Ein AI Image Detector ist ein Tool, das die Pixel eines Bildes ausliest und abschätzt, mit welcher Wahrscheinlichkeit sie von einem generativen Modell erzeugt wurden. Er untersucht die statistische Textur des Bildes selbst, nicht die Metadaten der Datei, und liefert dann eine Wahrscheinlichkeit, ein Konfidenzband sowie die Beweise hinter dieser Einschätzung.

Ihr eigenes Auge ist seit etwa 2024 kein zuverlässiger Test mehr. Die Merkmale, auf die man geschult wurde – sechsfingrige Hände, verschmolzener Text, glasige Haut –, sind genau die Dinge, die die neuesten Modelle als Erstes behoben haben.

Daher arbeitet dieser KI-Bilddetektor unterhalb der sichtbaren Ebene. Ein Modell, das auf Millionen echter und generierter Frames trainiert wurde, liest aus, wie jedes Pixel zu seinen Nachbarn steht. Diese Beziehung unterscheidet sich zwischen einem Kamerasensor und einem Diffusionsmodell auf eine Weise, die auch einen Screenshot übersteht. Ein entfernter EXIF-Block macht ihn nicht blind.

Im Benchmark-Datensatz erreicht das Modell eine ausgewogene Genauigkeit von 91.3% bei sauberen Bildern. Kodiert man dieselben Bilder als JPEG mit Qualität 60 neu, liegt sie bei 87.3%. Bei Qualität 40 sind es noch 84.6%. Ausgewogene Genauigkeit bedeutet, dass echte und generierte Bilder gleich gewichtet werden, sodass der Wert nicht durch einen unausgewogenen Testdatensatz verfälscht wird.

Diese Werte stammen aus dem veröffentlichten Benchmark des Modellanbieters, nicht aus einem internen Test. Sie beschreiben die Pixelebene dieses Datensatzes, und Ihr Bild ist nicht dieser Datensatz.

Metadaten werden in dem Moment entfernt, in dem ein Bild auf fast jeder beliebigen Plattform veröffentlicht wird, sodass eine metadatengestützte Prüfung genau bei den Bildern versagt, die Menschen verifizieren müssen. Das Bild, das Ihnen ein Fremder geschickt hat, hat eine Komprimierungspipeline durchlaufen, bei der keine Dateidaten zum Auslesen übrig geblieben sind.

EXIF enthält Kameramarke, Objektiv, Belichtung und manchmal den Standort. Es überlebt ein direktes Kopieren der Datei. Es überlebt jedoch nicht das Hochladen auf eine soziale Plattform, in eine Messaging-App, einen Screenshot oder die meisten erneuten Speichervorgänge.

Content Credentials sind eine echte Verbesserung, und dieses Tool verifiziert sie kryptografisch, sofern sie vorhanden sind. Sie greifen nur dann, wenn jedes Tool in der Kette sie beibehält, und ein einziges Speichern in einem Editor ohne Unterstützung bricht die Kette. Die Akzeptanz ist gering, daher enthalten die meisten Bilder keine solchen Daten, und ihr Fehlen beweist gar nichts. Unsichtbare Wasserzeichen funktionieren, wenn der Generator eines angewendet hat und seither nichts daran verändert wurde; ein Zuschneiden oder erneutes Encodieren kann die Markierung jedoch entfernen, und viele Generatoren wenden überhaupt nie welche an.

Damit bleibt die Pixel-analysierende Methode als einzige übrig, bei der nach einem Screenshot noch etwas ausgelesen werden kann. Sie ist nicht perfekt, und die folgenden Abschnitte sind ehrlich bezüglich ihrer Schwachstellen. Sie ist der einzige Ansatz, der überlebt, wie Bilder tatsächlich transportiert werden.