{"id":7324,"date":"2026-03-05T15:11:11","date_gmt":"2026-03-05T15:11:11","guid":{"rendered":"https:\/\/gretchen-ai.com\/?page_id=7324"},"modified":"2026-06-11T11:03:59","modified_gmt":"2026-06-11T11:03:59","slug":"faq","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/gretchen-ai.com\/de\/faq\/","title":{"rendered":"FAQ"},"content":{"rendered":"\t\t
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\n\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t\t\tFAQ<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Medienverifikation durch Gretchen AI:
Fragen und Antworten<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t
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\n\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t\t\tMedia Verification Dashboard<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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\n\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t\t\tDeepfake-Erkennung<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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\n\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t\t\tMedien-Kontextanalyse<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t
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Das Media Verification Dashboard<\/h4>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Wof\u00fcr wurde das Gretchen AI- Dashboard entwickelt und was genau macht es? <\/div><\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t<\/path><\/svg><\/span>\n\t\t\t<\/path><\/svg><\/span>\n\t\t<\/span>\n\n\t\t\t\t\t\t<\/summary>\n\t\t\t\t
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Unser Gretchen AI Media Verification Dashboard integriert zwei wesentliche Aufgaben, um Menschen bei der Erkennung von Falschinformationen zu unterst\u00fctzen:<\/p>

  1. KI-gest\u00fctzte Deepfake-Erkennung, um die Authentizit\u00e4t eines Bildes zu pr\u00fcfen: d. h. zu analysieren, ob ein Bild oder Video manipuliert oder synthetisch generiert wurde;<\/li>
  2. Kontextanalyse, um zu pr\u00fcfen, ob das Bild oder Video in seinem urspr\u00fcnglichen, wahrheitsgem\u00e4\u00dfen Kontext pr\u00e4sentiert wird oder aber aus dem Zusammenhang gerissen wurde.<\/li><\/ol>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/details>\n\t\t\t\t\t\t
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    Ist die Genauigkeit des Tools wissenschaftlich belegt? <\/div><\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t<\/path><\/svg><\/span>\n\t\t\t<\/path><\/svg><\/span>\n\t\t<\/span>\n\n\t\t\t\t\t\t<\/summary>\n\t\t\t\t
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    Ja, wir haben unser Tool gegen wissenschaftliche Benchmarks und andere \u201eState-of-the-Art\u201c (SOTA) Methoden getestet. Bei Benchmarks wie Deepfake-Eval-2024 erzielten wir eine Leistungssteigerung von bis zu +44 % gegen\u00fcber dem State-of-the-Art.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/details>\n\t\t\t\t\t\t

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    Warum ist unser Tool besser als andere? <\/div><\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t<\/path><\/svg><\/span>\n\t\t\t<\/path><\/svg><\/span>\n\t\t<\/span>\n\n\t\t\t\t\t\t<\/summary>\n\t\t\t\t
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    Wir analysieren Bilder auf mehreren Skalen \u2013 von winzigen Bildbereichen (Patches) zur Erkennung lokaler Artefakte bis hin zum Gesamtbild. Unser Modell nutzt modernste Vision-Foundation-Modelle und verf\u00fcgt \u00fcber ein ganzheitliches Wissen durch das Training auf einer enormen Bandbreite an Deepfake-Typen.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/details>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

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    Deepfake-Erkennung zur Berechnung des\nAuthentizit\u00e4ts-Scores<\/h4>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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    Wof\u00fcr ist das Tool zur Bild-Deepfake-Erkennung gedacht? <\/div><\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t<\/path><\/svg><\/span>\n\t\t\t<\/path><\/svg><\/span>\n\t\t<\/span>\n\n\t\t\t\t\t\t<\/summary>\n\t\t\t\t
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    Dieses Tool hilft Nutzern, manipulierte oder synthetische, also KI-generierte, Bilder zu erkennen. Es analysiert visuelle und digitale Signale im Bild und erstellt einen zusammengefassten \u201eAuthentizit\u00e4ts-Score\u201c. Dieser sch\u00e4tzt ein, wie wahrscheinlich es ist, dass das Bild k\u00fcnstlich erzeugt oder manipuliert wurde.<\/p>

    WICHTIG: Es ersetzt nicht das menschliche Urteilsverm\u00f6gen, sondern dient als Entscheidungshilfe. Wir zeigen Ihnen, ob eine vertiefte Kontextanalyse ihres Bildes in Frage kommt, die Ihnen weitere Details zu Ursprung und Verbreitung geben kann.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/details>\n\t\t\t\t\t\t

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    Welche Arten der Deepfake-Erkennung bietet Gretchen? <\/div><\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t<\/path><\/svg><\/span>\n\t\t\t<\/path><\/svg><\/span>\n\t\t<\/span>\n\n\t\t\t\t\t\t<\/summary>\n\t\t\t\t
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    Es sind zwei Arten von Erkennungsmechanismen integriert:<\/p>

    1. Menschliche Gesichter: Der erste Typ konzentriert sich ausschlie\u00dflich auf Gesichter. Er pr\u00fcft, ob ein Gesicht mittels Face-Swap, Face-Reenactment (\u00c4nderung von Emotionen oder Lippensynchronit\u00e4t) oder Face-Editing (Modifizierung von Merkmalen, z. B. Altern) ver\u00e4ndert wurde. Diese Manipulationen erfolgen meist lokal, w\u00e4hrend der Rest des Bildes unver\u00e4ndert bleibt.<\/li>
    2. Synthese-Erkennung: Der zweite Mechanismus analysiert das gesamte Bild und pr\u00fcft, ob es vollst\u00e4ndig KI-generiert wurde. Das System schl\u00e4gt auch dann Alarm, wenn nur ein kleiner Teil durch KI-Tools wie Midjourney, Qwen oder Nano Banana ver\u00e4ndert wurde.<\/li><\/ol>

      Obwohl beide Methoden unabh\u00e4ngig arbeiten, weisen beide darauf hin, sobald ein Bild die Kriterien f\u00fcr Authentizit\u00e4t nicht erf\u00fcllt.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/details>\n\t\t\t\t\t\t

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      Bietet Gretchen AI eine visuelle Markierung der manipulierten Bereiche (Heatmap) an? <\/div><\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t<\/path><\/svg><\/span>\n\t\t\t<\/path><\/svg><\/span>\n\t\t<\/span>\n\n\t\t\t\t\t\t<\/summary>\n\t\t\t\t
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      Ja, in allen Enterprise-Tarifen bieten wir visuelle Markierungen an, die hervorheben, welche Bildregionen zur Entscheidung des Modells beigetragen haben. Besonders wichtig ist uns dabei Transparenz dar\u00fcber, was diese Ergebnisse tats\u00e4chlich bedeuten: Eine solche Markierung zeigt, worauf unser Detektor seine Entscheidung gest\u00fctzt hat \u2013 sie ist kein forensisch unumst\u00f6\u00dflicher Beweis f\u00fcr eine Manipulation. Bei lokalen Eingriffen wie Face-Swaps kann sie sehr aufschlussreich sein; bei vollst\u00e4ndig KI-generierten Inhalten hingegen gibt es keine einzelne \u201emanipulierte Stelle\u201c, die man sinnvoll einkreisen k\u00f6nnte. Deshalb kombinieren wir die visuelle Kennzeichnung stets mit einem kalibrierten Konfidenzwert (Confidence Score) und \u2013 falls erforderlich \u2013 einer l\u00fcckenlos nachvollziehbaren Dokumentation, damit das Ergebnis auch in Compliance- und Beweiskontexten absolut belastbar bleibt.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/details>\n\t\t\t\t\t\t

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      Was sehe ich nach meinem Upload auf dem Dashboard? <\/div><\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t<\/path><\/svg><\/span>\n\t\t\t<\/path><\/svg><\/span>\n\t\t<\/span>\n\n\t\t\t\t\t\t<\/summary>\n\t\t\t\t
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      Sobald Sie ein Bild oder Video in unser Dashboard geladen haben, k\u00f6nnen Sie entscheiden, ob Sie eine schnelle Deepfake-Erkennung, oder eine umfassende Kontextanalyse inklusive Deepfake-Erkennung starten.\u00a0<\/span><\/p>

      Die resultierenden <\/span>Authentizit\u00e4ts-Scores<\/i><\/b> werden direkt unter den jeweiligen Bildern angezeigt.<\/span><\/p>

      Darunter folgen die Ergebnisse unserer netzweiten Suche nach <\/span>Referenzbildern<\/i><\/b>. <\/span>Diese zeigen die Verbreitung der gefundenen Kontextinformationen. <\/span>Datum, Handlung, Ort, Person und Quelle werden in einem Schritt recherchiert und erscheinen in einer \u00fcbersichtlichen Auswertung. So erkennen Sie Konsistenzen und Widerspr\u00fcche auf einen Blick.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/details>\n\t\t\t\t\t\t

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      Wie ist der Authentizit\u00e4ts-Score zu interpretieren? <\/div><\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t<\/path><\/svg><\/span>\n\t\t\t<\/path><\/svg><\/span>\n\t\t<\/span>\n\n\t\t\t\t\t\t<\/summary>\n\t\t\t\t
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      Ein sehr niedriger Score (unter 10 %) bedeutet, dass starke Indizien f\u00fcr eine synthetische Erzeugung oder Manipulation vorliegen.
      <\/span>Der Bereich bis ca. 50 % deutet auf eine hohe Wahrscheinlichkeit hin, dass das vorliegende Bild manipuliert wurde.
      <\/span>Umgekehrt bedeutet das Urteil \u201eSicher authentisch\u201c (um 100%), dass eine hohe Gewissheit \u00fcber die Echtheit des Bildes besteht. Da die Sch\u00e4tzung mehrere Schritte umfasst, die auch uneindeutig sein k\u00f6nnen, geben wir diese Ergebnisse transparent heraus.<\/span><\/p>

      Wir glauben, dass die Offenlegung der algorithmischen Gewissheit (auch in Zweifelsf\u00e4llen) der Schl\u00fcssel zur Vertrauensbildung ist.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/details>\n\t\t\t\t\t\t

      \n\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t
      Warum gibt es manchmal das Ergebnis \u201eUneindeutig\/Unsicher\u201c? <\/div><\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t<\/path><\/svg><\/span>\n\t\t\t<\/path><\/svg><\/span>\n\t\t<\/span>\n\n\t\t\t\t\t\t<\/summary>\n\t\t\t\t
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      KI-generierte Medien entwickeln sich rasant. Neue Modelle hinterlassen oft digitale Fingerabdr\u00fccke, die dem Erkennungsmodell noch nicht bekannt sind.\u00a0
      <\/span>Auf der anderen Seite k\u00f6nnen reale Bilder durch starke Bearbeitung, Filter oder Kompression Artefakte aufweisen, die f\u00fcr den Detektor verd\u00e4chtig wirken. Auch moderne Smartphone-Kameras nutzen oft (automatisch) KI-Filter. In solchen F\u00e4llen empfehlen wir eine weitere Untersuchung mithilfe der Metadaten und Kontextanalyse des Dashboards.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/details>\n\t\t\t\t\t\t

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      Welche Arten von Deepfake-Modellen kann das Tool erkennen? <\/div><\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t<\/path><\/svg><\/span>\n\t\t\t<\/path><\/svg><\/span>\n\t\t<\/span>\n\n\t\t\t\t\t\t<\/summary>\n\t\t\t\t
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      Unsere Modelle sind robust gegen\u00fcber einer Vielzahl von Verfahren, da sie mit Daten aus \u00fcber 120 verschiedenen Algorithmen trainiert wurden. Dazu geh\u00f6ren Methoden zur Bildmanipulation (z. B. Face-Swap) sowie generative Modelle (Vollsynthese). Technisch abgedeckte Methoden sind unter anderem: FaceShifter, FaceSwap, SimSwap, DeepFaceLab, HeyGen, VQGAN, StyleGAN3, SD-2.1, Midjourney 6, Gemini 2.5 Flash, Nano Banana, Grok-Imagine <\/span> und viele weitere.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/details>\n\t\t\t\t\t\t

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      Wo liegen die Grenzen des Tools? <\/div><\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t<\/path><\/svg><\/span>\n\t\t\t<\/path><\/svg><\/span>\n\t\t<\/span>\n\n\t\t\t\t\t\t<\/summary>\n\t\t\t\t
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      Das Tool arbeitet am besten mit Bildern in Originalaufl\u00f6sung. Screenshots oder skalierte Versionen verlieren oft wichtige Signale. Rauschen oder starke JPEG-Kompression erh\u00f6hen die Unsicherheit. Derzeit ist das Tool f\u00fcr Gesichter und menschenzentrierte Bilder optimiert; unbelebte Objekte oder Landschaften sind schwerer zu erkennen.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/details>\n\t\t\t\t\t\t

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      Kann das Tool irren? <\/div><\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t<\/path><\/svg><\/span>\n\t\t\t<\/path><\/svg><\/span>\n\t\t<\/span>\n\n\t\t\t\t\t\t<\/summary>\n\t\t\t\t
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      Kurz gesagt: Ja. Kein KI-Tool ist perfekt. Es gibt zwei Fehlerszenarien:<\/p>

      1. Falsch Positive: Ein echtes Bild wird als Fake markiert.<\/span><\/li>
      2. Falsch Negative: Ein manipuliertes Bild wird als echt eingestuft. <\/span><\/li><\/ol>

        Deshalb verfolgen wir die Philosophie \u201eAssistieren, nicht ersetzen\u201c. Unser Dashboard erg\u00e4nzt die Forensik um die Kontextanalyse f\u00fcr eine 360-Grad-Bewertung, um Faktenchecker bestm\u00f6glich zu unterst\u00fctzen.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/details>\n\t\t\t\t\t\t

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        Beeinflussen Weichzeichner (z. B. \u201eBeautifier\u201c) die Erkennung? <\/div><\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t<\/path><\/svg><\/span>\n\t\t\t<\/path><\/svg><\/span>\n\t\t<\/span>\n\n\t\t\t\t\t\t<\/summary>\n\t\t\t\t
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        Wenn diese Filter in erheblichem Ma\u00dfe generative KI nutzen, schl\u00e4gt der Detektor an. Da die Wirkung dieser Filter jedoch stark variiert, arbeiten wir kontinuierlich daran, die Robustheit gegen\u00fcber solchen Einfl\u00fcssen zu verbessern.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/details>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

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        Die API<\/h4>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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        Was sind die Voraussetzungen f\u00fcr die Gretchen AI API? <\/div><\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t<\/path><\/svg><\/span>\n\t\t\t<\/path><\/svg><\/span>\n\t\t<\/span>\n\n\t\t\t\t\t\t<\/summary>\n\t\t\t\t
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        F\u00fcr die Nutzung der Gretchen AI API ben\u00f6tigen Sie ein aktives Gretchen-AI-Konto sowie einen API-Schl\u00fcssel, den Sie in Ihrem Dashboard generieren. Die Authentifizierung erfolgt \u00fcber diesen Schl\u00fcssel im Request-Header. Hochgeladene Inhalte m\u00fcssen in einem unters\u00fctzten Format vorliegen. Weitere Details finden Sie in unserer Anleitung<\/a>.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/details>\n\t\t\t\t\t\t

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        Welche Vorteile und Nachteile hat die Integration? <\/div><\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t<\/path><\/svg><\/span>\n\t\t\t<\/path><\/svg><\/span>\n\t\t<\/span>\n\n\t\t\t\t\t\t<\/summary>\n\t\t\t\t
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        Die API-Integration erm\u00f6glicht es Ihnen, die Deepfake-Erkennung von Gretchen AI direkt in Ihre eigenen Systeme und Workflows einzubinden \u2013 etwa in Redaktions-, Verifizierungs- oder Content-Management-Tools. So lassen sich auch gro\u00dfe Mengen automatisiert und skalierbar pr\u00fcfen, ebenso wie Live-Daten in Echtzeit, etwa laufende Streams oder \u00dcbertragungen. Alles nahtlos integriert in Ihre bestehenden Prozesse und ohne manuelle Uploads. F\u00fcr gelegentliche Einzelpr\u00fcfungen steht Ihnen alternativ jederzeit unsere Weboberfl\u00e4che zur Verf\u00fcgung.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/details>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

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        Medien-Kontextanalyse<\/h4>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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        Was macht die Kontextanalyse? <\/div><\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t<\/path><\/svg><\/span>\n\t\t\t<\/path><\/svg><\/span>\n\t\t<\/span>\n\n\t\t\t\t\t\t<\/summary>\n\t\t\t\t
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        Sie arbeitet unabh\u00e4ngig vom Authentizit\u00e4ts-Score und sucht im Web nach identischen, \u00e4hnlichen oder ereignisbezogenen Bildern (Referenzbilder), basierend auf dem hochgeladenen Bild oder Video. Au\u00dferdem werden Webseiten, auf denen diese Bilder ver\u00f6ffentlicht wurden, nach Informationen zum Kontext des Bildes durchsucht. Per Klick auf ein Referenzbild sehen Sie, welche Quellen welche Informationen (Datum, Ort, etc.) beinhalten, was Widerspr\u00fcche unmittelbar sichtbar macht. <\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/details>\n\t\t\t\t\t\t

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        Wie aktuell sind die Suchergebnisse? <\/div><\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t<\/path><\/svg><\/span>\n\t\t\t<\/path><\/svg><\/span>\n\t\t<\/span>\n\n\t\t\t\t\t\t<\/summary>\n\t\t\t\t
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        Unser Suchindex wird regelm\u00e4\u00dfig aktualisiert. Gro\u00dfe Websites werden in der Regel mehrmals t\u00e4glich erfasst. Die im Dashboard angezeigten Ergebnisse spiegeln den Stand zum Zeitpunkt der Analyse wider. F\u00fcr neu hinzugekommene Inhalte k\u00f6nnen Sie jederzeit eine neue Suche starten.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/details>\n\t\t\t\t\t\t

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        Kann die Zeitachse (Timeline) falsche Ergebnisse liefern? <\/div><\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t<\/path><\/svg><\/span>\n\t\t\t<\/path><\/svg><\/span>\n\t\t<\/span>\n\n\t\t\t\t\t\t<\/summary>\n\t\t\t\t
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        Ja, gelegentlich k\u00f6nnen Zeitstempel irref\u00fchrend sein. Dies passiert oft bei Archivseiten von Medienh\u00e4usern, wenn der Zeitstempel das Datum der Archivseite anzeigt und nicht das urspr\u00fcngliche Ver\u00f6ffentlichungsdatum des Artikels, in dem das Bild erschien.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/details>\n\t\t\t\t\t\t

        \n\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t
        Was passiert, wenn kein Referenzbild oder Original im Web gefunden wird? <\/div><\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t<\/path><\/svg><\/span>\n\t\t\t<\/path><\/svg><\/span>\n\t\t<\/span>\n\n\t\t\t\t\t\t<\/summary>\n\t\t\t\t
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        Auch wenn kein exaktes Duplikat im Web gefunden wird, zeigt das Dashboard visuell \u00e4hnliche Bilder an und liefert so wertvolle Hinweise. Unabh\u00e4ngig davon wird der Authentizit\u00e4ts-Score f\u00fcr Ihr Bild immer berechnet und gibt Ihnen eine fundierte Einsch\u00e4tzung zur m\u00f6glichen Manipulation.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/details>\n\t\t\t\t\t\t

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        Was ist die ereignisbasierte Bildsuche? <\/div><\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t<\/path><\/svg><\/span>\n\t\t\t<\/path><\/svg><\/span>\n\t\t<\/span>\n\n\t\t\t\t\t\t<\/summary>\n\t\t\t\t
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        Die ereignisbasierte Bildsuche erg\u00e4nzt die klassische R\u00fcckw\u00e4rtssuche um eine erweiterte Perspektive. Statt nur identische Kopien zu finden, hilft sie dabei, den zeitlichen und inhaltlichen Kontext eines Ereignisses zu bestimmen. Dabei werden auch unterschiedliche Aufnahmen desselben Geschehens aus verschiedenen Blickwinkeln identifiziert. So entsteht ein umfassenderes und besser einordbares Gesamtbild.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/details>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

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        Newsletter<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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        Neueste Updates zu Medienverifikation, Deepfakes und digitaler Integrit\u00e4t.<\/h4>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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        Neue Entwicklungen & Verifikationsfunktionen \n<\/div>\n \n <\/div>\n <\/div>\n \n
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        Updates zur Deepfake-Erkennung & Case Studies<\/div>\n \n <\/div>\n <\/div>\n \n
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        Signale zu neuen Trends in der Medienmanipulation<\/div>\n \n <\/div>\n <\/div>\n \n
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        Kein Spam. Nur gelegentliche, relevante Updates<\/div>\n \n <\/div>\n <\/div>\n \n\n \n\n<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t
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