KI-animierte Tierclips erzielen online Millionen Klicks. Forschende warnen: Solche Videos verfälschen das Bild von Wildtieren und gefährden den Rückhalt für Naturschutz.
Gefälschte Tieraufnahmen in sozialen Netzwerken verzerren den Blick auf den Artenschutz und könnten die Unterstützung für bedrohte Arten schwächen. Zu diesem Schluss kommt eine neue Studie.
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Generative KI erstellt inzwischen täuschend echte Tierfilme und Fotos, die nie stattgefunden haben. Das berichten Forschende der Universität Córdoba in einem Fachartikel in der Zeitschrift Conservation Biology.
Die Autorinnen und Autoren José Guerrero-Casado, Tamara Murillo-Jiménez, Antonio Carpio, Francisco Tortosa und Rocío Serrano-Rodríguez sehen darin einen wachsenden Einfluss auf das Verständnis von Tierverhalten in der Öffentlichkeit – häufig mit falschen Vorstellungen.
Ein Beispiel ist ein KI-Video, das im Netz viral ging. Es zeigt verschiedene Vogelarten, die ihre Küken vor Regen schützen, und wird vielfach mit der Bildunterschrift „wahre Mutterliebe“ geteilt.
Die Beschreibung blendet jedoch eine bekannte Tatsache aus: Bei 90 Prozent der Vogelarten beteiligen sich auch die Männchen an der Aufzucht der Jungen. Viele Reptilien, Amphibien und Fische kümmern sich dagegen überhaupt nicht um ihren Nachwuchs.
Der Artikel verweist zudem auf erfundene Interaktionen zwischen Arten. So kursieren inszenierte Aufnahmen von Beutegreifern und Beutetieren oder von Parasiten und ihren Wirten, die einander mit unrealistischer Zuneigung begegnen.
Außerdem thematisieren die Forschenden Videos, die fiktive Bindungen zwischen Menschen und Wildtieren zeigen. In einem Clip wird etwa ein Eisbär von Fischern gerettet und reagiert mit übertriebener Dankbarkeit.
Solche Szenen, warnen sie, können Menschen ein trügerisches Sicherheitsgefühl im Umgang mit Wildtieren vermitteln. Sie könnten zudem die Nachfrage nach exotischen Haustieren anheizen und damit den illegalen Wildtierhandel fördern.
Artenschutz: Niedliche Tiere im Vorteil
Die Forschenden rechnen damit, dass KI-Inhalte sich vor allem auf Säugetiere konzentrieren. Diese Arten erzielen in sozialen Medien schon jetzt die meiste Aufmerksamkeit.
Sie warnen, dass sich dadurch bestehende Ungleichgewichte bei der Finanzierung verstärken. Schutzprojekte für weniger beliebte Tiergruppen könnten weiter ins Hintertreffen geraten.
Gefälschte Tieraufnahmen mit Standortangabe können zudem Touristinnen und Touristen an Orte locken, an denen die gezeigten Tiere gar nicht vorkommen. Das setzt empfindliche Ökosysteme zusätzlich unter Druck.
Konkrete Lösungen skizziert die Studie nicht. Weltweit verbindliche Regeln für KI-Inhalte seien auf absehbare Zeit unwahrscheinlich. Die Autorinnen und Autoren plädieren daher für mehr Medienkompetenz, damit Nutzerinnen und Nutzer lernen, Online-Inhalte kritisch zu hinterfragen.
Citizen-Science-Daten in Gefahr
Die Ergebnisse decken sich mit einer weiteren Warnung, die Forschende in dieser Woche (Quelle auf Englisch) in der Fachzeitschrift Nature Ecology & Evolution veröffentlicht haben. Sie sehen die Gefahr, dass KI-bearbeitete Fotos, Tonaufnahmen und Videos auf Citizen-Science-Plattformen die Datensätze verfälschen, auf die Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler angewiesen sind. Dadurch könnten falsche Schlüsse über Verbreitung und Verhalten von Arten entstehen.
Als häufigeres Problem nennen sie starke Nachbearbeitung, weniger komplette Fälschungen.
Bearbeitungsprogramme können Merkmale verändern oder entfernen, die für die Bestimmung einer Art entscheidend sind. Mitunter wird die Art dadurch völlig falsch eingeordnet.
Die Autorinnen und Autoren schildern einen realen Fall: Ein Foto, das angeblich einen Red-winged Blackbird zeigt – eine nordamerikanische Art, die in Brasilien noch nie nachgewiesen wurde – wurde auf der Plattform iNaturalist als möglicher Erstnachweis eingereicht.
Tatsächlich handelte es sich jedoch um einen Epaulet Oriole, eine in der Region verbreitete Art. Das Bild war mit dem KI-Bildeditor von Google „neu aufgebaut“ worden. Das Programm hatte zusätzliche Zeichnungen eingefügt, die an den nordamerikanischen Vogel erinnern – vermutlich, weil diese Art im Trainingsdatensatz stärker vertreten ist.
Die Forschenden betonen, dass die Person, die das Foto hochgeladen hat, niemanden täuschen wollte. Ihr Ziel war rein kosmetisch: Das Bild sollte einfach besser aussehen.
Das Team konnte den Fehler mit KI-Bearbeitungstools unabhängig nachstellen. Sein Fazit: Nutzerinnen und Nutzer müssen dringend darüber informiert werden, wie stark solche Eingriffe wissenschaftliche Daten beschädigen können.