How accurate is SUS IT at detecting AI content?

SUS IT uses advanced forensic analysis with Chain-of-Thought reasoning across all content types -- audio, video, images, and text. Accuracy depends on file quality; uncompressed files provide the best results. The system provides confidence levels (Low, Medium, High) for every analysis.

Can I analyze screen recordings?

We advise against it. Screen recording re-encodes the video, blending frames and adding compression artifacts that destroy the specific digital fingerprints our AI looks for, often causing false positives.

How does the forensic analysis work?

SUS IT uses a 'Chain-of-Thought' process with advanced reasoning models. Instead of a simple guess, the system debates evidence (e.g., 'Is this a compression error or a generative flaw?') before delivering a verdict. This takes about 30-60 seconds but ensures high accuracy.

What is the 'Humanizer Report'?

If content is flagged as AI, the Humanizer Report analyzes the specific artifacts detected and generates a custom guide on how to fix them (e.g., mixing changes for audio, rewriting advice for text) to make the content appear more natural.

Is SUS IT free to use?

Yes! Every new user gets 1 free scan on signup -- no credit card required. You can analyze audio, video, text, and images. Additional credits can be purchased or earned through referrals.

How accurate is the AI detection?

SUS IT uses advanced forensic analysis with Chain-of-Thought reasoning. Accuracy depends on file quality - uncompressed files (WAV, FLAC) provide the most accurate results. The system provides confidence levels (Low, Medium, High) for each analysis.

Can I check my homework for AI?

Yes! SUS IT is designed for students to check essays and homework for AI-generated content. Upload your document and get a detailed analysis with a Humanize Report to improve your writing if needed.

What AI models can SUS IT detect?

SUS IT can detect content from ChatGPT, Gemini, Claude, Suno, Udio, Sora, Kling, Runway, DALL-E, Midjourney, Stable Diffusion, and other major AI generation tools.

Can SUS IT detect bot accounts on social media?

Yes! SUS IT's BOT or NOT feature analyzes Instagram, TikTok, Twitter, LinkedIn, YouTube, and Facebook profiles to detect bot accounts, fake followers, shadow bans, and AI-generated posts. Get detailed reports on account authenticity.

Video2. Mai 2026Aktualisiert Mai 20269 Min. Lesezeit

So erkennen Sie KI-generiertes Video: Praxisleitfaden 2026

Matt · Redaktion SUS IT

Matt ist spezialisiert auf Video-Forensik und computergestützte Medienanalyse.

Aktueller Leitfaden zu KI-Video von Sora, Kling und Runway – visuelle Artefakte, Bewegungsanalyse, forensische Tools.

2026 ist KI-Video deutlich schwerer zu spotten als vor zwei Jahren. Sora, Kling, Runway Gen-3 und Pika 2.0 haben die offensichtlichsten Artefakte reduziert. Korn, Bewegung, Gesichter bei schnellen Bewegungen wirken oft echt. Die Hinweise sind gewandert – dieser Leitfaden zeigt, wo Sie jetzt hinschauen, wann Tools nötig sind und wie Sie eine Prüfgewohnheit etablieren.

Warum 2026 anders ist

2024/25 verschob das Feld: erste Tools flackerten, verzerrten Gesichter, unmögliche Physik. Neue Generation (Sora, Kling 2.0, Runway Gen-3, Pika 2.0) besteht den Casual-Check. Der Beweislast-Shift: kein einzelnes „kaputtes“ Frame mehr. Systematische Prüfung über Dimensionen, oft forensische Bestätigung.

Zeitliche Kohärenz: zuverlässigstes Signal

Das konsistenteste Artefakt ist zeitliche Inkohärenz – Details, die frameübergreifend stabil sein sollten, springen. Video auf 0,25x: Hauttextur glättet/rescharft; Hintergrundelemente wandern minimal; Haarstränge wechseln Bahn; Stofffalten springen statt zu fließen. Modelle rendern Frames teilweise unabhängig – Kontinuität ist besser, nicht perfekt. Echtes Video erfasst dieselbe physische Szene.

Physik: Haar, Wasser, Stoff

Physiksimulation ist sichtbar schwierig. Haar als System unter Gravitation/Wind/Masse vs. einzelne Stränge, die verschwinden. Wasser ohne korrekte Oberflächenspannung/Licht, oft zu glatt oder loop-artig. Stoff fließt nicht zur Körperbewegung/Wind – Richtungsfehler. Bei diesen Elementen slow-motion nutzen.

Hintergrund-Inkonsistenzen

KI priorisiert Vordergrund; Hintergrund driftet zwischen Shots: Fensterposition, Winkel, Kleidung von Crowd-Mitgliedern zwischen Cuts, Text auf Schildern/Screens ändert sich. Echtes Set bleibt physisch konsistent trotz Schnitten.

Korn- und Rauschmuster

Echte Kameras haben charakteristisches, physikalisch plausibles Rauschen. KI-Video ist oft zu clean oder Korn als Post mit falschem räumlichen/photometrischen Verhalten. Zoom in flache Flächen (Himmel, Wand, Haut) – subtil falsches Rauschfeld.

rPPG: der „Herzschlag“-Test

Remote Photoplethysmography (rPPG) nutzt subtile Hautfarbesschwankungen durch Puls. Echte Gesichter enthalten diese Signale; typische KI-Gesichter simulieren Physiologie nicht. Forensik mit rPPG hilft bei Close-up-Talking-Heads und KI-News-Anchors.

Tool-spezifische Tendenzen 2026

Sora: hohe Produktionsästhetik, fast zu perfekte Umgebungen, CG-artige Sets, manchmal zu glatte Kamerabewegung. Kling: starke Gesichter, manchmal lange Gliedmaßen/Randkörper. Runway Gen-3: dynamische Szenen, aber mechanische Übergänge zwischen Bewegungszuständen. Pika: stark in Kurzclips, längere Generierung zeigt zeitliche Artefakte. Heuristiken, keine absoluten Regeln.

Wann Forensik

Augen triagieren, reichen bei hohen Einsätzen nicht. Forensik: Frequenzmuster pro Frame, zeitliche Kohärenzmetriken, AV-Sync, Rauschverteilung. SUS IT-Video-Pipeline kombiniert diese Schritte für Inhalte, die visuell „clean“ wirken.

Praktische Checkliste

(1) Verlangsamen auf 0,25x/0,1x in dynamischen Passagen. (2) Physik prüfen – Haar, Wasser, Stoff, Randkörper. (3) Hintergrund über Schnitte. (4) Rauschen in glatten Flächen gezoomt. (5) Kanten Gesicht/Haar. (6) Lippen-Sync bei Sprache. (7) Forensik vor folgenreichen Urteilen. Ein Artefakt ≠ Beweis; Muster schon. Außergewöhnlicher Inhalt + dubiose Quelle = unverifiziert behandeln.

Grenzen

Stark komprimiertes Video verliert HF-Information für Forensik. Zukünftige Generatoren beheben viele heutigen Tells. Haltung: nicht „ich erkenne immer KI-Video“, sondern „systematische Prüfung vor außergewöhnlichen Wahrheitsansprüchen“. Bei hochwertigem Deepfake ist Unsicherheit ehrlich – kommunizieren statt vorgeblicher Gewissheit.