Abschlussarbeiten im Media Lab | 13.05.2026
Transparente Kennzeichnung von KI im Journalismus
Mit der zunehmenden Nutzung generativer KI in Redaktionen und der Verbreitung von Deepfakes wächst der Ruf nach mehr Transparenz über KI-Inhalte. Was kann eine Kennzeichnungspflicht leisten – und was nicht?
KI: Alles ist möglich
Bereits Anfang der 2010er wurde unter Schlagworten wie „Roboterjournalismus" intensiv diskutiert, welche Rolle Maschinen in Redaktionen spielen. Strukturierte Formate wie Sport-, Wetter- oder Finanzberichte wurden erstmals automatisiert produziert. Seitdem haben sich die Fähigkeiten generativer Modelle rasant weiterentwickelt und sie sind viel leichter zugänglich.
Technisch gesehen ist generative KI mittlerweile eine Allzwecktechnologie, die alle Artefakte synthetisch erzeugen kann, die im Journalismus gebraucht werden. Wie ausgereift die Technologie inzwischen ist, zeigt sich nicht zuletzt daran, dass selbst Redaktionen zuweilen Schwierigkeiten haben, KI-generierte Inhalte wie Deepfakes als solche zu erkennen. Das verdeutlichen beispielsweise Berichte rund um die Gefangennahme von Nicolás Maduro oder über ICE-Abschiebungen Anfang 2026. Aktuell wird daher verstärkt diskutiert, ob und wie Redaktionen mit der eigenen Nutzung transparent umgehen sollten.
Transparenz als etablierte Norm
Grundsätzlich ist Transparenz, etwa durch Autorenangaben, Quellenverweise oder Hinweise auf Symbolbilder, seit Langem eine zentrale Norm im Journalismus. Es ist also nur folgerichtig, diese Norm auch im KI-Kontext umzusetzen.
Einige Anforderungen zur Kennzeichnung KI-generierter Inhalte sind dabei im EU AI Act (Art. 50 Abs. 4) festgehalten. Für Redaktionen greifen diese aber nur dann, wenn sie selbst ein KI-System nutzen, um Texte zu erstellen, die ohne menschliche Überprüfung und Verantwortung veröffentlicht werden oder um sogenannte Deepfakes zu erzeugen (Art. 50 Abs. 4). Deepfakes sind in diesem Kontext synthetische Medien, die reale Personen oder Ereignisse zeigen und fälschlich als authentisch wahrgenommen werden können (Art. 3 Abs. 60).
Parallel dazu diskutiert die Medienbranche eigene Maßnahmen für mehr KI-Transparenz. Meine Analyse von knapp 30 Branchendokumenten zeigt, dass auch hier die Kennzeichnung im Zentrum steht, allerdings anders als im EU AI Act: nämlich nicht begrenzt auf bestimmte Output-Typen, sondern als grundsätzliche Offenlegung des journalistischen Arbeitsprozesses. Bei der Berichterstattung über Deepfakes fordern einige Akteure zudem eine explizite Kennzeichnung.
KI-Transparenz in der Praxis
Um die Umsetzung in der Praxis besser zu verstehen, habe ich über einen Zeitraum von einer Woche 70 Medienartefakte aus drei Redaktionen analysiert. Dabei zeigten sich zwei Muster:
Bei der strukturierten Kennzeichnung hat der Hinweis auf KI eine klar abgrenzbare Funktion und erscheint immer dann, wenn das, was die KI beigetragen hat, vorliegt – zum Beispiel bei KI-generierten Zusammenfassungen.
Bei der unstrukturierten Kennzeichnung taucht der Hinweis auf KI mal neben einem Artikel auf, mal nicht, ohne erkennbares Muster oder zugeordnete Funktion.
Im ersten Fall vermittelt die Kennzeichnung eine tatsächliche Information, nämlich dass die Zusammenfassung ein KI-Feature ist. Im zweiten bleibt unklar, welche Rolle KI gespielt hat und warum einige Artikel eine KI-Kennzeichnung haben und einige nicht, insbesondere wenn in beiden Fällen zusätzlich ein menschlicher Autor genannt wird.
Die Kennzeichnung von Deepfakes
Zusätzlich habe ich untersucht, wie 35 ausgewählte Redaktionen über zwei Deepfake-Fälle Anfang 2026 berichtet haben: Holocaust-Deepfakes und die Verhaftung der Aktivistin Nekima Levy Armstrong.
Auch hier zeigt sich ein heterogenes Bild: Einige Redaktionen kennzeichneten die abgebildeten Deepfakes mit Hinweisen wie „KI-generiert", „Fake" oder „Achtung Fake!", andere verzichteten darauf, die Deepfakes überhaupt in der Berichterstattung über Deepfake-Fälle zu verwenden. Eine einheitliche Praxis existiert nicht.
Mit Blick auf die Anforderungen stößt das Konzept einer Kennzeichnungspflicht nach EU AI Act (Art. 50 Abs. 4) hier konzeptionell an seine Grenzen. Wer ein Deepfake mit Täuschungsabsicht produziert, hat per Definition wenig Interesse daran, dies kenntlich zu machen. Da die Pflicht nur für die Person gilt, die ein Deepfake herstellt, läuft die Regulierung so ins Leere.
Daher ist es umso wichtiger, dass Redaktionen solche synthetischen Inhalte identifizieren und – zum Beispiel in Form einer Kennzeichnung – einordnen. Meine Untersuchung zeigt, dass Redaktionen, wenn sie sich entscheiden, ein Deepfake bei der Berichterstattung über Deepfakes abzubilden, diese Form der Transparenz wählen.
KI-Kennzeichnung zwischen Transparenz und Abgrenzung
Insgesamt zeigt sich ein klares Bedürfnis, journalistische Transparenz im KI-Zeitalter auszubauen. Eine Standardisierung gibt es bislang nicht und bei der praktischen Umsetzung lassen sich zwei grundsätzlich verschiedene Arten der Kennzeichnung identifizieren, die in Zukunft klar voneinander getrennt werden sollten: die Transparenz über den journalistischen Prozess einerseits und die Entlarvung von Deepfakes andererseits.
Steht in beiden Fällen nur „KI“ als Hinweis, kann das einmal bedeuten, dass KI etwa zur Rechtschreibkorrektur eingesetzt wurde und ein anderes Mal, dass es sich um einen Fake handelt. Das wirft die grundsätzliche Frage auf, wie viel eine Kennzeichnung überhaupt kommunizieren kann. Künftige Überlegungen zu einer Standardisierung von transparenter KI-Kennzeichnung im Journalismus sollten zwischen diesen beiden Fällen differenzieren.
Francesca hat nun das Förderprogramm für Abschlussarbeiten durchlaufen. Du hast auch ein spannendes Thema? Melde dich bei uns!
