KI-Kennzeichnungspflicht in der Praxis: Wir haben 1.723 Bilder auf deutschen Websites geprüft

1. Welche KI-Kennzeichnungspflicht seit August 2026 gilt

Seit dem 2. August 2026 gilt die Kennzeichnungspflicht für KI-Inhalte nach Art. 50 der KI-Verordnung. Absatz 2 lautet:

„Anbieter von KI-Systemen, einschließlich KI-Systemen mit allgemeinem Verwendungszweck, die synthetische Audio-, Bild-, Video- oder Textinhalte erzeugen, stellen sicher, dass die Ausgaben des KI-Systems in einem maschinenlesbaren Format gekennzeichnet und als künstlich erzeugt oder manipuliert erkennbar sind.“

Die maschinenlesbare Kennzeichnung ist damit Sache des Anbieters, etwa des Herstellers eines Bildgenerators. Wer ein KI-System in eigener Verantwortung beruflich einsetzt, der sogenannte Betreiber, muss nach Absatz 4 offenlegen, dass ein damit erzeugter Deepfake künstlich erzeugt oder manipuliert wurde. Für Systeme, die schon vor dem 2. August 2026 in Verkehr gebracht wurden, läuft die Frist für die maschinenlesbare Kennzeichnung durch die Änderungsverordnung von 2026 bis zum 2. Dezember 2026.

Die Verordnung regelt, wer ein Label anbringt. Eine Pflicht für Websites, ein vorhandenes Label beim Veröffentlichen zu erhalten, sieht die KI-Verordnung nicht vor. Ob ein Label den Weg bis zum Leser übersteht, haben wir gemessen.

In Deutschland gilt die KI-Verordnung unmittelbar, ein eigenes deutsches Gesetz braucht die Kennzeichnungspflicht nicht. Was sie für Chatbots auf Firmenwebsites bedeutet, erklärt unser Beitrag zur Haftung für KI-Chatbots.

2. Wie ein KI-Label technisch aussieht

Der verbreitetste Weg zur maschinenlesbaren Kennzeichnung ist der offene Standard C2PA der Coalition for Content Provenance and Authenticity. Ein Programm schreibt dabei ein signiertes Manifest in die Bilddatei. Das Manifest hält fest, wer das Bild erzeugt oder bearbeitet hat und mit welchem Werkzeug, und enthält einen SHA-256-Hashwert des Bildes, an dem ein Prüfwerkzeug erkennt, ob die Datei danach verändert wurde. Diese Angaben heißen Content Credentials.

Ein zweites, einfacheres Label steckt in den Bildmetadaten. Das IPTC-Vokabular für den Quelltyp eines Bildes enthält Begriffe für KI-Medien, etwa trainedAlgorithmicMedia für vollständig mit KI erzeugte und compositeWithTrainedAlgorithmicMedia für mit KI zusammengesetzte oder bearbeitete Bilder. Beide Labels haben dieselbe Schwäche: Sie reisen meist in der Datei mit, und jedes System, das die Datei neu schreibt, kann sie verlieren.

3. So haben wir 1.723 Bilder geprüft

Am 8. November 2026 haben wir 85 große deutsche Websites in fünf Gruppen besucht: Nachrichtenseiten (30), Online-Shops (15), Unternehmen (15), Portale und Communities (15) sowie öffentliche Stellen (10). Von jeder Website haben wir die Startseite und bis zu drei Unterseiten geladen, bei den Nachrichtenseiten zusätzlich, soweit vorhanden, den öffentlichen RSS-Feed. Jede Bilddatei haben wir in der größten Fassung, die der jeweilige Bildverweis anbot, so heruntergeladen, wie ein Browser sie erhält.

In jeder Datei haben wir direkt in den Bytes nach einem C2PA-Manifest, einem Verweis auf ein extern gespeichertes Manifest, dem IPTC-Label für KI sowie EXIF- und XMP-Metadaten gesucht. Bei jedem Manifest haben wir den SHA-256-Hashwert des Bildes neu berechnet und mit dem Wert im Manifest verglichen. 58 der 85 Websites lieferten auswertbare Bilder, die übrigen lehnten automatische Anfragen ab oder luden ihre Bilder nur per JavaScript. Die Einzelheiten stehen im Abschnitt Methodik.

4. Wie viele Bilder gekennzeichnet sind

Fast keine. In der ProofSnap-Stichprobe vom November 2026 trugen 2 der 1.723 Bilder (0,1 %) ein eingebettetes C2PA-Manifest, und nur diese beiden trugen das IPTC-Label für KI. In unserer internationalen Studie vom selben Tag waren es 3 von 1.331 Bildern. Gewöhnliche Metadaten fanden sich deutlich häufiger: 274 Bilder (15,9 %) hatten noch EXIF-Daten, auf den Nachrichtenseiten 209 von 1.206 (17,3 %).

5. Die fünf Spuren, die wir gefunden haben

Fünf Bilder (0,3 %) trugen überhaupt eine Spur von C2PA. Vier davon verweisen auf eine Bearbeitung mit KI:

1. Zwei Fassungen eines Bildes auf siemens.com. Ein Panorama einer Stadtsilhouette, in zwei Größen ausgeliefert. Das Manifest wurde im August 2024 von Adobe Photoshop geschrieben und mit einem Zertifikat von Adobe signiert. Es verzeichnet eine Bearbeitung mit Adobe Firefly und den IPTC-Quelltyp für Bilder, die mit KI zusammengesetzt wurden. Der Hashwert stimmte bei beiden Dateien noch. Das Label hat also Photoshop im Jahr 2024 geschrieben, lange bevor die Pflicht galt, und es hat den Weg auf die Website überstanden.
2. Je ein Bild auf sueddeutsche.de und chip.de. In der Datei steckte kein Manifest, aber die XMP-Metadaten enthielten einen Link auf ein Manifest, das Adobe auf eigenen Servern speichert. Beide Manifeste waren abrufbar und verzeichnen eine Bearbeitung mit Adobe Firefly samt IPTC-Quelltyp für KI-Zusammensetzungen. Ausgeliefert wurden verkleinerte oder zugeschnittene Kopien. Ein Prüfwerkzeug findet das Label nur, wenn es diesem Link folgt. Eine Bearbeitung mit Firefly macht ein Bild noch nicht zu einem Deepfake.
3. Ein Stockfoto auf verbraucherzentrale.de. Die XMP-Metadaten verweisen auf ein Manifest im Inneren der Datei. Dieses Manifest fehlt in der ausgelieferten Datei: Das Bild wurde offenbar als WebP neu kodiert, übrig blieb nur der Verweis. Ob das Manifest eine Angabe zu KI enthielt, lässt sich deshalb nicht mehr feststellen.

Auf keiner der 30 Nachrichtenseiten fanden wir ein vollständiges eingebettetes Label, auch nicht in den 573 Bildern aus den RSS-Feeds von 22 dieser Seiten.

6. Warum Labels unterwegs verloren gehen

Viele Bilder in unserer Stichprobe waren vermutlich nicht die Originaldateien: 970 der 1.723 Bilder (56,3 %) kamen als WebP oder AVIF an. Bild-CDNs erzeugen diese Formate häufig erst beim Ausliefern aus dem Original. Dabei können eingebettete Daten verloren gehen, wie der Fund auf verbraucherzentrale.de nahelegt.

Wie unterschiedlich Bilddienste damit umgehen, haben wir in der internationalen Studie getestet: Ein öffentlicher Bild-Proxy entfernte das Manifest in allen Versuchen. Photon von WordPress behielt es, aber der Hashwert passte danach nicht mehr zur ausgelieferten Datei, außer wenn der Dienst das Bild in WebP umwandelte und ein neues Manifest signierte. Ein Label übersteht den Weg nur, wenn jedes System zwischen Urheber und Leser dafür ausgelegt ist.

7. KI-Kennzeichnung in der Praxis: Wie kennzeichne ich ein KI-Bild?

Wenn Sie KI-Bilder veröffentlichen, sorgen drei Schritte dafür, dass die Kennzeichnung beim Leser ankommt:

1. Content Credentials beim Export behalten. Bei den Bildern von Siemens hat Photoshop die Bearbeitung mit Firefly in einem Manifest festgehalten. Exportieren Sie so, dass ein solches Manifest in der Datei bleibt.
2. Den Weg der Datei prüfen. Laden Sie das Bild nach der Veröffentlichung so herunter, wie Ihre Website es ausliefert, und prüfen Sie es mit einem C2PA-Prüfwerkzeug. Fehlt das Manifest, obwohl es in der hochgeladenen Datei war, hat Ihr CMS oder Bild-CDN es entfernt.
3. Sichtbar kennzeichnen, wo es nötig ist. Ein maschinenlesbares Label sieht der Leser nicht. Für Deepfakes verlangt die Verordnung vom Betreiber eine Offenlegung. Ein Hinweis in der Bildunterschrift macht sie sichtbar.

Wie die KI-Kennzeichnung im Einzelnen aussehen kann, beschreibt der Verhaltenskodex der EU-Kommission, dessen endgültige Fassung am 10. Juni 2026 erschien. Er hat zwei Abschnitte: Regeln für die Kennzeichnung und Erkennung durch Anbieter und Regeln für die Offenlegung von Deepfakes durch Betreiber. Die Teilnahme ist freiwillig, die Kennzeichnungspflicht selbst ist es nicht. Bis Ende Juli 2026 hatten ihn nach Angaben der Kommission rund 190 Organisationen unterzeichnet. Für sichtbare Hinweise hat die EU zudem Symbole bereitgestellt, die Betreiber verwenden können.

8. Wie erkenne ich ein KI-Bild?

Kein einzelner Test beantwortet die Frage. Arbeiten Sie sich deshalb vom stärksten zum schwächsten Hinweis vor:

1. Content Credentials prüfen. Laden Sie das Bild in ein C2PA-Prüfwerkzeug wie Content Credentials Verify hoch. Das Werkzeug ist kostenlos. Ein gültiges Manifest, das ein KI-Werkzeug nennt, ist ein starker Hinweis. Auch das BSI rät, auf Content Credentials zu achten.
2. Nach einem Wasserzeichen von Google suchen. Laden Sie das Bild in Gemini hoch und fragen Sie, ob es mit KI von Google erstellt oder bearbeitet wurde. Gemini sucht nach SynthID, einem unsichtbaren Wasserzeichen im Bildinhalt selbst. Gemini erkennt derzeit nur Bilder aus KI-Werkzeugen von Google.
3. Die Metadaten auslesen. Ein EXIF- oder XMP-Betrachter zeigt Kameramodell, Bearbeitungssoftware und, falls vorhanden, den IPTC-Quelltyp. Unter Windows finden Sie EXIF-Daten in den Eigenschaften der Datei, auf dem Mac in der Vorschau. Metadaten kann aber jeder ändern.
4. Frühere Kopien suchen. Eine umgekehrte Bildersuche findet oft die Originalquelle, ein früheres Datum oder den Namen des Fotografen.
5. KI-Bild-Detektoren nur als Hinweis nutzen. Es gibt kostenlose und kommerzielle Detektoren. Nach dem BSI ist aber „aktuell noch keine Methode bekannt, die zuverlässig Bilder vieler Generatoren erkennt“. Detektoren können nur überprüfbare Hinweise liefern.
6. Aus einem fehlenden Label nichts ableiten. In unserer Stichprobe trugen 99,9 % der Bilder kein eingebettetes Label. Ein fehlendes Label sagt deshalb nichts darüber, ob ein Bild echt ist.