Ein kleines Zeichen in der Ecke eines Bildes kann erstaunlich viel bewirken. Ein Wort – „KI-generiert“ – und schon verändert eine Szene ihren Charakter. Was eben noch wie eine Aufnahme der Wirklichkeit wirkte, wird plötzlich als Konstruktion wahrgenommen.
Doch eine Kennzeichnung kann auch unsichtbar sein. Verborgen in Metadaten, technischen Signalen oder digitalen Herkunftsnachweisen reist sie mit einer Datei durch die digitale Welt. Zumindest so lange, bis jemand sie entfernt, das Video neu verarbeitet oder nur einen Ausschnitt daraus weitergibt.
Seit dem 2. August 2026 hat diese Frage in Europa zusätzlich an Bedeutung gewonnen. Artikel 50 der europäischen KI-Verordnung sieht für bestimmte KI-Systeme und Inhalte Transparenzpflichten vor. Anbieter von KI-Systemen, die synthetische Inhalte erzeugen, müssen in den dort geregelten Fällen dafür sorgen, dass künstlich erzeugte oder manipulierte Inhalte maschinenlesbar gekennzeichnet und als solche erkennbar sind. Betreiber eines KI-Systems müssen bei Deepfakes zusätzlich offenlegen, dass die Inhalte künstlich erzeugt oder manipuliert wurden.
Doch welche Kennzeichnung ist besser?
Die Antwort lautet vermutlich: Keine von beiden reicht für sich allein aus.
1. Das sichtbare Zeichen spricht Menschen an
Ein sichtbarer Hinweis hat einen großen Vorteil: Er kommt ohne Technik aus.
Ein Zuschauer erkennt unmittelbar, dass eine Aufnahme mit künstlicher Intelligenz erzeugt oder wesentlich verändert wurde. Keine Spezialsoftware muss gestartet werden, keine Metadaten müssen ausgelesen werden.
Gerade bei realistisch wirkenden Deepfakes ist das entscheidend.
Ein Video kann die vermeintliche Aussage einer realen Person zeigen. Schon wenige Sekunden genügen, um einen falschen Eindruck zu erzeugen. Selbst wenn die Fälschung später aufgeklärt wird, hat sich dieser erste Eindruck bereits in vielen Köpfen festgesetzt.
Ein sichtbarer Hinweis setzt früher an.
Er sagt: Schau genau hin. Das hier ist keine gewöhnliche Aufnahme der Wirklichkeit.
Allerdings hat diese Form der Kennzeichnung einen offensichtlichen Schwachpunkt. Sie kann abgeschnitten werden. Ein Logo am Bildrand verschwindet beim Zuschneiden, ein Schriftzug lässt sich überdecken oder wegretuschieren.
Was für Menschen leicht zu erkennen ist, lässt sich deshalb zugleich leicht angreifen.
2. Maschinen benötigen eine zweite Sprache
Hier kommt die maschinenlesbare Kennzeichnung ins Spiel.
Sie ist nicht in erster Linie für das menschliche Auge bestimmt. Systeme sollen erkennen können, dass ein Inhalt künstlich erzeugt oder manipuliert wurde.
Das eröffnet interessante Möglichkeiten.
Eine Plattform könnte beim Hochladen erkennen, dass eine Datei aus einem KI-System stammt. Ein Prüfwerkzeug könnte die darin enthaltenen Herkunftsinformationen auswerten. Redaktionen könnten leichter feststellen, ob eine vermeintliche Originalaufnahme bereits eine Verarbeitungsgeschichte hat.
Im Idealfall entsteht so eine Art digitaler Herkunftsnachweis.
Doch auch technische Markierungen sind kein Allheilmittel.
Videos werden konvertiert, komprimiert, kopiert und erneut aufgenommen. Jemand filmt einen Bildschirm mit dem Smartphone ab. Ein anderer exportiert nur fünf Sekunden aus einem längeren Clip.
Eine solche Kennzeichnung muss deshalb möglichst robust sein.
Das ist technisch erheblich schwieriger, als einfach einen Satz in die Metadaten einer Datei zu schreiben.
3. C2PA und die Idee einer digitalen Herkunftskette
In diesem Zusammenhang fällt häufig die Abkürzung C2PA. Dahinter steht ein offener technischer Standard für sogenannte Content Credentials.
Die Grundidee ist bemerkenswert einfach: Ein digitales Werk soll Informationen über seine Herkunft und seine Bearbeitungsgeschichte mit sich führen können.
Statt die Echtheit eines Bildes lediglich zu behaupten, lässt sich damit eine nachvollziehbare Kette von Herkunfts- und Bearbeitungsinformationen aufbauen. Wann wurde ein Inhalt erstellt? Mit welchem Werkzeug? Wurde er anschließend verändert? Welche dokumentierten Bearbeitungsschritte lassen sich nachvollziehen?
Das ist etwas anderes als die bloße Aussage „KI“ oder „keine KI“.
Vielmehr entsteht eine Art Reisepass für digitale Medien.
Solche Herkunftssysteme können besonders wichtig werden, weil die Grenzen zwischen fotografiert, bearbeitet und generiert immer undeutlicher werden. Ein echtes Foto kann einen künstlich erzeugten Hintergrund enthalten. Ein reales Video kann um eine synthetische Stimme ergänzt werden. Eine vollständig generierte Szene kann anschließend auf klassische Weise geschnitten und farbkorrigiert werden.
Eine einfache Schwarz-Weiß-Kennzeichnung kann diese Realität kaum noch angemessen beschreiben.
4. Kennzeichnung sollte das Kunstwerk nicht zerstören
Viele Kreative reagieren verständlicherweise skeptisch auf große Warnhinweise.
Ein sorgfältig komponiertes KI-Bild oder ein atmosphärischer Kurzfilm soll schließlich nicht wie ein Gefahrenschild aussehen.
Transparenz bedeutet jedoch nicht zwangsläufig, dass ein Drittel des Bildes von einem Hinweis bedeckt sein muss.
Die europäischen Vorgaben verlangen, dass solche Offenlegungen klar, verständlich und für Menschen wahrnehmbar sind. Bei ihrer konkreten Ausgestaltung spielt auch der Kontext eine Rolle, in dem die Inhalte präsentiert werden. Für offensichtlich künstlerische, kreative, satirische, fiktionale oder vergleichbare Werke können zudem besondere Regelungen und Abwägungen relevant sein.
Damit bleibt Raum für gestalterisch vernünftige Lösungen.
Ein dezenter Hinweis unter einem Video kann verständlicher sein als ein störender Schriftzug mitten im Bild. Bei anderen Inhalten – etwa einem täuschend echten Deepfake einer öffentlichen Person – kann dagegen eine deutlichere Kennzeichnung erforderlich sein.
Form und Intensität müssen zum jeweiligen Risiko passen.
5. Die stärkste Lösung besteht aus mehreren Ebenen
Wahrscheinlich wird die Zukunft deshalb nicht „sichtbar oder unsichtbar“ lauten.
Sie wird „sichtbar und unsichtbar“ heißen.
Menschen benötigen Informationen, die sie verstehen können. Maschinen benötigen Informationen, die sie zuverlässig auslesen können. Plattformen benötigen technische Standards. Urheber wiederum brauchen Verfahren, die ihre kreative Arbeit nicht unnötig beeinträchtigen.
Diese Ebenen können einander ergänzen.
Ein transparent gekennzeichnetes KI-Video könnte einen dezenten sichtbaren Hinweis enthalten, zugleich maschinenlesbar gekennzeichnet sein und darüber hinaus nachvollziehbare Herkunftsinformationen mitführen.
Das klingt zunächst nach viel Technik für einen kurzen Film.
Doch die Bedeutung digitaler Bilder hat sich verändert. Sie sind nicht mehr automatisch ein Beleg dafür, dass eine Kamera irgendwann auf ein reales Ereignis gerichtet war.
Ein Bild kann heute wie die Erinnerung an einen Moment wirken, der niemals existiert hat.
Gerade deshalb wird Herkunft wertvoll.
Das Wasserzeichen der Zukunft könnte weit mehr sein als ein kleines Symbol in einer Ecke.
Es könnte eine leise Antwort auf eine der großen Fragen unserer Zeit geben:
Woher kommt dieses Bild – und was spricht dafür, ihm zu vertrauen?
Weiterführende Informationen
Quellenhinweis: Einzelne Fakten, Einschätzungen und Prognosen dieses Beitrags stützen sich auf Veröffentlichungen der nachfolgend genannten Unternehmen und Institutionen. Die Links dienen zugleich der weiterführenden Information.
Leitlinien zu den Transparenzpflichten für Anbieter und Betreiber bestimmter KI-Systeme
Die offiziellen EU-Leitlinien konkretisieren Artikel 50 des AI Act anhand von Begriffsbestimmungen, Ausnahmen, Zuständigkeiten und praktischen Beispielen. Sie helfen insbesondere bei der Abgrenzung zwischen kennzeichnungspflichtigen Veränderungen und gewöhnlicher technischer Bearbeitung.
https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/policies/guidelines-ai-transparency-obligations
Three studies on technical solutions to mark and detect AI-generated content
Die von der Europäischen Kommission beauftragten Studien untersuchen Markierungs- und Erkennungstechniken für Text, Audio sowie Bild und Video. Bewertet werden unter anderem Wirksamkeit, Robustheit, Grenzen und praktische Einsetzbarkeit bestehender und neuer Verfahren.
https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/library/three-studies-technical-solutions-mark-and-detect-ai-generated-content
C2PA Specifications 2.4
Die aktuelle offizielle C2PA-Spezifikation erläutert die technische Architektur der Content Credentials einschließlich kryptografischer Signaturen, Herkunftsmanifesten, Inhaltsbindungen, Sicherheitsaspekten und Empfehlungen für die Nutzeroberfläche.
https://spec.c2pa.org/specifications/specifications/2.4/index.html
