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Gedanken

2 Artikel · Deutsch
Künstliche Intelligenz Do, 28.05.2026 · ca. 9 min Lesezeit

Echtes Bild oder KI? Warum wir diese Frage schon jetzt nicht mehr korrekt beantworten können

62 Prozent.
Das ist die Quote, mit der Menschen in einer Studie mit knapp 290.000 Bewertungen KI-Fotos von echten Bildern unterscheiden konnten.[1] Klingt im ersten Moment gar nicht so übel, bis man sich klarmacht, dass reines Raten schon 50 Prozent bringt. Der Abstand zum puren Zufall ist also erschreckend dünn. Und das, obwohl die Teilnehmenden wussten, wonach sie suchen sollten.

Eine Untersuchung von Conjointly aus dem Jahr 2025 setzt noch einen drauf: Bei den neueren Modellen lag die Trefferquote nur noch bei 52 Prozent.[2] Statistisch gesehen ist das reines Glücksspiel. Wir haben hier also ein handfestes Problem, das mit jedem Modell-Update der Tech-Giganten größer wird.

Warum sichtbare Labels nicht reichen

Der erste Impuls ist meistens: Packen wir einfach einen Warnhinweis drauf. Label rein, Herkunft geklärt, Problem gelöst. Klingt pragmatisch, funktioniert in der Realität aber nicht. Metadaten lassen sich in Sekunden löschen, Logos werden einfach weggeschnitten. Wer täuschen will, braucht dafür keine fünf Minuten.

Die spannendere Frage ist deshalb: Wie schaffen wir es, KI-Inhalte fälschungssicher und direkt im Kern vom Original zu unterscheiden? Die Antwort der Tech-Welt lautet: KI-Wasserzeichen.

Was ist ein KI-Wasserzeichen?

Ein modernes KI-Wasserzeichen hat nichts mit dem klassischen Logo in der Bildecke (wie ich es beispielsweise bei meinen Fotos mache) zu tun. Es ist keine sichtbare Markierung und kein leicht editierbarer Eintrag in den Dateieigenschaften. Es ist ein unsichtbares Muster, das direkt mit dem Inhalt verschmilzt und zwar exakt in der Sekunde, in der die KI ihn generiert.

Je nach Medium sieht das technisch völlig unterschiedlich aus:

  • Bilder: Die KI verändert die Pixelstruktur so minimal, dass unser Auge es nicht wahrnimmt. Ein Algorithmus erkennt es dagegen sofort selbst nach einem Zuschnitt, starker Komprimierung oder Filtern.
  • Audio: Feine Muster werden in das Frequenzspektrum gewebt, die meistens sogar eine erneute Formatkonvertierung überstehen.
  • Text: Wahrscheinlich der faszinierendste Fall, weil es hier keine Pixel oder Frequenzen gibt. Stattdessen greift das System bei der Generierung ein: Die Wahrscheinlichkeiten für bestimmte Wörter werden minimal angepasst. Der Text liest sich völlig normal, trägt aber einen statistischen Fingerabdruck in sich. Das Wasserzeichen entsteht also beim Schreiben, nicht danach.

Google DeepMind hat das mit SynthID genau so umgesetzt.[3] Das Paper dazu erschien Ende 2024 in Nature, der Code ist komplett offen auf Hugging Face und GitHub einsehbar. Kein geheimnisvoller Blackbox-Ansatz, sondern transparente Forschung.

Was bringt das in der Praxis?

Vor allem bringt es Gewissheit für alle, die Content verarbeiten. Für Redaktionen, die unter Zeitdruck die Quelle eines Materials prüfen müssen. Für Plattformen, die Fake-Kampagnen blocken wollen oder für Unternehmen, bei denen es irgendwann schlicht um Compliance-Fragen geht, wenn sie wissen müssen, ob ein Report vom Werkstudenten oder von einem LLM geschrieben wurde.

Der passende Detektor prüft dabei nur, ob das SynthID-Muster da ist oder nicht. Was er ganz bewusst nicht tut, ist urteilen oder bewerten. Er sagt nicht, ob ein Inhalt gut, schlecht, wahr oder gelogen ist. Er beantwortet nur eine einzige, glasklare Frage: „Wurde dieser Inhalt mit einem markierten System erstellt?"

Die Grenzen des Systems

Das Ganze hat allerdings ein riesiges Loch: SynthID funktioniert logischerweise nur bei Systemen, die den Standard auch nutzen. Ein Bild aus Midjourney oder ein Text aus einem frei verfügbaren Open-Source-Modell bringt ab Werk kein Wasserzeichen mit. Die KI-Landschaft ist im Moment schlicht zu zersplittert, als dass ein einzelner Standard alles abdecken könnte. Das ist kein Konstruktionsfehler von SynthID, sondern ein strukturelles Problem der gesamten Branche.

Dazu kommt: Wer mit krimineller Energie täuschen will, findet Schlupflöcher. Wasserzeichen sind keine unknackbare Firewall gegen Desinformation. Sie sind ein Transparenzwerkzeug für die Bereiche, in denen Ehrlichkeit gewollt ist.

Richtig spannend wird es aber, wenn man Kryptografie ins Spiel bringt. Aktuelle Ansätze forschen an Wasserzeichen, die sich nur mit einem geheimen digitalen Schlüssel auslesen lassen. Ohne diesen Schlüssel ist es mathematisch unmöglich, den Unterschied zwischen Mensch und Maschine zu errechnen. Das wäre ein völlig anderes Sicherheitslevel als alles, was wir heute haben.[4]

Was das für uns Menschen bedeutet

Der EU AI Act gibt die Richtung ohnehin schon vor: Die Kennzeichnung von KI-Inhalten wird Pflicht, das ist keine Frage des guten Willens mehr. Wer sich jetzt mit den Tools beschäftigt, hat schlicht einen Vorsprung.

Aber schauen wir mal auf das große Ganze: Technologie kann uns Werkzeuge und Infrastruktur liefern. Aber Vertrauen kann nur durch Kultur entstehen.

Die sogenannte „Dead Internet Theory", lange Zeit als paranoide Verschwörungstheorie abgetan, bekommt mittlerweile echten empirischen Rückenwind. Eine Studie von Stanford, dem Imperial College London und dem Internet Archive zeigt: Über ein Drittel aller neu veröffentlichten Webseiten ist KI-generiert oder zumindest massiv KI-assistiert. Fast 18 Prozent davon sind sogar vollständig synthetisch.[5]

Der aktuelle Bad Bot Report von Imperva legt noch eine Schippe drauf: Der automatisierte Traffic im Netz hat die 50-Prozent-Marke geknackt. Heißt im Klartext: Wir Menschen sind im Internet mittlerweile in der Minderheit. „Nachdem der Mensch das Netz jahrzehntelang geprägt hat, wird ein erheblicher Teil des Internets in nur drei Jahren von KI bestimmt", sagte Studienautor Jonáš Doležal (Imperial College London) gegenüber 404 Media. Die Originalquelle der Autoren ist extrem spannend. Sie ist vollgepackt mit statistischen Auswertungen und visuell richtig stark aufbereitet.[6]

Diese Entwicklung hinterlässt Spuren. Schaut man sich auf Plattformen wie Reddit um, sieht man eine tiefe gesellschaftliche Spaltung: Auf der einen Seite stehen die Tech-Enthusiasten, die jedes neue Modell am liebsten komplett ohne Regulierung sofort auf die Menschheit loslassen wollen wie beispielsweise im Subreddit /r/accelerate zu sehen ist.[7] Auf der anderen Seite wachsen riesige Communities wie das Subreddit /r/antiai, die sich mit aller Kraft dagegen wehren.[8] Ich persönlich stehe aktuell noch irgendwo dazwischen. Die Chancen sind gigantisch, vor allem in der Forschung oder der Medizin wird KI Leben retten. Aber ich will auch gar nicht abstreiten, dass diese rasanten Veränderungen echte Zukunftsängste in mir auslösen. Genau deshalb glaube ich, dass diese Gegenbewegung noch größer wird. Wir werden uns in Zukunft wieder viel bewusster und analoger austauschen. Wir werden wieder mehr rausgehen, uns echt treffen: Weg von Social-Media-Feeds, bei denen man ohnehin hinter jedem Pixel einen Bot vermutet. Rein in den echten Austausch.

Wasserzeichen allein werden die Welt nicht retten. Sie sind nur ein kleiner Baustein in einem System, das am Ende vor allem eins braucht: vernünftige Plattformregeln, klare Gesetze und ein verdammt gutes Gespür von uns als Menschen.

  1. Studie mit ~287.000 Bildbewertungen von 12.500 Teilnehmenden weltweit: How good are humans at detecting AI-generated images? (arxiv, 2024)
  2. Längsschnitt-Erhebung mit aktuellen Modellen (DALL-E, Midjourney u.a.): Real vs. AI Images 2025 (Conjointly)
  3. Technisches Detail und Live-Experiment mit 20 Millionen Gemini-Bewertungen: Scalable watermarking for identifying LLM-generated text (Nature, 2024) — Übersicht: MIT Technology Review
  4. Forschungsrichtung kryptografischer Wasserzeichen: Undetectable Watermarks for Language Models (arxiv)
  5. Stanford / Imperial College / Internet Archive (2025): How much of the internet is AI-generated? (Fast Company)
  6. Dolezal, Alam, Graham & Bohacek (2026): The Impact of AI-Generated Text on the Internet — Stanford / Imperial College / Internet Archive
  7. Reddit-Community für unkontrollierte KI-Beschleunigung: r/accelerate (reddit.com)
  8. Reddit-Community gegen KI-generierte Inhalte: r/antiai (reddit.com)
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Fotografie Mo, 25.05.2026 · ca. 5 min Lesezeit

Eine Kamera, ein neues Hobby und die Kunst, langsamer zu werden

Ich wusste lange nicht, was ich eigentlich gesucht habe. Nur, dass ich irgendwas brauchte. Einen harten Cut gegen diese ständige Beschleunigung. Alles wird gefühlt jeden Tag schneller, komplexer, lauter. Ich wollte einen Ausgleich, der das genaue Gegenteil davon ist.

Am Ende standen drei Sachen zur Auswahl: Musik, Malen oder Fotografie. Es ist die Kamera geworden.

Genauer gesagt eine Fujifilm X-T50. Und ehrlich: Am Anfang hatte ich keinen blassen Schimmer, wonach ich überhaupt suchen soll. Also tagelang reingelesen, Reviews geschaut und irgendwann war klar, dass es Fujifilm sein muss.[1][2][3]
Bloß nicht Sony oder Canon, gerade weil gefühlt jeder Zweite damit rumläuft. Die X-T50 hat einfach diesen Retro-Look, der komplett aus der Reihe tanzt. Klein, handlich, in Silber ein absoluter Hingucker. Halt ein Teil, das man gerne in die Hand nimmt.

Der erste richtige Testlauf ging mit meiner Freundin durch die Ohligser Heide. Kaiserwetter. Sie kennt sich mit dem Thema schon länger aus, ich der totale Anfänger. Sie hat mir erste Tipps gegeben. Hier wäre ein super Motiv. Achte mal hier auf das Licht. Und genau da ist mir was aufgefallen, womit ich so gar nicht so schnell gerechnet hatte: Ich bin plötzlich langsamer geworden.

Der Blick verändert sich komplett, sobald man die Kamera in der Hand hält. Man erwischt sich bei jedem Schritt bei dem Gedanken: Wäre das ein gutes Bild? Schau mal das Licht hier, der Schatten da, die Struktur auf dem Boden. Die Welt um einen herum hält zwar nicht an. Aber man selbst tut es.

Und genau das war es, was ich gesucht habe.

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