LONDON (IT BOLTWISE) – Mit „Decoy Font“ will der Typografie-Researcher Eric Lu verhindern, dass KI-Chatbots Nutzertexte zuverlässig aus Bildern herauslesen. Die Schrift kombiniert zwei Ebenen: klare, aber im Hintergrund liegende Formen wirken auf Menschen unterschiedlich als für große Sprachmodelle. In Tests sollen Modelle wie GPT-5.6 Sol und Gemini 3.5 stattdessen andere, scheinbar widersprüchliche Botschaften erkennen. Gleichzeitig versteht Lu den Ansatz eher als Benchmark für KI-Lesegrenzen und als Startpunkt für eine Debatte über KI-Vertrauen.
Wer Text wirklich schützen will, muss inzwischen auf einer Ebene ansetzen, die früher eher für Optik und Design reserviert war: der Wahrnehmung durch KI-Systeme. Mit „Decoy Font“ präsentiert der Mixfont-Gründer und KI-Forscher Eric Lu eine Schrift, die Nachrichten in zwei visuelle Schichten verpackt. Für Menschen lassen sich beide Ebenen in der Regel durch veränderte Blickrichtung, mehrmaliges Hinsehen oder durch das Umsetzen der Distanz zum Bildschirm lesen. Für große Sprachmodelle, die Bilder typischerweise als Pixelmuster auswerten und dabei besonders auf klar erkennbare Konturen im Vordergrund „zugreifen“, kippt dieses Gleichgewicht jedoch schnell.
Technisch basiert der Ansatz auf einer bekannten Kategorie von Täuschungsbildern: „Hybrid Images“. Dabei werden eine Komponente mit niedriger räumlicher Frequenz und eine zweite mit hoher räumlicher Frequenz kombiniert. Niedrige räumliche Frequenz bedeutet in der Praxis: große Flächen, flache Verläufe und grobe Formen. Die hochfrequente Schicht liefert demgegenüber Kanten, feine Linien und typischen Bildrauschen ähnliches Detail. In den klassischen Beispielen wirkt ein Motiv aus der Distanz wie eine Person, und beim näheren Hinsehen erscheint ein anderes Gesicht. Decoy Font überträgt diese Logik auf Typografie und nutzt bewusst, dass verschiedene Systeme unterschiedlich gut mit genau diesen visuellen Eigenschaften umgehen.
In der Darstellung von Decoy Font gibt es eine Vordergrund-Ebene aus dünnen, aber klaren Umrissformen und eine Hintergrund-Ebene aus dunkleren, unscharfen Flächen. Menschen lesen nach Lu beide Schichten, wenn sie ihren Fokus anpassen oder das Bild näher bzw. weiter betrachten. Große Sprachmodelle sollen dagegen häufig die weniger sichtbaren, aber im Bildkontext „präsenter“ wirkenden, sauber konturierten Vordergrundformen erkennen. Genau dieser Mechanismus wird im Mixfont-Blog anhand von Screenshots demonstriert: Ein Bild, das für Menschen „sleep early“ zeigt, wird von den genannten Modellen offenbar als andere Botschaft interpretiert, nämlich als „binge shows“. Weitere Beispiele auf der Seite sind „day dream“ statt „pay bills“ sowie „happy human“ statt „sorry robot“.
Auch der Weg zur Nutzung ist dabei Teil des Produkts: Decoy Font kann als Webanwendung betrieben werden, die gezielt versteckte Botschaften kodiert, oder als herunterladbare TTF-Datei. Letztere soll dazu führen, dass KI-Modelle den erzeugten Text als „Gibberish“ wahrnehmen. Dieser „Gibberish“-Status kann bei einigen Chatbots wiederum Misstrauen auslösen und sogar zu der Empfehlung führen, die Ausgabe zu analysieren. Für Eric Lu ist das jedoch nicht nur ein reines Anti-Scraping-Feature, sondern außerdem ein Experimentierfeld: Er verweist auf eine vorherige Arbeit namens „Ghost Font“, die Nachrichten über bewegte Animationen verschleiert. Damit wollten Lu und sein Team ausloten, wie weit sich „anti-AI“-Schriften als Konzept tragen lassen und wo die Grenzen schneller Lernkurven bereits heute verlaufen.
Innerhalb des Mixfont-Setups ordnet Lu die Schrift auch in die eigene KI-getriebene Produktlinie ein. Das Digital-Font-Foundry- und Research-Lab bietet etwa KI-gestützte Werkzeuge wie einen Text-zu-Bild-Font-Generator. In den Aussagen, die er im Zusammenhang mit Decoy Font teilt, wird sichtbar, dass es beim Erzeugen der optischen Täuschung nicht mit „einfach etwas Unschärfe“ getan ist: Er beschreibt viele Iterationen, bis die Balance aus Linienstärke, Unschärfe und Zeichenabständen so ausfiel, dass Menschen die beabsichtigte doppelte Lesbarkeit behalten, während KI-Systeme eher in die falsche Interpretation geraten. Daneben wurde laut Lu auch mit Farbvarianten experimentiert, ehe sich Grau als am besten lesbar und zugleich wirksam erwiesen haben soll.
Spannend ist der Blick auf mögliche Anwendungen über private Nachrichten hinaus. Lu nennt als Richtung auch CAPTCHA-ähnliche Szenarien, in denen einfache Tests zwischen menschlichem Nutzer und automatisierten Systemen unterscheiden sollen. Der Nutzen wäre dann nicht primär das Verbergen für Menschen, sondern das Erhöhen des Aufwands für maschinelles „Auslesen“ oder automatisierte Rekonstruktion. Gleichzeitig warnt Lu indirekt vor einer statischen Erwartung: Er hält es für möglich, dass KI-Modelle die Täuschung mit der Zeit leichter erkennen. Genau darin sieht er in praktischer Hinsicht eher einen Benchmark als einen dauerhaften Schutzmechanismus. Damit verschiebt sich die Debatte von „Schrift als Barriere“ hin zu „Schrift als Messinstrument“ für KI-Fähigkeiten und für das Thema öffentliche Vertrauenswürdigkeit in einer Welt, in der maschinelles Lesen von Content immer schneller wird.
Als Kontext für diese neue Art von „AI-Skepsis“ passt auch, dass Lu die Reaktion auf die Schrift als Ausdruck von KI-Ermüdung interpretiert. Sein Argument: Es gibt offenbar viele Menschen, die sich gegen die Präsenz von KI in ihrem Alltag wehren wollen. In diese Diskussion fällt ebenfalls ein weiterer Ansatz, der jüngst kritisch auf die Wahrnehmung von KI blickt: Ein Audio-Player namens Imago von Domenico di Paolo und Kieran Feechan, der eine kreative Alternative zu kommerziellen Musiksystemen bieten will, die offenbar auf aus dem Web gesammelten Trainingsdaten basieren. Zusammen genommen zeigt das: Während klassische Security-Mechanismen meist auf Zugriffskontrolle setzen, versuchen solche Typografie-Experimente die Informationsverarbeitung dort zu stören, wo KI typischerweise am liebsten liest – nämlich auf Ebene der visuellen Muster.
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