LONDON (IT BOLTWISE) – Recherchen zeigen, dass KI-generierte Influencerinnen auf Instagram und TikTok gezielt AfD-Werbung verbreiten. Die Profile verknüpfen dabei teils rechtsextreme Inhalte mit bezahlpflichtigen Erotik-Accounts, darunter eine Fanvue-ähnliche Vermarktung. Für die Manipulation reicht häufig schon der Eindruck einer realen Person, ohne dass KI-Hinweise sichtbar gemacht werden. Gleichzeitig bleibt unklar, ob hinter der Verbreitung eine koordinierte Kampagne steckt oder eher ein Zusammenspiel vieler Einzelakteure.
Beim Scrollen auf Instagram und TikTok fallen derzeit immer wieder Profile auf, die wie Influencerinnen wirken, aber inhaltlich einen Mix aus AfD-nahem Messaging, rechten bis rechtsextremen Narrativen und Erotik- bzw. Abo-Content bedienen. In den Berichten wird genau diese Verknüpfung als auffällig beschrieben: Die Social-Media-Kanäle dienen offenbar als Reichweiten- und Vertriebsmaschine, während über separate Plattformen zahlpflichtige Inhalte monetarisiert werden. Dass derartige Muster nicht erst seit gestern existieren, macht die Technik dahinter besonders brisant: KI-gestützte Bild- und Videogenerierung sowie textbasierte Content-Erstellung senken die Hürde, schnell neue Profile aufzubauen und Varianten auszuspielen.
Technisch beginnt das Problem meist mit der Personalisierung des Inputs. Wenn ein Account über Wochen hinweg konsistent wirkt, entsteht bei Nutzern ein Vertrauensanker – selbst dann, wenn einzelne Details inkonsistent sind. Im konkreten Fall wird ein Profil namens „Zola“ beschrieben, das sich selbst als Krankenschwester ausgibt und mit biografischen Elementen wie „aus dem Senegal nach Deutschland gekommen“ arbeitet. Auf dem Account findet sich zudem der Einstieg in ein politisch aufgeladenes Storytelling, etwa über Aussagen zum Islam, zu Impfungen und zu Transpersonen. Gleichzeitig wird der Link zur eigenen Bezahlplattform ausgebaut: Das Profil wirbt in aufreizenden Posen für exklusiven, bezahlpflichtigen Content und nennt dafür laut Beschreibung einen Betrag von 12 Euro im Monat.
Entscheidend ist dabei weniger der einzelne Post als die Darstellung über viele Wiederholungen hinweg. Laut den Recherchen sprechen mehrere Indizien dafür, dass „Zola“ zumindest teilweise KI-basiert ist: So werden in den beschriebenen Bewegungen Deformationen an Körperteilen erwähnt, zudem sollen sich Wohnungsdetails von Beitrag zu Beitrag unterscheiden. Genau diese Art von „klingt plausibel, wirkt aber bei genauerem Hinsehen falsch“-Effekt ist ein typischer Schwachpunkt synthetischer Medien, bei dem Konsistenz über alle Frames, Perspektiven und Hintergrundobjekte hinweg schwer vollständig zu halten ist. Gleichzeitig bleibt die Beweislage offen, ob ausschließlich eine vollständig generierte Person zum Einsatz kommt oder ob bei echten Personen lediglich Videos bzw. Sequenzen manipuliert wurden. In der Praxis kann beides vorkommen: Vollsynthetische Assets sind inzwischen relativ leicht herzustellen, während das Stehlen oder Wiederverwenden echter Aufnahmen für Angreifer den Vorteil hat, dass Körper und Kleidung zunächst realer erscheinen.
Skaliert wird das Ganze offenbar durch ein Netzwerk, nicht durch Einzelfälle. In den Berichten wird von rund 190 Profilen auf mehreren Plattformen gesprochen, die 22 angebliche Creatorinnen repräsentieren sollen und Millionen von Usern erreicht haben. Auffällig sei auch, dass KI-gestützte Profile nach den Angaben praktisch nie sichtbar als „KI-generiert“ oder „KI-verbessert“ gekennzeichnet werden. Gerade diese Kennzeichnung ist für Nutzer eine zentrale Orientierungshilfe, weil sie den Umgang mit dem Inhalt verändert: Wer transparenter informiert wird, prüft Aussagen und Bilder anders. Auf dem Beispielkonto von „Zola“ findet sich der Hinweis dagegen offenbar im Kontext der Bezahlplattform, nicht in den frei sichtbaren Social-Media-Uploads. Das verschiebt die Transparenz also dorthin, wo die Reichweite typischerweise bereits abnimmt und die Kaufentscheidung ansteht.
Wen das wirtschaftlich anspricht, ist wiederum die Schnittstelle aus Ideologie, Sex-Content und algorithmischer Verbreitung. In den Berichten wird geschildert, dass die Inhalte trotz KI-Verdachts starkes Feedback erhalten: Kommentare loben Aussagen, andere fragen auf eine angeblich „echte Begegnung“ ab. Das deutet darauf hin, dass der Effekt nicht nur in der Provokation liegt, sondern auch in der zielgerichteten Ansprache – der Account passt sich dabei der Erwartungshaltung seiner Zielgruppe an. Gleichzeitig verkompliziert der Auslandsbezug die Ermittlungslogik: Für die angeblich betriebenen Profile werden Standortangaben aus mehreren Ländern genannt, darunter Ungarn, Thailand, Indien und die Philippinen. Solche Streuung erschwert die Nachverfolgung, weil Verantwortlichkeiten häufig in mehreren Rechtsräumen auseinanderfallen und technische Spuren (Konten, Zahlungsflüsse, Geräte) nicht zwingend konsistent bleiben.
Ein weiterer Aspekt ist die Frage nach der Organisation. Den Recherchen zufolge lässt sich bislang keine koordinierte Gesamtaktion sauber nachweisen. Das bedeutet nicht, dass kein Muster existiert, sondern dass die Belege für eine zentrale Steuerung fehlen könnten oder sich hinter wiederkehrenden Handgriffen verlieren. Für Betroffene bleibt trotzdem eine klare Praxisempfehlung: Wer Inhalte sieht, die gleichzeitig politisch hoch aufgeladen und stark monetarisiert sind, sollte die Plausibilitätsprüfung konsequent ernst nehmen. Das betrifft nicht nur „KI erkennt man am Bild“, sondern auch Meta-Indikatoren wie Profilkonsistenz, wiederverwendete Wortwahl, identische Elemente in verschiedenen Posts und auffällige Fehler in Hintergrundobjekten. Für Plattformen und Werbetreibende verschiebt sich dadurch der Schwerpunkt: Moderation und Werbe-Compliance müssen stärker über semantische Muster und Konsistenzsignale laufen, statt allein auf visuellen Einzelmerkmalen zu reagieren.
Für Unternehmen und öffentliche Einrichtungen, die mit Social-Media-Kommunikation arbeiten, wird das Thema zudem zur operativen Sicherheitsfrage. Je schneller KI-Accounts erstellt und über Reichweitenwege verteilt werden, desto mehr steigt der Aufwand, echte von synthetischen Profilen zu trennen – insbesondere dann, wenn Inhalte in mehreren Schichten auftreten (öffentlich, bezahlpflichtig, verlinkt, re-posted). Der nächste Schritt liegt daher weniger in einer einzelnen Gegenmaßnahme als in einer Kette: technische Erkennung (z. B. synthetische Muster und Medienkonsistenz), redaktionelle Prüfung risikoreicher Profile und klare Prozesse, wie man Verdachtsfälle dokumentiert. Damit wird aus dem „erwischt man beim Scrollen“-Problem ein planbares Prüf- und Reaktionskonzept.
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