המונח "הדיבידנד של השקרן" (Liar's Dividend) נטבע במאמר האקדמי "Deep Fakes: A Looming Challenge for Privacy, Democracy, and National Security", שפרסמו החוקרים המשפטיים רוברט צ'סני ודניאלה סיטרון ב-California Law Review בדצמבר 2019. לפי המאמר, ה"דיבידנד" מתאר תופעה הפוכה לנזק הישיר של דיפ-פייק ספציפי: ככל שהציבור מודע יותר לכך שווידאו או שמע יכולים להיות מזויפים באמצעות AI, כך קל יותר לדמות ציבורית להכחיש תיעוד אמיתי ומביך שלה בטענה שהוא דיפ-פייק — גם כשההקלטה אותנטית לגמרי.
האפקט הזה שונה מהנזק הישיר של דיפ-פייק בודד, כי הוא פוגע באמון הציבורי בכל ראיה חזותית או קולית — כולל כזו שמעולם לא נגעה בה טכנולוגיית AI. ככל שגדל החשש התיאורטי מזיוף, כך גדלה גם היכולת המעשית להשתמש בחשש הזה ככלי רטורי, גם בלי כל בסיס עובדתי לטענת הזיוף עצמה. במילים אחרות, עצם קיומה של טכנולוגיית הדיפ-פייק מעניק "דיבידנד" — יתרון — לכל מי שמעוניין להכחיש עובדות אמיתיות.
הדוגמה המצוטטת ביותר מארצות הברית נוגעת לתביעה נגד טסלה ואילון מאסק על בטיחות מערכת הנהיגה האוטונומית שלה: עורכי הדין של החברה טענו בבית המשפט שהצהרות עבר של מאסק על יכולות הרכב עשויות להיות דיפ-פייקים, ולכן אין להשתמש בהן כראיה נגדה — אף שההצהרות תועדו שנים לפני שטכנולוגיית הדיפ-פייק אפילו הייתה קיימת. אותה טקטיקה הופיעה גם בהגנות של נאשמים פליליים, שטענו שראיות וידאו נגדם עשויות להיות מזויפות.
לתופעה אין פתרון טכנולוגי פשוט, כי היא נובעת מתפיסה ציבורית ולא מפגם בכלי-זיהוי כזה או אחר — אי אפשר "לתקן" ספקנות ציבורית באמצעות שדרוג תוכנה. חוקרי מדיניות ממליצים בעיקר על שילוב של אוריינות-מדיה, כלי אימות-מוצא כמו תקן C2PA, וזהירות עיתונאית לפני קבלת טענת "זיוף" כעובדה מוגמרת — כדי לא להעניק לטוענים באופן אוטומטי את אותו "דיבידנד" שממנו נגזר שם התופעה.