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Ich habe eine Untersuchung durchgeführt, die sich mit der Fähigkeit beschäftigt, KI-generierte Bilder von menschengemachten Fotografien zu unterscheiden. Diese Frage gewinnt an Bedeutung, da KI-generierte Bilder immer realistischer werden und in Bereichen wie Medien und Marketing eine größere Rolle spielen.

In einer Online-Umfrage bewerteten die TeilnehmerInnen verschiedene Abbildungen und schätzten ein, ob es sich um KI-generierte oder menschlich erstellte Fotografien handelt. Zur Bewertung nutzten wir einen Erkennungswert, der sich aus Punkten für richtige oder falsche Angaben zusammensetzt. Die Skala reichte von 10 Punkten für die beste Leistung bis zu 30 Punkten für die schlechteste.

Gleich unter diesem Absatz befinden sich die 10 Testbilder. Sie können den Test jetzt selbst durchführen.

Am Ende des Blogbeitrags finden Sie den vollständigen Bericht und das Lösungsblatt zum Download.

Testbild für KI-Bild Umfrage: Blick nach oben auf moderne Hochhäuser mit Glasfassaden, die in den blauen Himmel ragen. Test bis für Umfrage KI generiertes Bildmaterial.
Testbild für KI-Bild Umfrage: in Paar umarmt sich und genießt den Ausblick auf die Stadt bei Sonnenuntergang, mit unscharfen Lichtern im Hintergrund.
Testbild für KI-Bild Umfrage: Eine Mutter und ihr Kind lachen und haben Spaß beim gemeinsamen Backen in der Küche.
Testbild für KI-Bild Umfrage: Ein nachdenklicher Mann steht vor einer Wand voller Notizen und Planungsdokumente.
Testbild für KI-Bild Umfrage: Nahaufnahme eines grünen Blattes mit Wassertropfen darauf in einer natürlichen Umgebung.
Testbild für KI-Bild Umfrage:
Testbild für KI-Bild Umfrage: Ein Mann mit Bart und Kappe hält sich die Hände an den Kopf vor einem orangefarbenen Hintergrund.
Testbild für KI-Bild Umfrage: ne lächelnde Frau mit Rucksack genießt eine Wanderung in der Natur an einem sonnigen Tag.
Testbild für KI-Bild Umfrage: Eine Wissenschaftlerin im weißen Laborkittel hält ein Tablet und inspiziert industrielle Anlagen.
Testbild für KI-Bild Umfrage: Ein glückliches älteres Paar mit Wanderrucksäcken umarmt sich und lächelt in einem Waldgebiet.

Die Zusammenfassung der Ergebnisse

Hypothese1 :  Die Mehrheit der TeilnehmerInnen wird bei der Unterscheidung zwischen KI-Bildern und echten Fotografien falsch liegen, was auf die verbesserte Qualität und Authentizität von KI-generierten Bildern hinweist.

Ergebnis: Die Studie ergab, dass die Mehrheit der TeilnehmerInnen Schwierigkeiten hatte, KI-generierte Bilder von menschengemachten Fotografien zu unterscheiden, mit einem durchschnittlichen Erkennungswert über 20.

Hypothese2: Personen, die in der Kreativbranche arbeiten, haben eine höhere Fähigkeit, KI-Bilder von menschengemachten Fotografien zu unterscheiden, im Vergleich zu Personen aus anderen Branchen.

Ergebnis: Es gab keinen konsistenten Unterschied in der Erkennungsleistung zwischen Branchen, obwohl die Kreativbranche bei zwei Bildern signifikante Unterschiede zeigte. Die Datenbasis ist jedoch nicht ausreichend repräsentativ, da 66 TeilnehmerInnen aus der Kreativbranche stammen, während aus einigen Branchen keine TeilnehmerInnen vertreten sind.

Hypothese3:  Personen, die selbst schon einmal ein KI-generiertes Bild erstellt haben, tendieren dazu, eine höhere Erkennungsrate bei solchen Bildern zu haben.

Ergebnis: TeilnehmerInnen, die bereits KI-Bilder erstellt hatten, wiesen eine bessere Erkennungsleistung auf, was die Bedeutung praktischer Erfahrung unterstreicht.

Hypothese4:  Personen, die KI-Bildern positiv gegenüberstehen, werden wahrscheinlich eine höhere Genauigkeit bei der Unterscheidung zwischen KI-generierten Bildern und von menschengemachten Fotografien aufweisen im Vergleich zu Personen ohne dieses Interesse.

Ergebnis: Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass die Einstellung gegenüber KI-generierten Bildern die Erkennungsleistung beeinflussen könnte, wobei TeilnehmerInnen mit einer positiven Einstellung bessere Ergebnisse erzielten. Jedoch sollte beachtet werden, dass die Fragenkonstruktion ohne eine Likert-Skala die präzise Beantwortung der Hypothese erschwert. Weitere Untersuchungen mit differenzierterer Fragestellung könnten zu klareren Ergebnissen führen. Aus meiner Sicht kann die Hypothese deswegen nur bedingt bestätigt werden.

Zusätzlich wurde festgestellt, dass Männer ihre Fähigkeiten besser einschätzten als Frauen, jedoch zeigte das Geschlecht keinen signifikanten Unterschied in der tatsächlichen Erkennungsleistung.

Das Forschungsdesign

Um dieser Frage nachzugehen, wurde in einer Online-Umfrage ein experimentelles Design integriert, bei dem die Befragten unterschiedliche Abbildungen bewerten und einschätzen mussten, ob es sich um KI-generierte oder menschlich erstellte Fotografien handelt. Zur Vergleichbarkeit der Einschätzungen wird ein Erkennwert verwendet, der sich aus einer Summe von Punkten ergibt, die bei den richtigen oder falschen Angaben vergeben werden.

Die Umfrage wurde vom 10. April bis zum 25. April 2024 mittels Google Forms durchgeführt. Insgesamt nahmen 154 Personen daran teil. Der Link zur Umfrage wurde über Social Media Plattformen wie LinkedIn und Instagram geteilt. Zusätzlich wurde Werbung auf Instagram geschaltet, um die Reichweite zu erhöhen. Die Umfrageergebnisse wurden anschließend als Excel-Dokument heruntergeladen und mittels JASP ausgewertet. Für die ProbandInnen wurde im Anschluss an den Fragebogen ein PDF mit den richtigen Antworten zur Verfügung gestellt.

Die Daten wurden mit JASP analysiert und mit Hilfe von ChatGPT ausgewertet. Sehen Sie dazu hier diesen Blogbeitrag.

KI Bilder erforschen: Der Ausblick

Es bleiben mehrere offene Fragen, die zukünftige Untersuchungen adressieren könnten:

  • Haben die ProbandInnen ihre Entscheidungen auf Bauchgefühl oder spezifischem Wissen basierend getroffen, beispielsweise durch das Erkennen von Fehlern oder unrealistischen Szenarien?
  • Hat die Reihenfolge der Testbilder einen Einfluss auf die Entscheidungsfindung?
  • Beeinflusst die zur Verfügung stehende Zeit die Genauigkeit der Entscheidungen?
  • Was definiert ein „echtes“ im Gegensatz zu einem „unechten“ Bild, und ab welchem Grad der Bearbeitung gilt ein Bild als künstlich?
  • In welchem Umfang dominiert der menschliche Beitrag bei der Erstellung eines KI-generierten Bildes und wie kann dieser quantifiziert werden?
  • Könnten sich Bilder von Lebensmitteln besonders gut für die Generierung durch Künstliche Intelligenz eignen und wie könnte dies empirisch geprüft werden?

Weiterhin sollte eine intensivere Auseinandersetzung mit dem Thema Einstellungen gegenüber KI-generiertem Bildmaterial erfolgen. Hierbei wäre es wichtig, eine Likert-Skala für die Bewertung heranzuziehen, da diese differenziertere Bewertungen ermöglichen würde. Zudem könnte ein Einstellungsindex entwickelt werden.

Zu guter Letzt: Natürlich ist es interessant zu beobachten, wie sich das Erkennungsvermögen von Menschen bei KI-generiertem Bildmaterial über einen längeren Zeitraum verbessert. Doch es stellt sich die Frage, wie lange dies noch sinnvoll überprüfbar bleibt. Die rasante Entwicklung von KI-Bildgenerierungstechnologien, wie sie beispielsweise an den Qualitätssprüngen bei Midjourney zu beobachten ist, stellt eine Herausforderung dar.

Vergleich der Default-Modelle von Midjourney von Version 1 bis 6, Prompt: woman photo realistic

Conclusio

Für mich war das eine wahnsinnig spannende Aufgabe. Am Anfang war es natürlich richtig schwer, sich wieder mit quantitativer Analyse zu beschäftigen, aber mit ChatGPT blieb ich am Ball und die Ergebnisse haben mich auch sehr interessiert.

Am Ende haben sich noch so viel mehr Fragen aufgetan und ich weiß jetzt, worauf ich bei einer neuen Arbeit zu achten habe. 

Anmerkung: Diese Untersuchung fand im Rahmen des Kurses „Quantitative Social Research“ im Masterstudium „Content Strategy“ an der FH Joanneum statt. Sie wurde aufgrund des Feedbacks von Mag. Dr. Susanne Sackl-Sharif, Bakk. MA noch einmal überarbeitet. 💜

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Tiny

Tiny Bernhard BA ist eine österreichische Designerin und Illustratorin, spezialisiert auf generative KI in der Bildgestaltung. Sie teilt ihre Einblicke und Techniken auf ihrem Blog und lehrt an der FH St. Pölten im Department Digital Business & Innovation.

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