Bild oder Video auf Echtheit prüfen: Was tun, wenn Ihre Aufnahme für KI gehalten wird?
Lennart Wolf18. September 2026 (aktualisiert)
Eine Aufnahme lässt sich auf Echtheit prüfen, wenn ihre Herkunft belegt ist. Am stärksten gelingt das mit einer Herkunftsangabe, die schon bei der Aufnahme gesetzt und signiert wurde (Content Credentials), zusammen mit der Originaldatei. Fehlt sie, bleiben Originaldatei, Veröffentlichungshistorie und Aufnahmekontext als Indizien; Kamerametadaten und Detektoren allein belegen nichts. Der AI Act, die KI-Verordnung der EU, verlangt für ein echtes Foto oder Video kein Label. Gerät es unter KI-Verdacht, zählt allein, was Sie vorlegen können. Wir zeigen, welche Nachweise tragen und warum Echtheit am Auslöser beginnt.
Drei Verdachtsfälle: Wenn ein echtes Foto für KI gehalten wird:
Echte Fotos geraten heute unter KI-Verdacht, weil der Augenschein nichts mehr entscheidet; wer dann keinen Nachweis vorlegen kann, verliert gegen die Vermutung.
Ein Fotowettbewerb in Sydney lehnte 2023 ein echtes Smartphone-Foto ab, weil es der Jury zu künstlich wirkte. Ob es KI sei, könne man nicht sicher wissen, erklärte der Veranstalter; weil man aber den Verdacht habe, könne man das Bild nicht zulassen. Er entschuldigte sich, nachdem die Fotografin sich gemeldet und die Echtheit bestätigt hatte. Drei typische Verdachtsfälle seither:
- Wettbewerb. Jury oder Regelwerk verlangt den Nachweis, sonst folgt der Ausschluss. Bei den 1839 Color Photography Awards belegte 2024 ein echtes Foto eines Flamingos den dritten Platz und gewann den Publikumspreis in der Kategorie für KI-Bilder. Die Fachjury hatte es nicht als echt erkannt; nach der Offenlegung durch den Fotografen wurde es disqualifiziert. Umgekehrt verwies 2026 ein von einem Kamerahersteller ausgerichteter Wettbewerb bei einem verdächtigen Finalistenbild auf die RAW-Pflicht für Finalisten und schloss es nach Prüfung aus.
- Nachrichten- und Eventfoto. Kommentare erklären ein echtes Bild zur Fälschung; belegt wird es über andere Aufnahmen und die Veröffentlichungshistorie. Das Foto eines Fotografen der Nachrichtenagentur AP vom Attentat auf Donald Trump am 13. Juli 2024 galt in sozialen Netzwerken als KI-Bild; als Beleg diente eine Hand mit sechs Fingern. PolitiFact, eine US-Faktencheck-Redaktion, stellte fest: Die kursierende Version war selbst manipuliert; das Original belegten Aufnahmen anderer Fotografen aus denselben Minuten und die Schilderung des Fotografen selbst. Ein Archivfoto von 2007 mit Lionel Messi und dem Baby Lamine Yamal galt vor dem WM-Finale im Juli 2026 vielen als KI-Fälschung; ein Faktencheck (Dubawa, August 2026) belegte die Echtheit über Rückwärtsbildersuche und frühere Veröffentlichungen.
- Plattform-Label. Eine Plattform versieht ein echtes Foto mit einem KI-Label, ausgelöst durch Metadaten oder einen Klassifikator. Metadaten sind unsichtbare Zusatzinformationen, die in der Bilddatei mitgespeichert werden; Menschen sehen davon nichts, Prüfsoftware kann sie auslesen. Meta versah ab Mai 2024 Bilder mit „Made with AI“, sobald ihre Metadaten eine KI-Markierung nach Industriestandard enthielten; das traf auch echte Fotos, die nur mit KI-Werkzeugen retuschiert worden waren. Im Juli 2024 wurde daraus „AI info“, und seit September 2024 erscheint der Hinweis bei lediglich bearbeiteten Inhalten nur noch im Menü. Pinterest setzt seit April 2025 „AI modified“-Labels auch über eigene Klassifikatoren, also Erkennungsprogramme, die KI-Inhalte ohne Markierung am Bild selbst zu erkennen versuchen. Im Sommer 2025 meldeten Nutzer Labels auf selbst fotografierten oder von Hand gestalteten Pins ohne jede KI; Pinterest räumte mögliche Fehler ein.
In keinem dieser Fälle hat das Bild selbst entschieden; entschieden haben Nachweise, die Absender oder Dritte beibrachten. Faktisch liegt die Beweislast beim Absender. Warum Detektoren und Jurys sich irren: Deepfake-Erkennung und ihre Grenzen.
Was heißt es, ein Bild auf Echtheit zu prüfen?
Ein Bild auf Echtheit prüfen heißt, seine Herkunft zu belegen: welches Gerät oder Werkzeug es wann erzeugt hat und ob es seitdem verändert wurde. Den stärksten Beleg liefert eine bei der Aufnahme gesetzte, signierte Herkunftsangabe; im Nachhinein bleiben Indizien. Ob das Bild die Wirklichkeit wahrheitsgemäß zeigt, ist eine andere Frage, die kein Nachweis beantwortet.
Was ein KI-Verdacht rechtlich bedeutet
Für ein echtes Foto gibt es keine Kennzeichnungspflicht; der AI Act reguliert KI-Inhalte und schweigt zu echten Aufnahmen.
Art. 50 Abs. 2 AI Act verpflichtet die Anbieter generativer KI-Systeme, ihre Ausgaben maschinenlesbar zu markieren; Art. 50 Abs. 4 AI Act verpflichtet Betreiber, also jeden, der ein KI-System in eigener Verantwortung nutzt und den Inhalt beruflich einsetzt, Deepfakes sichtbar offenzulegen. Beide Pflichten setzen einen durch KI erzeugten oder manipulierten Inhalt voraus; ein unbearbeitetes Foto oder Video ist weder Ausgabe eines KI-Systems noch ein Deepfake im Sinne von Art. 3 Nr. 60 AI Act. Wer welche Rolle trägt, klärt Wer muss KI-Bilder kennzeichnen? im Detail.
Die Leitlinien der EU-Kommission zu den Transparenzpflichten vom Juli 2026, an denen sich die Aufsichtsbehörden orientieren, stellen klar, dass Plattformen, die fremde KI-Inhalte lediglich verbreiten, keine Betreiber im Sinne des AI Act sind. Ob die Plattform ein falsches Label korrigiert, richtet sich nach ihren eigenen Verfahren. Auch ein Detektor-Urteil „wahrscheinlich KI“ kennt das Gesetz nicht als Maßstab; Erkennung im Sinne des AI Act meint die Feststellung einer Markierung des Anbieters.
Anders liegt der Fall bei KI-Retusche. Hat KI mehr getan als übliche Bildbearbeitung, etwa ein Objekt entfernt, ersetzt oder eingefügt, muss das Werkzeug das in der Datei vermerken. Zeigt eine Plattform daraufhin „AI info“, ist das kein Fehler, sondern der Hinweis auf einen echten Eingriff.
Dieser Hinweis ist aber nicht Ihre Pflicht. Ein sichtbares Label schulden Sie nur, wenn ein Deepfake entstanden ist. Retusche, Licht- und Farbkorrektur oder ein ausgetauschter Hintergrund reichen dafür in der Regel nicht. Ein Modehändler, dessen echtes Produktfoto mit neuem Hintergrund „AI info“ trägt, sieht also einen zutreffenden Hinweis und muss trotzdem nichts selbst kennzeichnen. Wo die Grenze liegt: Was ist ein Deepfake?.
Trägt Ihr echtes Foto ein KI-Label einer Plattform, prüfen Sie deshalb zuerst, woher es kommt. Pinterest setzt Labels aus Metadaten, eigenem Erkennungsprogramm oder Eigenangaben und nimmt Einsprüche laut Hilfeseite über den Support an. Meta (Facebook, Instagram, Threads) liest KI-Markierungen nach Industriestandard aus der Datei; einen Einspruchsweg für falsche Labels dokumentiert Meta nicht. Prüfen Sie dort, ob Ihr Bearbeitungswerkzeug eine KI-Markierung geschrieben hat. Werkzeuge zum „Entfernen von KI-Labels“ löschen Metadaten und damit auch Ihren eigenen Herkunftsnachweis.
Rechtlich ist ein echtes Foto also nicht erklärungsbedürftig; praktisch zählt, was Sie vorlegen können.
Fotos und Videos im Nachhinein auf Echtheit prüfen: Was Sie noch vorlegen können
Ohne Nachweis aus der Aufnahme bleiben Indizien: Originaldatei, Veröffentlichungshistorie, Aufnahmekontext und eine nachträgliche Signatur. Jedes Indiz belegt etwas anderes, keines allein die Echtheit.
| Nachweis | Belegt | Grenze |
|---|---|---|
| Originaldatei (RAW oder unbearbeitetes Kamera-JPEG) | Die Rohdaten der Aufnahme liegen vor; in Wettbewerben der übliche Prüfstandard. World Press Photo, die Stiftung hinter dem gleichnamigen Wettbewerb, verlangt RAW-Dateien (ein Bild genügt) oder Kamera-JPEGs als Serie von mindestens sieben Bildern, geprüft von zwei unabhängigen Analysten. | Stark, aber nicht beweiskräftig aus sich heraus: Eine RAW-Datei trägt keine Signatur, eine Fälschung ist technisch möglich. Vorlegen kann sie nur, wer sie aufbewahrt hat. |
| Kamerametadaten (EXIF) | Plausibilität: Kameramodell, Belichtung, Zeit, gegebenenfalls Ort. | Unsigniert und änderbar: NIST, die US-Normungsbehörde, hält fest, dass Metadaten Manipulationen nicht erkennen lassen und niemandem verlässlich zuzuordnen sind. Wer die Datei kopiert, kann die Metadaten umschreiben oder löschen; beim Upload auf viele Plattformen und beim Screenshot gehen sie verloren (KI-Wasserzeichen: was bleibt, wenn die Metadaten verschwinden). Ein Zettel im Umschlag, den jeder umschreiben kann. |
| Veröffentlichungshistorie | Das Bild war schon vor dem Verdacht veröffentlicht, samt Fundstelle und Kontext; die Rückwärtsbildersuche ist die Standardmethode der Faktenprüfung; so wurde das Archivfoto von 2007 belegt. | Nur für bereits veröffentlichte Bilder. Belegt Alter und Zuordnung, aber keine Entstehung. |
| Aufnahmekontext | Das Ereignis fand statt, und Sie waren dort: Serienbilder vor und nach dem Motiv, Aufnahmen anderer Anwesender, Auftrag, Rechnung, Ortsdaten; so wurde das AP-Foto von 2024 belegt. | Aufwendig und oft nicht mehr rekonstruierbar. Belegt das Ereignis, aber keine unveränderte Datei. |
| Nachträgliche Signatur: Content Credentials (signierte Herkunftsangaben nach C2PA, einem offenen Standard, der sie direkt in der Datei ablegt) über einen Signierdienst (Content Credentials prüfen und verstehen) | Ab dem Zeitpunkt der Signatur: wer was über die Datei erklärt hat und dass ihre signierten Teile seitdem unverändert sind. | Belegt ab heute, rückwirkend nichts. Für alles, was vorher entstanden ist, lässt sich kein Nachweis mehr herstellen. Ab dem ersten Eintrag wächst die Kette dagegen mit: Jede weitere Bearbeitung hängt sich an den bestehenden Pass an, statt ihn zu überschreiben. |
| Detektor-Gutachten oder Marker-Prüfung | „kein Marker gefunden“ oder „keine forensischen Auffälligkeiten“ als Indiz neben anderen. | Abwesenheit belegt nichts; Detektoren irren in beide Richtungen (Deepfake-Erkennung und ihre Grenzen). |
Ob eine Datei bereits einen Nachweis trägt, zeigt on:mint Verify, eine kostenlose Browser-Erweiterung für Chrome und Co.: Sie prüft per Rechtsklick jedes Bild im Netz auf Content Credentials, on:mint-Herkunftsnachweise und KI-Kennzeichnung.
Alle sechs Nachweise in der Tabelle haben eines gemeinsam: Sie kommen zu spät. Der belastbare Nachweis entsteht beim Auslösen.
Echtheit ab dem Auslöser festhalten
Echtheit lässt sich belegen, wenn sie bei der Aufnahme festgehalten wurde: Kameras mehrerer Hersteller und erste Smartphones signieren heute beim Auslösen nach C2PA (C2PA erklärt). Die Signatur belegt Gerät und Unverändertheit, mit eingebundenem Zeitstempel auch den Zeitpunkt; den Wahrheitsgehalt belegt sie nicht.
Die Kamera erzeugt beim Auslösen einen Herkunftsnachweis mit Prüfsummen und Angaben zum Gerät, signiert ihn digital und bettet ihn in die Bilddatei ein. Das ist Kryptografie: Die Prüfsumme (ein kryptografischer Hash) errechnet sich aus dem signierten Dateiinhalt; ändert sich dort ein einziges Byte, passt sie nicht mehr, und die Signatur wird ungültig. Als Art der Erstellung steht „Aufnahme“ im Nachweis (im Standard: digitalCapture), in demselben Feld, in dem KI-Generatoren „KI-erzeugt“ hinterlegen: dieselbe Zutatenliste, andere Zutat.
Echtheit lässt sich nicht nachträglich beglaubigen. Sie wird beim Auslösen festgehalten oder gar nicht. Wer heute fotografiert, entscheidet damit schon, ob das Bild morgen belegbar ist.
Was die Signatur aus der Kamera belegt und was nicht:
- Belegt: das Gerät oder Werkzeug (die signierende Identität), den Zeitpunkt (bei eingebundenem vertrauenswürdigem Zeitstempel), die Art der Erstellung (Aufnahme) und die Unverändertheit der signierten Teile seit der Signatur.
- Belegt nicht: Wahrheitsgehalt, Inszenierung, Bildausschnitt. Die C2PA, das Standardisierungsgremium hinter Content Credentials, schreibt selbst, ihr Standard gebe keine Werturteile über Herkunftsdaten ab; das Bundesamt für Sicherheit in der Informationstechnik (BSI) ergänzt, dass die Quelle selbst das Material zuvor manipuliert haben kann. Signiert ist zudem nur, was in den Nachweis aufgenommen wurde; eine unabhängige Sicherheitsanalyse der University of Maryland, Baltimore County (UMBC, 2026) zeigt das an änderbaren Ortsdaten außerhalb des geschützten Bereichs.
- Grenze Gerät: Anfang September 2025 setzte ein Kamerahersteller seinen Signierdienst aus, nachdem eine Schwachstelle seiner Kamerasoftware das Signieren fremder Bilder, darunter eines KI-Bildes, erlaubt hatte, und erklärte die ausgestellten Zertifikate für ungültig; eine Wiederaufnahme ist nicht bekannt (Stand September 2026). Eine Signatur ist so vertrauenswürdig wie das Gerät und der Aussteller dahinter. Zudem signieren nur neue Modelle, und die Funktion ist nicht überall ab Werk aktiv.
- Grenze Transport: Plattformen entfernen Metadaten häufig und mit ihnen den Nachweis (Plattform-Label und gesetzliche Pflicht). YouTube zeigt „Captured with a camera“ nur bei intakter Metadatenkette und unbearbeitetem Bild und Ton; fehlt der Hinweis, heißt das laut YouTube ausdrücklich nicht, dass bearbeitet wurde. Den Rückweg schafft ein unsichtbares Wasserzeichen in den Bildpunkten, also Steganografie: eine Kennung im Bild selbst, die Screenshot und erneutes Hochladen übersteht und zum hinterlegten Nachweis führt (KI-Wasserzeichen: was bleibt, wenn die Metadaten verschwinden). Belastbar über Upload und Screenshot hinweg wird der Nachweis erst mit C2PA plus unsichtbarem Wasserzeichen.
Prüfwerkzeuge unterscheiden „valid“ (Signatur intakt), „trusted“ (Signaturkette endet bei einem gelisteten Vertrauensanker) und „No Content Credentials found“ (Content Credentials prüfen und verstehen); Signatur, Wasserzeichen und Fingerabdruck im Vergleich: Kennzeichnungsverfahren im Vergleich.
Fazit: Bild auf Echtheit prüfen heißt Nachweis statt Augenschein
Echte Fotos geraten unter Verdacht, und der Augenschein entscheidet nichts mehr. Der AI Act verlangt für ein echtes Foto kein Label; Plattform-Labels sind Maßnahmen der Plattform, und bei KI-Retusche gibt ein Label die Markierung des Werkzeugs korrekt wieder. Zu tun ist zweierlei: Sichern Sie für vorhandene Bilder die Originaldatei samt Veröffentlichungshistorie und Aufnahmekontext, und lassen Sie die Bilder signieren; halten Sie Echtheit künftig beim Auslösen fest, und schützen Sie den Nachweis mit einem Wasserzeichen gegen Upload und Screenshot. Alle Beiträge der Serie: Überblick zur KI-Kennzeichnungspflicht.
Dafür gibt es den Signierdienst von on:mint. Er versieht echte Aufnahmen und andere Originale mit Content Credentials, also einem signierten Herkunftsnachweis nach C2PA, und mit einem unsichtbaren Wasserzeichen in den Bildpunkten. Der Nachweis ist der digitale Pass Ihres Bildes: Er benennt Sie als Ersteller und hält fest, wann signiert wurde; vorhandene Content Credentials, etwa aus der Kamera oder der Bildbearbeitung, werden übernommen und fortgeschrieben. Entfernt eine Plattform die Metadaten, führt das Wasserzeichen zu diesem Pass zurück. on:mint signiert mit dem Zertifikat einer Zertifizierungsstelle, die auf der C2PA Trust List steht (der Liste der Zertifikatsaussteller, denen der Standard vertraut). Originale signieren: Content Credentials von on:mint.
Wurde ein Bild dagegen mit KI erzeugt oder verändert, kennzeichnet es mintys, die KI-Kennzeichnungsapp von on:mint, sichtbar und maschinenlesbar nach C2PA und sichert beides mit einem unsichtbaren Wasserzeichen ab; nachweisbar bleibt, wann und von wem gekennzeichnet wurde (KI-Kennzeichnung mit mintys). on:mint hat den Code of Practice on Transparency of AI-Generated Content unterzeichnet und kennzeichnet nach dessen Verfahren. Die EU-Kommission hat den Code im Juli 2026 als angemessenes Instrument bestätigt, um die Kennzeichnungspflichten zu erfüllen; nach ihren Leitlinien ist er der bislang einzige EU-weit anerkannte praktische Rahmen, um die Einhaltung zu belegen. Wer mit mintys kennzeichnet, kennzeichnet im Einklang mit dem Code und kann mit weniger Auskunftsersuchen der Aufsicht rechnen: Zusätzliche Nachweise erwarten die Leitlinien vor allem von Unternehmen, die ihre Kennzeichnung nicht an einem anerkannten Kodex ausrichten.
Zum Kostenrisiko: Der AI Act sieht für Verstöße gegen die Kennzeichnungspflicht Geldbußen von bis zu 15 Millionen Euro oder, bei Unternehmen, bis zu 3 Prozent des weltweiten Jahresumsatzes vor, je nachdem, welcher Betrag höher ist. Für kleine und mittlere Unternehmen gilt der jeweils niedrigere Betrag. Dazu kommt die Abmahnung: Die Wettbewerbszentrale wertet Verstöße gegen den AI Act als unlauteren Wettbewerb und hat im Juli 2026 eine Beschwerdestelle für KI-Fälle eingerichtet, ausdrücklich auch für fehlende oder falsche Kennzeichnung KI-generierter Werbung. Mit Abmahnungen, also Unterlassungsaufforderungen samt Kostennote, ist deshalb zu rechnen. Was ein Verstoß im Einzelnen kostet: Was ein Verstoß kostet.
Drei Wege im Vergleich. Gegenüber dem Betrachter zählt allein das sichtbare Label; der Nachweis zählt, wenn Dritte Ihr Bild ohne Label weiterverbreiten oder jemand bestreitet, dass es gekennzeichnet war:
| Nur sichtbares Label | Nur Markierung des KI-Tools | mintys by on:mint | |
|---|---|---|---|
| Sichtbares Label im Bild, für den Betrachter ohne Werkzeug erkennbar (Ihre Pflicht als Betreiber, Art. 50 Abs. 4 AI Act) | Erfüllt | Fehlt | Erfüllt |
| Label nach den Vorgaben des Code of Practice: EU-Icon mit Klartext, im Bild, an fester Stelle | Je nach Umsetzung | Fehlt | Erfüllt |
| Kennzeichnung auch maschinenlesbar in der Datei, sodass Plattformen und Prüfprogramme sie erkennen | Fehlt | ErfülltSolange die Metadaten erhalten bleiben. | ErfülltAls Content Credential nach C2PA. |
| Nachweis je Bild, dass und wann gekennzeichnet wurde, auch wenn Label oder Metadaten unterwegs verloren gehen | Fehlt | Fehlt | ErfülltWasserzeichen im Bild, Pass in der Datei, Eintrag in mintys. |
Mit mintys erfüllen Sie Ihre Kennzeichnungspflicht nach dem AI Act ganz einfach in einem Durchgang: Label ins Bild, Content Credential in die Datei, Wasserzeichen in die Bildpunkte, Nachweis inklusive. Sichtbar kennzeichnen nach Art. 50 AI Act: Jetzt KI-Bilder kennzeichnen. Für echte Aufnahmen gilt der umgekehrte Weg: Originale mit Content Credentials von on:mint signieren, bevor jemand fragt.