Laut der „Bayesian Brain“-Hypothese ist Wahrnehmung ein Inferenzprozess, der von sensorischen Daten abhängt, aber auch von Vorannahmen über die Wahrscheinlichkeit sensorischer Daten und ihrer Zuverlässigkeit. Feedback aus der Umgebung verbessert das Lernen und hilft dem Gehirn, diesen Inferenzprozess zu optimieren. In vorherigen Arbeiten wurde gezeigt, dass unzuverlässiges Feedback die perzeptuelle Genauigkeit beeinträchtigt und Fehlwahrnehmungen in Rauschsignalen erhöht. In dieser Arbeit wurde die Hypothese untersucht, dass der Effekt von unzuverlässigem Feedback einer geringeren Gewichtung sensorischer Daten im Inferenzprozess entspricht. Hierzu wurden zwei Studien mit visuellen Reizen durchgeführt: Studie I umfasste zwei Verhaltensexperimente; Studie II umfasste ein Experiment mit funktioneller Magnetresonanztomographie. Unter der Annahme einer Abwertung sensorischer Information infolge unzuverlässigen Feedbacks wurde eine Verringerung der perzeptuellen Leistung vorhergesagt und eine Verschiebung der Wahrnehmungsinferenz zu experimentell induzierten Vorannahmen. Auf neuronaler Ebene wurde untersucht, ob sich sensorische Repräsentationen im primären visuellen Kortex (V1) als Folge unzuverlässigen Feedbacks verschlechtern würden. In allen Experimenten wurde in einer Kontrollbedingung zuverlässiges Feedback gegeben. Die Ergebnisse beider Studien zeigten eine Abnahme der perzeptuellen Leistung nach unzuverlässigem versus zuverlässigem Feedback. Darüber hinaus verließen sich die Probanden zunehmend auf induzierte Vorannahmen. Auf neuronaler Ebene zeigte sich eine Verrauschung sensorischer Repräsentationen in V1 als Folge unzuverlässigen Feedbacks. Zusammenfassend zeigt sich, dass die Induzierung von Überzeugungen über die Zuverlässigkeit sensorischer Informationen durch manipuliertes Leistungsfeedback einen systematischen Einfluss auf perzeptuelle Inferenz hat und dass sich diese Veränderungen in frühen sensorischen Arealen manifestieren. / According to the Bayesian brain hypothesis, perception is an inferential process that depends not only on sensory data, but also on our beliefs about likely sensory data and their reliability. Feedback from the environment improves this inferential process. Indeed previous studies have shown that unreliable feedback impairs task performance and increases illusory pattern perception in noise. In this thesis, we explored the hypothesis that the effect of unreliable feedback is a down-weighting of sensory information in perceptual inference. We conducted two studies comprising visual stimuli: Study I comprised two behavioural experiments and Study II comprised a functional magnetic resonance imaging experiment. Based on the hypothesis that sensory data would be down-weighed after unreliable feedback , we predicted that perceptual performance would deteriorate and that perceptual inference would shift towards experimentally induced priors. Further, we investigated whether the sensory data representations in the primary visual cortex (V1) deteriorate as a result of unreliable feedback. Reliable feedback was used as a control condition in all the experiments. Data from both studies demonstrated that performance did decrease following unreliable feedback compared to reliable feedback. Moreover, observers increasingly relied on prior information as the feedback about their percepts became unreliable. At the neural level, low-level stimulus representations deteriorated in V1 with unreliable feedback. To sum up, our results show that inducing beliefs about the reliability of sensory information by manipulating performance feedback can systematically influence perceptual inference and that these changes manifest at the earliest stages of cortical sensory processing.