survey · Harvard Kennedy School Misinformation Review · la publicación, 28 jul 2026 · gratis
Un grupo de 54 expertos en desinformación ve los videos falsos como la amenaza más urgente, sobre todo en elecciones
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- El estudio, de un vistazo
- Quiénes
- expertos en desinformación generada por inteligencia artificial
- Cuántos
- 54
- Dónde
- Unión Europea, Norteamérica y otras regiones
- Cuándo
- julio de 2025 a marzo de 2026
- Tipo de estudio
- survey
- Quién lo hizo
- Universidad de Ciencias Aplicadas de Frankfurt e IMT Atlantique
- El límite que importa
- Mide lo que opinan 54 expertos, no lo que ocurrió en una elección.
Porcentaje de expertos que eligieron cada remedio como el más o el menos eficaz; ningún remedio tuvo mayoría y el mismo remedio aparece en los dos extremos.
La interferencia electoral con video falso fue su mayor preocupación: 78 de cada 100 la marcaron así.

Un sondeo en línea preguntó a 54 especialistas en desinformación por IA entre julio de 2025 y marzo de 2026. Casi la mitad vive en la Unión Europea, poco más de un tercio en Norteamérica y el resto en otras regiones. Ellos ven los videos falsos de personas como la amenaza más alta, sobre todo en política. La interferencia electoral con video falso fue su mayor preocupación: 78 de cada 100 la marcaron así. También creen que en salud el texto falso es el más peligroso. No hay acuerdo sobre qué hacer primero. La regulación estatal recibió 30 de cada 100 votos como la más eficaz y 15 como la menos eficaz. Todos los remedios les parecen útiles, pero no coinciden en el orden.
El documento sí indica una forma de comprobar esto: los materiales para repetir el estudio están en un archivo público en línea, con el cuestionario, las tablas de respuestas y el código de análisis.
La encuesta mide lo que opinan los expertos, no lo que ocurrió en una elección. No dice cuántos votos cambió un video falso, y no incluye a ningún experto de África ni de América Latina.
Qué significa para usted
Usted querrá saber si puede creer lo que ve antes de votar. Este sondeo no responde eso: solo recogió lo que opinan 54 especialistas, casi todos de Europa y Norteamérica, y ni uno de América Latina ni de África. Los videos falsos les preocuparon más, sobre todo en elecciones, pero es una opinión, no un daño medido. Mire los informes y auditorías de su autoridad electoral.
Loth, A., Kappes, M., Pahl, M. O. (2026). Experts disagree on how to fight AI disinformation, but agree that health and politics need different solutions. Harvard Kennedy School Misinformation Review. https://doi.org/10.37016/mr-2020-205
Quién pagó: No se ha recibido financiación para realizar esta investigación.
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La regla y la evidencia: un grupo de 54 expertos en desinformación ve los videos falsos como la amenaza más urgente, sobre todo en elecciones
### EL ACTO, citado con exactitud y enlazado
No hay un acto esta semana. Lo que hay es un sondeo: una encuesta en línea, hecha entre julio de 2025 y marzo de 2026, a 54 expertos en desinformación generada por inteligencia artificial. No es una resolución, ni una sentencia, ni una auditoría, ni un proyecto de ley. Nadie queda obligado por ella y nadie la hace cumplir.
El cuestionario tenía 54 preguntas, casi todas en una escala de 1 a 7. Se contactó directamente a 454 candidatos y respondieron 54: una tasa de respuesta del 11.9 por ciento. La validación fue blanda: bastaba con aportar un enlace a un trabajo reciente sobre el tema. No hubo depuración posterior ni exclusión de respuestas. Las 54 quedaron dentro del análisis.
La encuesta se hizo por internet, con reclutamiento dirigido de expertos y extensión en cadena: los contactados podían reenviarla a colegas. De los 54, 23 estaban en la Unión Europea, 19 en Norteamérica, 7 en el resto de Europa incluido el Reino Unido, 4 en Asia y el Pacífico, y uno marcó "Global". Ninguno estaba en África ni en América Latina, aunque esas opciones existían.
Los propios autores lo dicen: el estudio es exploratorio, no se registraron hipótesis de antemano y los datos se analizaron de forma descriptiva. Los números que siguen son percepciones de ese grupo, no efectos medidos en la vida real.
### EL CASO QUE RESPONDE
Esta semana no se encontró ningún caso real que contar: ni un video falso con nombre y lugar, ni una suplantación de voz con fecha y segunda fuente. No se inventa ninguno.
### LO QUE SE MIDIÓ
Lo que se midió aquí no es lo que pasa en la calle, sino lo que un grupo pequeño de personas cree que va a pasar. La encuesta pidió a los expertos que pusieran nota de amenaza, del 1 al 7, a cuatro formas de contenido falso —texto, imágenes, audio y video— en cuatro terrenos: político, sanitario, financiero y social.
En el conjunto de los cuatro terrenos, el video falso sacó la nota media más alta: 6,19 sobre 7. Le siguieron el audio, con 5,91; las imágenes, con 5,74; y el texto, con 5,57. En el terreno político, el video falso llegó a 6,31. En el sanitario, en cambio, el texto generado por máquina fue el más señalado, con 5,80, y el video el menos, con 5,13. En el financiero, el audio encabezó la lista, con 5,65.
Los mismos expertos calificaron cinco remedios posibles. La regulación del gobierno obtuvo la nota media más alta, 5,24; el marcado digital de origen, 5,20; la educación mediática, 5,07; la actuación de las plataformas, 4,91; y la detección técnica, 4,57. Pero los intervalos de confianza de los cuatro primeros se solapan: la diferencia entre ellos no se puede distinguir del azar de quién respondió. Solo la detección técnica queda algo por debajo.
Cuando se les obligó a elegir un orden, en vez de poner nota, el paisaje se partió. La regulación del gobierno se llevó el 30 por ciento de los votos a "más eficaz" y, a la vez, el 15 por ciento de los votos a "menos eficaz". La educación mediática quedó en 26 por ciento contra 24 por ciento. Ningún remedio tuvo mayoría. Los autores lo resumen así: los expertos coinciden en que cada remedio puede aportar algo y discrepan en cuál debe ir primero.
El riesgo más urgente, según el 78 por ciento de los encuestados, fue la interferencia electoral mediante video falso. Los autores señalan que esa preocupación coincide con encuestas recientes a votantes de Estados Unidos.
Aquí conviene detenerse en lo que estos números no son. No son una medición de cuántos votos cambió un video falso, ni de cuánto dinero se perdió, ni de qué pasó en ninguna elección. Son notas puestas por 54 personas. El propio artículo advierte que las comparaciones dentro de cada terreno son descriptivas y no tienen fuerza estadística suficiente. Y el grupo es estrecho: el 91 por ciento de los encuestados trabaja en la Unión Europea, Norteamérica o el resto de Europa. América Latina no aparece.
Otros trabajos que leímos apuntan en la misma dirección, y conviene decirlo con cuidado. En un experimento con imágenes, la gente común no fue mucho mejor que una moneda al aire para distinguir una imagen generada de una real, y ningún grupo de edad salvo los menores de 25 lo hizo claramente mejor12. En otro experimento con voces, 54 oyentes —28 hispanohablantes nativos y 26 japoneses nativos— acertaron, en promedio, el 59.11 por ciento de las veces34. Es decir: la materia prima del miedo que recoge la encuesta —que la gente no distingue— sí está medida, aunque en laboratorio y con muestras pequeñas. Lo que no está medido es el daño electoral.
### LA RESPUESTA DE LA OTRA REGIÓN A LO MISMO
La Unión Europea tiene obligaciones horizontales: la Ley de IA y la Ley de Servicios Digitales imponen etiquetado de transparencia, evaluación de riesgos y auditorías de riesgo sistémico, y se aplican igual si el contenido es una afirmación médica fabricada o una voz clonada en un fraude de pago5. En Estados Unidos no hay estatuto federal de IA y la vigilancia está repartida entre agencias sectoriales, con la FDA cubriendo afirmaciones de salud y la FTC cubriendo prácticas comerciales engañosas6. En ambos casos, la norma no sigue la división por terreno y por forma que describen los encuestados. Sobre América Latina, ningún pasaje de los que leímos esta semana menciona una norma, un tribunal ni una autoridad.
### LA LECTURA DE LA BIBLIOTECA, oída y no invocada
Así lo leemos nosotros. Un rumor falso sobre un candidato siempre ha caminado de casa en casa y de mesa en mesa, y casi siempre ha llegado por una voz de confianza: el vecino, el compadre, el que sabe. Lo que cambia ahora no es la credulidad de nadie, sino el costo. Antes hacía falta un taller para fabricar una prueba; hoy basta un teléfono. Y lo que se fabrica ya no es solo una mentira: es una prueba que parece prueba, con cara y con voz.
De ahí sale lo que esperamos ver en casa. Cuando aparezca un video fuerte de campaña, muchos votantes no van a intentar averiguar si es real: van a concluir que todo lo que se ve en campaña es montaje, incluidos los desmentidos oficiales y los informes de auditoría. La desconfianza se repartirá por igual entre el video falso y la autoridad que lo desmiente. Si nos equivocamos, lo veremos en lo contrario: que un deepfake electoral empuje a la gente a buscar la página del organismo electoral y a creerle más, no menos.
Hay algo que un público aprende a verificar con sus propios ojos y algo que no puede verificar solo. Puede aprender a preguntar de dónde salió un video, quién lo publicó primero y si la autoridad electoral lo menciona en sus canales. Lo que no puede verificar solo, en la fila de la casilla, es si el conteo se hizo bien. Eso no se ve; se audita, y la auditoría se publica o no se publica.
Y hay un segundo aprendizaje que viene de otro lado: la gente común produce y difunde información por su cuenta, en plazas, redes y grupos, fuera de los partidos y de los medios. Esas destrezas sobreviven aunque la movilización que las creó se apague. Eso significa que el votante y el trabajador de mesa van a recibir y reenviar contenido electoral por canales que la autoridad no controla ni monitorea, y van a confiar más en lo que llega por ahí que en las resoluciones publicadas. Si nos equivocamos, veremos que ese contenido informal es marginal frente al de los medios tradicionales y los canales oficiales, o que la gente consulta las auditorías antes de reenviar.
Lo que usted puede hacer con esto es concreto. Cuando aparezca un video fuerte de campaña, no se pregunte solo si es falso. Pregúntese también quién lo publicó primero y si la autoridad electoral lo menciona en sus propios canales. Guarde el enlace y la fecha antes de reenviarlo. Y en su grupo de vecinos o de trabajo, pregunte de dónde salió antes de pasarlo. Si la afirmación no aparece en la página del organismo electoral, dígalo ahí mismo.
### LO QUE NO SE SABE
No se sabe cuánto daño real causó ningún video falso en ninguna elección: la encuesta midió percepciones, no impactos observados.
No se sabe si estas prioridades reflejan algo más que a este grupo. La muestra es intencional, no representativa, y se inclina hacia expertos técnicos de Occidente. La autoselección puede inflar el miedo entre quienes ya estaban preocupados. América Latina y África quedan fuera.
No se sabe cuánto durarán estos juicios. La propia encuesta advierte que las capacidades de la inteligencia artificial generativa cambian rápido y que las evaluaciones de los expertos pueden moverse en cuestión de meses.
No se sabe si la norma que existe sirve para lo que se teme. El estándar que firma el origen de un archivo depende de que lo adopten los fabricantes de cámaras y las plataformas, y se puede burlar regrabando o borrando los datos del archivo78.
Y queda lo que ningún documento de esta semana responde: si su organismo electoral auditó, qué revisó y qué encontró. Esa es la pregunta que usted puede llevar consigo el día que vote.
De dónde sale cada dato de contexto, y cuánto leímos de cada documento
- Hove MF, Hjorth F, Golovchenko Y, Adler-Nissen R, Bechmann A, van Dalen A, et al. (2026). Seeing Is Believing? Most People Struggle to Detect AI-Generated Images. Social Media + Society. https://doi.org/10.1177/20563051261483376 — solo el resumen - no se pudo obtener el texto completo — el pasaje: "In a preregistered survey experiment, we find that, on average, people are not substantially better than chance at discerning AI-generated images from authentic images, regardless of the context of the image."
- Hove MF, Hjorth F, Golovchenko Y, Adler-Nissen R, Bechmann A, van Dalen A, et al. (2026). Seeing Is Believing? Most People Struggle to Detect AI-Generated Images. Social Media + Society. https://doi.org/10.1177/20563051261483376 — solo el resumen - no se pudo obtener el texto completo — el pasaje: "While younger people, highly analytical-thinking individuals, and experienced users of generative AI have better discernment abilities, no demographic group other than young individuals (<25) performs substantially better than chance."
- San Segundo E, López-Jareño A, Wang X, Yamagishi J. (2026). Human perception of audio deepfakes: the role of language and speaking style. Speech Communication. https://doi.org/10.1016/j.specom.2026.103487 — solo el resumen - no se pudo obtener el texto completo — el pasaje: "Results indicate an average accuracy of 59.11%, with higher performance on authentic samples."
- San Segundo E, López-Jareño A, Wang X, Yamagishi J. (2026). Human perception of audio deepfakes: the role of language and speaking style. Speech Communication. https://doi.org/10.1016/j.specom.2026.103487 — solo el resumen - no se pudo obtener el texto completo — el pasaje: "This study addresses this gap through a perceptual experiment in which 54 listeners (28 native Spanish speakers and 26 native Japanese speakers) classified voices as natural or synthetic, and justified their choices."
- Loth, A., Kappes, M., Pahl, M. O. (2026). Experts disagree on how to fight AI disinformation, but agree that health and politics need different solutions. Harvard Kennedy School Misinformation Review. https://doi.org/10.37016/mr-2020-205 - el artículo del que trata esta nota — el artículo completo — el pasaje: "The EU AI Act (European Parliament, 2024) and the Digital Services Act impose horizontal obligations – transparency labeling, risk assessment, systemic-risk audits – that apply identically whether the content is a fabricated medical claim or a cloned voice in a payment fraud."
- Loth, A., Kappes, M., Pahl, M. O. (2026). Experts disagree on how to fight AI disinformation, but agree that health and politics need different solutions. Harvard Kennedy School Misinformation Review. https://doi.org/10.37016/mr-2020-205 - el artículo del que trata esta nota — el artículo completo — el pasaje: "In the United States, oversight is fragmented across sectoral agencies, with the FDA covering health claims and the FTC covering deceptive commercial practices, and no federal AI statute in place (Bommasani et al., 2024)."
- Loth, A., Kappes, M., Pahl, M. O. (2026). Experts disagree on how to fight AI disinformation, but agree that health and politics need different solutions. Harvard Kennedy School Misinformation Review. https://doi.org/10.37016/mr-2020-205 - el artículo del que trata esta nota — el artículo completo — el pasaje: "The Coalition for Content Provenance and Authenticity (C2PA) standard responds to exactly this concern: it attaches cryptographically signed capture and edit history to a media file, so a viewer can check whether a video originated from a real camera or from a generative model."
- Loth, A., Kappes, M., Pahl, M. O. (2026). Experts disagree on how to fight AI disinformation, but agree that health and politics need different solutions. Harvard Kennedy School Misinformation Review. https://doi.org/10.37016/mr-2020-205 - el artículo del que trata esta nota — el artículo completo — el pasaje: "Its effectiveness depends on broad adoption by camera manufacturers and platforms, and it can be defeated by re-recording or by stripping metadata (Corsi et al., 2024)."
Loth, A., Kappes, M., Pahl, M. O. (2026). Experts disagree on how to fight AI disinformation, but agree that health and politics need different solutions. Harvard Kennedy School Misinformation Review. https://doi.org/10.37016/mr-2020-205
Quién pagó: No se ha recibido financiación para realizar esta investigación.
Los hallazgos de otros estudios que aquí se mencionan los conocemos por este documento, que fue el que leímos; no abrimos cada uno de esos estudios.
survey · Harvard Kennedy School Misinformation Review · the paper, 28 Jul 2026 · free
54 experts said deepfake video worries them most in politics. That is their view, not a measure of what deepfakes do.
Short version · the longer version follows, about 5 min
Ask the weeklyAI chat
Ask me about this study: who was studied, what it found, and what it does not say.
Conversations are saved for as long as weeklyAI exists, to improve the publication. Answers come in the language you write in.
- The study at a glance
- Who
- Experts on AI-driven disinformation
- How many
- 54
- Where
- European Union, North America, non-EU Europe
- When
- July 2025 to March 2026
- Kind of study
- survey
- Who did it
- Frankfurt University of Applied Sciences and IMT Atlantique
- The limit that matters
- Small group of experts, mostly Western, giving views not election measurements
Which kind of fake worried experts most, by subject
Video peaked in politics at 6.31 out of 7; in health written text came top at 5.80 and video fell to 5.13
In health written text led at 5.80; in finance audio led at 5.65
That is their view, not a measure of what deepfakes do.

In a survey run from July 2025 to March 2026, researchers asked 54 experts on AI-driven disinformation to rate the danger of fake text, images, audio and video. Video deepfakes came top overall, and in politics they peaked at 6.31 out of 7. Election interference by deepfake video was named the most urgent risk by 78 percent of them. Most of these experts are based in Europe or North America, so this is a small group's view.
The document names one way for a viewer to check a video: a standard called C2PA. It attaches a signed record of where a video came from, so a viewer can see whether a real camera or a generative model made it. It describes what the experts said, and nothing more.
The article names no rule from an electoral authority on this. It notes only that current laws, such as the EU AI Act, treat all content the same whether it is a fake medical claim or a cloned voice, and that the experts saw no single fix as clearly best.
What this means for you
What you can take from this is narrow: 54 experts, mostly in Europe and North America, said fake video worried them most before a vote, and that is their opinion, not proof of what such video does on election day. No study here has checked a register or a count. So watch what your electoral authority publishes, its audits and reports, and read those first.
Loth, A., Kappes, M., Pahl, M. O. (2026). Experts disagree on how to fight AI disinformation, but agree that health and politics need different solutions. Harvard Kennedy School Misinformation Review. https://doi.org/10.37016/mr-2020-205
Who paid: No funding has been received to conduct this research.
The findings of other studies mentioned here are known to us through this document, which is the one we read; we did not open each of those studies.
The longer versionThe passages copied from the paper, the pictures, and every source with how much of it we read · 1003 words · about 5 minRead it →Close
The rule and the evidence: 54 experts said deepfake video worries them most in politics
### THE ACT
There is no act to quote this week. The passages record a survey, not a rule, a ruling, an audit or a bill, and no passage names what is in force, for whom, from when, who enforces it, or what a person can do and by when12345678910111213141516.
### THE CASE IT ANSWERS
No real instance was found this week.
### WHAT WAS MEASURED
Fifty-four people who work on AI-driven disinformation, recruited by invitation and by passing the questionnaire along, filled in a structured online survey between July 2025 and March 2026; 454 were contacted directly and 54 valid responses came back, a response rate of 11.9 percent15. Asked to rate how threatening each kind of synthetic content is, on a scale of one to seven, they put video deepfakes highest overall, at 6.19, followed by audio at 5.91, images at 5.74 and text at 5.573. Split by subject, the picture changed: in politics video peaked at 6.31, in health written text came top at 5.80 while video fell to 5.13, and in money matters audio led at 5.653. Asked which risk is most urgent, 78 percent named interference in an election through a fake video12. Asked which fix should come first, they scattered: government regulation took 30 percent of the "most effective" votes and 15 percent of the "least effective" ones, and media literacy took 26 percent against 24 percent56.
The authors say plainly what this is. The sample is purposive, not representative, and leans Western and technically trained: 91 percent of respondents sit in the European Union, North America or non-EU Europe, with the Global South substantially underrepresented, and nobody was based in Africa or Latin America15. Sub-domain comparisons, they write, are descriptive only and underpowered for inferential testing16. The confidence intervals overlap between political video and political audio, and across all four health modalities, so those orderings should be read as suggestive, not established3. The study measures what experts perceive, not what happened to anyone's vote. Nothing here was measured in an election; it was measured in a questionnaire, and no passage gives an election-day measurement.
The comparison inside the study is between the four subjects, and it is the one worth holding onto. The same experts who put video at the top overall put written text at the top in health and audio at the top in finance3. If you picture that as a single number moving up and down a list, you have it right: the ranking is not fixed, it depends on what the fake is about. The overlap of the intervals means the gaps between them could be an accident of who answered.
### THE OTHER REGION'S ANSWER TO THE SAME THING
The European Union's AI Act and its Digital Services Act impose one set of duties — transparency labeling, risk assessment, audits of systemic risk — that apply the same way whether the content is a fabricated medical claim or a cloned voice in a payment fraud12. In the United States, oversight is split among agencies, with the FDA handling health claims and the FTC handling deceptive commercial practices, and no federal AI statute in place11. The study's own authors note that neither approach follows the subject-by-kind pattern their respondents described1211.
### THE LIBRARY'S READING
Here is how we read it. A false story about a candidate has always done one thing well: it leaves a mark that is hard to wash off, and the washing-off is the part the accused can never finish. What is new is not the lie. What is new is the cost and the speed — a convincing clip of a face or a voice can now be made by almost anyone, and it arrives looking like a recording rather than a claim. A public can learn to check a source, to wait for a second one, to ask who made this and when. What a public cannot easily check alone is a voice that sounds exactly like the person it imitates, or a face in a room that never existed. That is the part of the ground that has moved, and it has moved under the voter as much as under the reporter.
So here is what we expect, and how you would know we are wrong. We expect that in the weeks before an election, a clip showing a familiar figure — an official, a journalist, someone the neighborhood trusts — will travel faster than any correction, because the face itself does the persuading. If you find that you and the people around you are demanding proof of where a clip came from before you pass it on, and treating anything without a checkable origin as unconfirmed, then we have read this wrong. What you can do with it is small and specific: when a shocking clip about the election reaches you, ask two questions before you react — who first put this out, and can that origin be checked? If neither answer comes, hold it as unconfirmed and say so out loud, because the person next to you is deciding the same thing.
### WHAT IS NOT KNOWN
No passage tells us how many people actually saw any election deepfake, or whether any of them changed a vote, so the reach of the thing described here is simply not in the record. No passage gives a rule with an enforcement behind it that a voter could point to, or a date by which anything must be done. No passage reports a measurement taken in an election rather than in a survey or a sitting. And no passage covers Africa or Latin America: the experts who answered were not there, so what they said about elections is not evidence about yours.
Before you share the next clip that arrives, ask who made it and whether anyone can check — and if no one can, wait for the count, not the crowd.
Where each piece of context comes from, and how much of it we read
- Loth, A., Kappes, M., Pahl, M. O. (2026). Experts disagree on how to fight AI disinformation, but agree that health and politics need different solutions. Harvard Kennedy School Misinformation Review. https://doi.org/10.37016/mr-2020-205 - the article this story is about — the whole article — the passage: "Election interference via deepfake video was rated as the top urgent risk (78%)."
- Loth, A., Kappes, M., Pahl, M. O. (2026). Experts disagree on how to fight AI disinformation, but agree that health and politics need different solutions. Harvard Kennedy School Misinformation Review. https://doi.org/10.37016/mr-2020-205 - the article this story is about — the whole article — the passage: "Election interference via deepfake video was identified as the most urgent risk by 78% of respondents, consistent with widespread public concern documented in recent surveys of U.S. voters (Yan et al., 2025)."
- Loth, A., Kappes, M., Pahl, M. O. (2026). Experts disagree on how to fight AI disinformation, but agree that health and politics need different solutions. Harvard Kennedy School Misinformation Review. https://doi.org/10.37016/mr-2020-205 - the article this story is about — the whole article — the passage: "Video deepfakes received the highest average threat ratings overall (averaging 6.19 on a 7-point scale), but threat patterns varied by domain: in health, AI-generated text had the highest ( M = 5.80) and video had the lowest ( M = 5.13); in finance, audio deepfakes had the highest threat ratings ( M = 5.65)."
- Loth, A., Kappes, M., Pahl, M. O. (2026). Experts disagree on how to fight AI disinformation, but agree that health and politics need different solutions. Harvard Kennedy School Misinformation Review. https://doi.org/10.37016/mr-2020-205 - the article this story is about — the whole article — the passage: "In the political domain, where video deepfakes received the highest average threat ratings, respondents frequently identified detection and provenance standards as priority areas for future investment."
- Loth, A., Kappes, M., Pahl, M. O. (2026). Experts disagree on how to fight AI disinformation, but agree that health and politics need different solutions. Harvard Kennedy School Misinformation Review. https://doi.org/10.37016/mr-2020-205 - the article this story is about — the whole article — the passage: "Government regulation drew the most “most effective” votes (30%) and substantial “least effective” selections (15%), exposing deep uncertainty about how to respond."
- Loth, A., Kappes, M., Pahl, M. O. (2026). Experts disagree on how to fight AI disinformation, but agree that health and politics need different solutions. Harvard Kennedy School Misinformation Review. https://doi.org/10.37016/mr-2020-205 - the article this story is about — the whole article — the passage: "On the Likert ratings, every strategy is broadly endorsed. On the forced-choice ranking, no strategy commands a majority and the same strategy can appear at both ends: government regulation drew 30% of “most effective” votes but also 15% of “least effective” votes, and media literacy 26% against 24%."
- Loth, A., Kappes, M., Pahl, M. O. (2026). Experts disagree on how to fight AI disinformation, but agree that health and politics need different solutions. Harvard Kennedy School Misinformation Review. https://doi.org/10.37016/mr-2020-205 - the article this story is about — the whole article — the passage: "Experts agree that each strategy can contribute; they disagree on which should come first. The landscape is contested rather than polarized, mirroring a recent HKS Misinformation Review survey on generative AI in Europe (Weikmann et al., 2026)."
- Loth, A., Kappes, M., Pahl, M. O. (2026). Experts disagree on how to fight AI disinformation, but agree that health and politics need different solutions. Harvard Kennedy School Misinformation Review. https://doi.org/10.37016/mr-2020-205 - the article this story is about — the whole article — the passage: "Because no single intervention commanded consensus, the findings suggest that layered mitigation approaches may be preferable across provenance, literacy, regulation, and platform enforcement, weighted to each domain’s threat profile (see Appendix Table C4)."
- Loth, A., Kappes, M., Pahl, M. O. (2026). Experts disagree on how to fight AI disinformation, but agree that health and politics need different solutions. Harvard Kennedy School Misinformation Review. https://doi.org/10.37016/mr-2020-205 - the article this story is about — the whole article — the passage: "The Coalition for Content Provenance and Authenticity (C2PA) standard responds to exactly this concern: it attaches cryptographically signed capture and edit history to a media file, so a viewer can check whether a video originated from a real camera or from a generative model."
- Loth, A., Kappes, M., Pahl, M. O. (2026). Experts disagree on how to fight AI disinformation, but agree that health and politics need different solutions. Harvard Kennedy School Misinformation Review. https://doi.org/10.37016/mr-2020-205 - the article this story is about — the whole article — the passage: "Its effectiveness depends on broad adoption by camera manufacturers and platforms, and it can be defeated by re-recording or by stripping metadata (Corsi et al., 2024)."
- Loth, A., Kappes, M., Pahl, M. O. (2026). Experts disagree on how to fight AI disinformation, but agree that health and politics need different solutions. Harvard Kennedy School Misinformation Review. https://doi.org/10.37016/mr-2020-205 - the article this story is about — the whole article — the passage: "In the United States, oversight is fragmented across sectoral agencies, with the FDA covering health claims and the FTC covering deceptive commercial practices, and no federal AI statute in place (Bommasani et al., 2024)."
- Loth, A., Kappes, M., Pahl, M. O. (2026). Experts disagree on how to fight AI disinformation, but agree that health and politics need different solutions. Harvard Kennedy School Misinformation Review. https://doi.org/10.37016/mr-2020-205 - the article this story is about — the whole article — the passage: "The EU AI Act (European Parliament, 2024) and the Digital Services Act impose horizontal obligations – transparency labeling, risk assessment, systemic-risk audits – that apply identically whether the content is a fabricated medical claim or a cloned voice in a payment fraud."
- Loth, A., Kappes, M., Pahl, M. O. (2026). Experts disagree on how to fight AI disinformation, but agree that health and politics need different solutions. Harvard Kennedy School Misinformation Review. https://doi.org/10.37016/mr-2020-205 - the article this story is about — the whole article — the passage: "In 2024, a Hong Kong finance worker was deceived into transferring $25 million through a deepfake video call (Chen & Magramo, 2024)."
- Loth, A., Kappes, M., Pahl, M. O. (2026). Experts disagree on how to fight AI disinformation, but agree that health and politics need different solutions. Harvard Kennedy School Misinformation Review. https://doi.org/10.37016/mr-2020-205 - the article this story is about — the whole article — the passage: "The U.S. Treasury’s Financial Crimes Enforcement Network has since issued a sector-wide alert on deepfake-enabled fraud against financial institutions (FinCEN, 2024)—an early example of the type of domain-specific guidance highlighted by many respondents."
- Loth, A., Kappes, M., Pahl, M. O. (2026). Experts disagree on how to fight AI disinformation, but agree that health and politics need different solutions. Harvard Kennedy School Misinformation Review. https://doi.org/10.37016/mr-2020-205 - the article this story is about — the whole article — the passage: "The sample ( N = 54) is purposive, not representative, and skews toward Western, technically proficient experts: 91% of respondents are based in the European Union, North America, or non-EU Europe, with the Global South substantially underrepresented."
- Loth, A., Kappes, M., Pahl, M. O. (2026). Experts disagree on how to fight AI disinformation, but agree that health and politics need different solutions. Harvard Kennedy School Misinformation Review. https://doi.org/10.37016/mr-2020-205 - the article this story is about — the whole article — the passage: "Sub-domain comparisons are descriptive only and underpowered for inferential testing."
Loth, A., Kappes, M., Pahl, M. O. (2026). Experts disagree on how to fight AI disinformation, but agree that health and politics need different solutions. Harvard Kennedy School Misinformation Review. https://doi.org/10.37016/mr-2020-205
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