Joseph Nserat
Digital Management & New Media, Ludwig-Maximilians-Universität München
Transparency Measures on Audiovisual AI-generated Content on Digital Platforms
Audiovisuelle, KI-generierte Medieninhalte (Fotos, Videos, Audios) wie Deepfakes beeinflussen zunehmend das Vertrauen in digitale Informationen sowie das Nutzerverhalten auf Plattformen wie X und Meta. Vor dem Hintergrund zunehmender Transparenzanforderungen durch den EU AI Act addressiert das Dissertationsvorhaben die Effektivität, Wahrnehmung und Wirkung ausgewählter Transparenzmaßnahmen gegen diese Inhalte. Dabei stehen insbesondere Labeling und AI-Literacy im Vordergrund, wodurch Nutzer beim Erkennen und Einordnen audiovisueller KI-Inhalte unterstüzt werden sollen. In diesem Kontext berücksichtigt die Arbeit sowohl Chancen, etwa im Bildungsbereich, als auch gesellschaftliche Risiken wie Falsch- und Desinformation. Ein Mixed-Methods-Ansatz kombiniert qualitative und quantitative Verfahren, um Nutzerwahrnehmungen auf die Transparenzmaßnahmen der Plattformen zu untersuchen und daraus Implikationen für die Effektivität und Gestaltung von Labeling und AI-Literacy abzuleiten.