälschte Wahrheiten, echte Macht

Abb. 4: Bild Abstract Crowd of Silhouettes Black and White
Was bei Einzelpersonen zu finanziellen Schäden führt, kann auch im politischen und gesellschaftlichen Kontext zur Gefahr werden. Deepfakes und synthetische Stimmen werden längst nicht mehr nur zur Täuschung einzelner Opfer eingesetzt. Immer häufiger tauchen manipulierte Videos und Stimmklone auf, die gezielt der politischen Einflussnahme oder propagandistischen Zwecken dienen. Beispiele hierfür sind neben dem Biden-Robocall,11 auch der Zelensky-Deepfake, in dem ein digitaler Klon des ukrainischen Präsidenten scheinbar zur Kapitulation aufrief,12 oder gefälschte Aufnahmen und Bilder bekannter Politiker*innen wie Donald Trump,13 Nancy Pelosi14 oder Friedrich Merz15, die zur gezielten Rufschädigung eingesetzt wurden.
Solche Inhalte untergraben das Vertrauen der Öffentlichkeit in Medien und Berichterstattung. Jonathan Haidt und Eric Schmidt beschreiben dieses Phänomen treffend im Artikel „Künstliche Intelligenz macht soziale Netzwerke noch toxischer“ in der Zeitschrift “Schweizer Monat“:
«Je mehr Fälschungen in Umlauf gebracht werden […], desto mehr wird die Öffentlichkeit zögern, irgendetwas zu glauben. Die Menschen werden viel freier sein, das zu glauben, was sie glauben wollen. Das Vertrauen in Institutionen und in die Mitbürger wird weiter sinken.»16
Über den Vertrauensverlust hinaus berühren Deepfakes auch Fragen der Macht. Wer Stimmen und Bilder glaubwürdig manipulieren kann, gewinnt Einfluss darauf, wie Realität wahrgenommen und interpretiert wird – sei es im politischen, medialen oder gesellschaftlichen Kontext.
Eine ähnliche Entwicklung beschreibt auch Max Saunders im Artikel “Fictions, fakes, and futures: uncertainty in untrusting times” in der Zeitschrift “SPELL: Swiss papers in English language and literature“:
«The emergence of AI seems set to take such destabilisations to a new level. It is getting harder to be certain that the voice we are talking to belongs to a person and not a bot; that the person we are watching and listening to is who they claim to be, and not a deepfake.»17
Diese Beobachtungen zeigen, dass KI-generierte Audio- und Videoaufnahmen das Vertrauen in die Echtheit solcher Quellen zunehmend schwächen. Der Vertrauensverlust wirkt sich jedoch nicht nur im Alltag aus, sondern hat auch in der Forensik und Justiz weitreichende Konsequenzen.
Synthetische Audio- und Videoaufnahmen stellen die forensische Beweisführung zunehmend infrage, da sie oft kaum noch zuverlässig von echten Aufnahmen zu unterscheiden sind. Ermittlungsbehörden müssen deshalb neue Verfahren zur Authentifizierung entwickeln, etwa durch technische Signaturen, Metadatenanalysen oder mehrstufige Verifikationsprozesse. Andernfalls würde der Beweiswert von Audio- und Videomaterial sinken und stärker durch andere Beweisformen ergänzt werden müssen.
Fazit
Angesichts dieser Entwicklungen stellt sich die Frage, wie man sich vor KI-gestützten Täuschungen durch manipulierte Audio- und Videoaufnahmen schützen kann. Eine einfache Lösung gibt es nicht. Auf individueller Ebene lässt sich jedoch viel erreichen: Medienkompetenz ist der wichtigste Schutz. Damit ist die Fähigkeit gemeint, digitale Inhalte kritisch einzuordnen, ihre Herkunft zu hinterfragen und potenzielle Manipulationen zu erkennen. Vermittelt werden sollte diese Kompetenz sowohl im Bildungsbereich – etwa in Schule und Weiterbildung – als auch durch gezielte Aufklärungsangebote von Medien, Behörden und Plattformbetreibern. Es gilt:
«Auditive Medienkompetenz bedeutet, sich der Möglichkeit von Täuschung bewusst zu sein und die eigene Wahrnehmung kritisch zu hinterfragen.»18
Es lohnt sich also bei merkwürdigen Anrufen oder Nachrichten skeptisch zu bleiben, denn so können viele Täuschungen bereits im Ansatz entlarvt werden. Besonders ältere oder wenig medienaffine Personen sollten für diese Gefahr sensibilisiert werden – hier hilft gezielte Aufklärung über die typischen Merkmale solcher Betrugsversuche. In Familien oder Unternehmen kann es zudem sinnvoll sein, einfache Sicherheitsmechanismen zu vereinbaren – etwa feste Rückrufnummern oder ein vorher abgemachtes Passwort –, um die Echtheit einer Kontaktaufnahme zu überprüfen, bevor sensible Informationen oder Geld überwiesen werden.
Auf technischer Ebene existieren bereits erste Lösungsansätze, etwa digitale Wasserzeichen, Erkennungsalgorithmen oder die Diskussion um eine strengere Regulierung von KI-Plattformen. Doch jede dieser Ideen birgt Schwachstellen. Selbst verpflichtende Wasserzeichen bieten keinen verlässlichen Schutz. Illegale, unmarkierte Inhalte würden weiterhin kursieren, und das Fehlen eines Wasserzeichens könnte fälschlich als Hinweis auf Echtheit verstanden werden. Auch eine übermässige Regulierung könnte kontraproduktiv wirken: Je höher die Hürden, desto eher werden kriminelle Akteure auf inoffizielle, unkontrollierbare Systeme ausweichen.
Vom klassischen Phishing bis zu täuschend echten Stimm- und Video-Deepfakes zeigt sich, wie stark sich Cyberkriminalität durch den Einsatz künstlicher Intelligenz verändert hat. Was früher oft leicht als Betrug erkennbar war, kann heute realistisch wirken und gezielt Vertrauen ausnutzen. Dadurch wird es zunehmend schwieriger, zwischen echten und manipulierten Inhalten zu unterscheiden. Diese Entwicklung betrifft nicht nur einzelne Betroffene, sondern hat Auswirkungen auf die Gesellschaft insgesamt und auf den Umgang mit digitalen Beweisen. Der Wandel von einfachen Täuschungen hin zu komplexen KI-gestützten Manipulationen macht deutlich, dass Cybercrime eine neue Dimension erreicht hat.
Anmerkungen
- Vgl. Satter: FBI says cybercrime costs rose to at least $16 billion in 2024. ↩︎
- Vgl. Bookman: Political operative who admitted to creating fake Biden robocalls found not guilty. ↩︎
- Vgl. Aleroud & Zhou: Phishing environments, techniques, and countermeasures: A survey. ↩︎
- Vgl. Historical Email: Die E-Mail Des Nigerianischen Prinzen Und Die Geschichte Der Social-Engineering-Techniken ↩︎
- Lossau: Deep Fake: Gefahren, Herausforderungen und Lösungswege, S. 3. ↩︎
- Wenger: Trauen Sie ihren Augen nicht!, S. 77. ↩︎
- Vgl. Bericht des Bundesamtes für Cybersicherheit BACS: Woche 35: Betrug mit bekannten Persönlichkeiten – Die Schattenseiten der künstlichen Intelligenz. ↩︎
- Vgl. Flach: Fakes mit SRF-Moderatoren: Das steckt hinter der Betrugsmasche. ↩︎
- Aussagen, die sich nicht ausdrücklich auf eine Literaturquelle beziehen, stammen aus dem Vortrag von Adrian Leemann. ↩︎
- Ebd. ↩︎
- Vgl. Bookman: Political operative who admitted to creating fake Biden robocalls found not guilty. ↩︎
- Information aus dem Vortrag ↩︎
- Vgl. Devlin & Cheetham: Fake Trump arrest photos: How to spot an AI-generated image. ↩︎
- Vgl. Winkler: Deep Fakes: Nancy-Pelosi-Video manipuliert. ↩︎
- Vgl. Schlegel: Deepfake von Merz—Was bedeutet er für den Bundestagswahlkampf? ↩︎
- Haidt & Schmidt: Künstliche Intelligent macht soziale Netzwerke noch toxischer, S. 29. ↩︎
- Saunders: Fictions, fakes, and futures: Uncertainty in untrusting times, S. 22. ↩︎
- Direktes Zitat aus dem Vortrag von Ardian Leemann ↩︎
Abbildungsverzeichnis
- Abb. 1: Prompt Titelbild zu vom Phishing zu Deepfakes, ChatGPT 5, 10.11.2025, <https://chat.openai.com>.
- Abb. 2: Biden Robocall, https://www.youtube.com/shorts/-uSMUNAFHHw, 10.11.2025.
- Abb. 3: Deepfake Morgan Freeman, https://www.youtube.com/watch?v=oxXpB9pSETo
- Abb. 4: 123Freevectors, Abstract Crowd of Silhouettes Black and White Minimalist Art | Digital Artwork, https://www.123freevectors.com/abstract-crowd-of-silhouettes-black-and-white-minimalist-art-mam173891/
Literaturverzeichnis
- Aleroud, A., & Zhou, L. (2017). Phishing environments, techniques, and countermeasures: A survey. Computers & Security, 68, 160–196. https://doi.org/10.1016/j.cose.2017.04.006
- Bookman, T. (2025, Juni 13). Political operative who admitted to creating fake Biden robocalls found not guilty. New Hampshire Public Radio. https://www.nhpr.org/nh-news/2025-06-13/political-operative-fake-biden-robocalls-nh-primary-found-not-guilty
- Devlin, K., & Cheetham, J. (2023, März 24). Fake Trump arrest photos: How to spot an AI-generated image. https://www.bbc.com/news/world-us-canada-65069316
- Flach, L. (2024, Juni 1). Fakes mit SRF-Moderatoren: Achtung vor dieser Betrugsmasche. Schweizer Radio und Fernsehen (SRF). https://www.srf.ch/news/gesellschaft/werbung-auf-sozialen-medien-fakes-mit-srf-moderatoren-das-steckt-hinter-der-betrugsmasche
- Haidt, J., & Schmidt, E. (2023). Künstliche Intelligent macht soziale Netzwerke noch toxischer. Schweizer Monat: die Autorenzeitschrift für Politik, Wirtschaft und Kultur, 103(1108), 28. https://doi.org/10.5169/seals-1050531
- Historical Email. „Die E-Mail Des Nigerianischen Prinzen Und Die Geschichte Der Social-Engineering-Techniken | HackerNoon“. Zugegriffen 22. Dezember 2025. https://hackernoon.com/lang/de/Die-E-Mail-des-nigerianischen-Prinzen-und-die-Geschichte-der-Social-Engineering-Techniken.
- Lossau, N. (2020). Deep Fake: Gefahren, Herausforderungen und Lösungswege. Konrad Adenauer Stiftung. https://www.jstor.org/stable/resrep25280
- Satter, R., & Schmollinger, C. (o. J.). FBI says cybercrime costs rose to at least $16 billion in 2024 | Reuters. Abgerufen 10. November 2025, von https://www.reuters.com/world/us/fbi-says-cybercrime-costs-rose-least-16-billion-2024-2025-04-23/
- Saunders, M. (2024). Fictions, fakes, and futures: Uncertainty in untrusting times. SPELL: Swiss papers in English language and literature, 44, 21. https://doi.org/10.5169/seals-1053565
- Schlegel, M. (2024, November 15). Deepfake von Merz—Was bedeutet er für den Bundestagswahlkampf? BR24. https://www.br.de/nachrichten/netzwelt/deepfake-von-merz-was-bedeutet-er-fuer-den-bundestagswahlkampf,UUCtkLv
- VBS, E. D. für V., Bevölkerungsschutz und Sport. (o. J.). Woche 35: Betrug mit bekannten Persönlichkeiten – Die Schattenseiten der künstlichen Intelligenz. Abgerufen 10. November 2025, von https://www.ncsc.admin.ch/ncsc/de/home/aktuell/im-fokus/2025/wochenrueckblick_35.html
- Wenger, H. (2023). Trauen Sie ihren Augen nicht! Schweizer Monat: die Autorenzeitschrift für Politik, Wirtschaft und Kultur, 103(1103), 77. https://doi.org/10.5169/seals-1050453
- Winkler, P. (2019, Mai 25). Deep Fakes: Nancy-Pelosi-Video manipuliert. Neue Zürcher Zeitung. https://www.nzz.ch/international/deep-fakes-nancy-pelosi-video-manipuliert-ld.1484614
OpenEdition schlägt Ihnen vor, diesen Beitrag wie folgt zu zitieren:
benjamingoranin (29. Dezember 2025). Vom Phishing zu Deepfakes: Die Adaption künstlicher Intelligenz im modernen Cybercrime. Einblicke in die Digital Humanities. Abgerufen am 13. Februar 2026 von https://doi.org/10.58079/15f7g

3 Antworten auf „Vom Phishing zu Deepfakes: Die Adaption künstlicher Intelligenz im modernen Cybercrime“
Der Beitrag fasst wunderbar die Deepfake-Problematik zusammen. Dabei wurden die Schwierigkeiten der KI-generierten Videos in einen breiteren Kontext gesetzt. Deepfakes sind eben kein alleinstehendes Phänomen. Sie werden für und zusammen mit anderen Betrügereien eingesetzt.
Ich finde gut, wie du betonst, dass hier nicht ein gänzlich neues Kriminalitätsfeld geöffnet wurde, sondern durch die Künstliche Intelligenz nun lediglich neue Mittel zu Verfügung stehen. Dadurch werden diese Betrügereien noch effektiver und sind kaum mehr zu erkennen. Doch im Kern sind es immer noch dieselben Strategien.
Deine verschiedenen Beispiele zeigen, dass Deepfakes eben nicht nur eine Spielerei sind, für die sie manche Leute noch halten. Deepfakes begegnen uns häufiger, als wir denken. Ich kann daher deiner Forderung nach verbesserter Medienkompetenz nur zustimmen. Diese besser zu schulen, ist heutzutage unerlässlich, obwohl auch dies kein Wundermittel sein wird.
In deinem Beitrag machst du anhand verschiedener Beispiele deutlich, dass KI generierte Audiodateien und Videos nicht nur unschuldige Spielereien sind, sondern von Kriminellen geschickt eingesetzt werden können. Das sehr reale Risiko, dass diese neue Art der Kriminalität darstellt in Bezug auf digitale Sicherheit und gesellschaftliches Vertrauen in Medien und Berichterstattung, wird deutlich in deinen Ausführungen. Rufschädigung durch neu generierte pornographische Videos, die schwer als solche zu enttarnen sind, oder politisch problematische vermeidlich echte Verkündungen bestimmter bekannter Personen, lassen sich schwer wieder aus dem kollektiven Gedächtnis löschen. Negative Nachrichten, auch wenn sie fake sind, bleiben leicht im Gedächtnis der Menschen hängen.
Spannend finde ich die Weiterentwicklung von Phishing-Methoden und wie du betonst, dass die benötigten Werkzeuge für Deepfakes kaum technisches Grundwissen voraussetzen, sowie zu Minimalpreisen für jedermann zugänglich sind. Umso wichtiger bleibt die Aufklärung über die neusten Methoden dieser Betrüger, die generationsübergreifend von jedem erbracht werden kann. Sowie die kontinuierliche Weiterbildung und das Erlernen neuer Techniken.
Wie wichtig Aufklärung und vor allem Gegenmassnahmen zur Enttarnung von Deepfakes sind, wird im Bereich der Straf- oder Zivilverfahren deutlich.
Es ist anhand deiner Beispiele klar geworden, wie wichtig es ist, dass Behörden mit der neusten Technik Schritt halten und selber neue Verfahren zur Entlarvung von Deepfakes entwickeln. Ein äusserst wichtiger Schritt, um den Stellenwert von Audio- und Videomaterial in der Beweisführung vor Gericht weiterhin zu sichern.
Gut finde ich auch, dass du wieder in Erinnerung rufst, wie wichtig Aufklärung auf allen Stufen ist. Und dass wir uns selbst immer wieder auf den neusten Stand des technisch Möglichen bringen müssen, um unsere eigene Wahrnehmung kritisch zu halten.
Du hast die Bedrohung und rasante Entwicklung des KI-Phishings/der Deepfakes gut aufgegriffen. Als mächtige Werkzeuge, welche nun auch zu anderen Zielen wie Rufschädigung eingesetzt werden können, ist diese Technologie wirklich furchteinflössend. Ich finde es sehr wichtig, dass du gerade den daraus entstehenden Vertrauensverlust so betonst. Auch die Schweizer Deepfakes, die du erwähnst, helfen zu verdeutlichen, dass das nicht nur ein Problem irgendwo in den USA ist, sondern auch uns hier direkt betrifft. Dein Beitrag zeigt ausserdem geschickt auf, dass der Vertrauensverlust auf mehreren Ebenen stattfindet: vom persönlichen Alltagsleben bis hin zum Funktionieren der Justiz.
Ich stimme zu, dass die Förderung der Medienkompetenz, gerade bei eher anfälligen Gruppen, sicherlich hilfreich ist. Jedoch frage ich mich, wie viel das langfristig noch wirken wird. KI entwickelt sich so rasant, dass sie wohl bald selbst für Profis täuschend echt sein wird. Es ist ein sehr beängstigender Gedanke, dass wir vielleicht bald wirklich nicht mehr zwischen Realität und Deepfake unterscheiden werden können.