Die Grünen-Politikerin Renate Künast geht juristisch gegen eine Falschnachricht vor, die ihr unterstellt, zum Mord einer Studentin in Freiburg gesagt zu haben: „der traumatisierte Junge Flüchtling hat zwar getötet man muss ihm aber jetzt trotzdem helfen.“ Unionspolitiker rufen dazu auf, Fake-News strafrechtlich zu sanktionieren. Der CSU-Politiker Stephan Mayer forderte gar einen Straftatbestand für Desinformationskampagnen im Internet: Die Debatte um Falschnachrichten im Netz erhitzt zunehmend die Gemüter.

Seitdem Facebook im August sein News-Team entlassen und durch Algorithmen ersetzt hat, sind dort wiederholt Fake-News eingespielt worden. Die Fake-Blase ist auch im realen Leben angekommen: Vor wenigen Tagen marschierte ein 28-Jähriger aus North Carolina mit einem Sturmgewehr bewaffnet in die Washingtoner Pizzeria „Comet Ping Pong“ und bedrohte einen Angestellten, weil im Internet das Gerücht kursierte, Vertraute von Hillary Clinton hätten vom „Comet“ aus ein Pädophilie-Netzwerk betrieben.

Lügen haben dieselbe Struktur wie Wahrheiten

Facebook hat nun ein Anti-Fake-News-Tool patentiert, das automatisiert Fake-News entfernen soll. Das System soll mithilfe eines maschinell lernenden Moduls einen „Score“ berechnen, der eine Wahrscheinlichkeit indiziert, mit der der Content zu beanstanden ist. Das technische Problem besteht jedoch darin, dass sich Pornographie oder Hasskommentare (anhand auffälliger Hashwerte oder Schlüsselwörter) viel leichter identifizieren lassen als Fake-News. Bevor man Falschnachrichten filtert, müsste man erst mal klären, was man darunter versteht. Es handelt sich um eine philosophische Frage, die sich nicht einfach mit von einem Software-Tool beantworten lässt. Lügen haben, so paradox das klingen mag, dieselbe grammatische Struktur wie Wahrheiten. In der binären Logik der Algorithmen gibt es keine Graustufen. Doch was passiert, wenn die Maschine einen „Wahrheitsscore“ – man fühlt sich bei derlei Begrifflichkeiten unweigerlich an Orwells Wahrheitsministerium erinnert – von 60 Prozent ausspuckt? Ist das dann wahr oder falsch? Vermag ein Algorithmus zwischen falschen Fakten und Satire zu differenzieren? Und ist es nicht ein grundrechtliches Problem, wenn ein Tech-Konzern definiert, was falsche Tatsachenbehauptungen sind, die aus dem Schutzbereich der Meinungsfreiheit herausfallen?

Die Seite „Real News Right Now“ zum Beispiel sieht auf den ersten Blick aus wie eine dieser typischen Fake-News-Seiten, wie sie auch die Clickworker in Mazedonien bastelten, die damit viel Geld verdienten. Auf den zweiten Blick bemerkt man jedoch die Ironie. Die Überschriften lauten zum Beispiel „Trump in der Kritik für 90-minütige Skype-Session mit Kim Jong-un“ (eine Anspielung auf Trumps Telefonat mit Taiwans Präsidentin Tsai Ing-wen). Das ist zwar frei erfunden, könnte aber doch als Satire durchgehen. Wenn Facebook nun den großen Besen schwingt, würden Meldungen wie diese gleich mitgekehrt und als Unrat entsorgt. Algorithmen kennen keine Ironie. Das zeigt, dass die Anti-Fake-News-Agenda, der sich Facebook und andere Tech-Konzerne verschrieben haben, autoritär und antiaufklärerisch ist. Nach den Anschlägen auf „Charlie Hebdo“ hieß es allenthalben: Satire darf alles. Heute steht Satire im Verdacht, Fake-News zu sein – und droht auf den Index zu geraten. Durch die Verbannung von Falschnachrichten immunisiert man sich gegen jeglichen Diskurs.

Kein Vertrauen mehr in unseren Wahrheitsbegriff

Trotzdem vertrauen Internetkonzerne unbeirrbar auf technische Lösungen. Auch Google, das sich ebenso wie Konkurrent Facebook mit dem Vorwurf konfrontiert sieht, Fake-News, zu verbreiten, setzt auf die Macht der Algorithmen: „Ich bin absolut überzeugt, dass diese Fragen über Validität, gute und schlechte Informationen, aussortiert werden“, sagte Eric Schmidt, CEO von Googles Mutterfirma Alphabet neulich. Seit über einem Jahr tüftelt ein Entwicklerteam von Google an einem System, das Suchmaschinentreffer nicht mehr nach Beliebtheit, sondern nach Vertrauenswürdigkeit der Quellen anordnet. Mittels einer computerisierten Extraktionstechnik wird jeder Satz in seine Einzelteile zerlegt und ein „Vertrauenswürdigkeitsscore“ ermittelt, der das Dokument als authentisch ausweist. Doch letztlich operiert auch dieses Werkzeug mit quantitativen Kriterien, weil es einzelne Elemente mit anderen, weniger vertrauenswürdigen Quellen im Netz abgleicht – und anfällig für Falschmeldungen ist. Dass wir einer Maschine die Verifizierung von Fakten überantworten, zeigt, dass wir offensichtlich kein Vertrauen mehr in unseren Wahrheitsbegriff haben.