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Die phä­no­me­nale Ent­wick­lung von KI-Tools hat es leicht gemacht, schnell eine Story zu erstel­len, was es für den Leser schwie­rig macht, den Wahr­heits­ge­halt oder die Ver­läss­lich­keit einer Nach­rich­ten­quelle oder eines Arti­kels zu beur­tei­len. So wurde bei­spiels­weise Anfang die­ses Jah­res ein Arti­kel über den angeb­li­chen Selbst­mord des Psych­ia­ters des israe­li­schen Pre­mier­mi­nis­ters Ben­ja­min Netan­jahu geteilt. Es han­delte sich jedoch um eine KI-gene­rierte Neu­fas­sung eines sati­ri­schen Stücks aus dem Jahr 2010.

Das Pro­blem ist weit ver­brei­tet. Laut Umfra­gen des Pear­son Insti­tute hal­ten 95 % der Ame­ri­ka­ner und 93 % der Euro­päer die Ver­brei­tung von Fehl­in­for­ma­tio­nen für ein Pro­blem. Wie kann man also die Ver­brei­tung von Fehl­in­for­ma­tio­nen bekämp­fen? Es gibt ver­schie­dene Mög­lich­kei­ten, die Rich­tig­keit eines Arti­kels zu über­prü­fen, wie z.B. die SIFT-Methode (Stop, Inves­ti­gate, Find, Trace), die P.R.O.U.N.D. Quel­len­be­wer­tungs­me­thode (Pur­pose, Rele­vance, Objec­ti­vity, Veri­fia­bi­lity, Exper­tise and New­ness) und das Quer­le­sen. Quer­le­sen ist eine Stra­te­gie zur Unter­su­chung einer Quelle, bei der ein neuer Brow­ser-Tab geöff­net wird, um eine Suche durch­zu­füh­ren und andere Quel­len zu kon­sul­tie­ren. Beim Quer­le­sen wer­den die Infor­ma­tio­nen über­prüft, indem die Quelle durch­sucht wird, anstatt auf der Seite nach unten zu scrol­len.