EU AI Act

C2PA und Content Credentials: Was in Ihren Bildern wirklich steht

Artikel 50 Absatz 2 der KI-Verordnung verpflichtet Anbieter generativer KI-Systeme, ihre Ausgaben in einem maschinenlesbaren Format zu kennzeichnen und als künstlich erzeugt oder manipuliert erkennbar zu machen. Der Verordnungstext verlangt, dass diese technischen Lösungen wirksam, interoperabel, belastbar und zuverlässig sind, soweit technisch möglich, und verweist auf den allgemein anerkannten Stand der Technik.

Der Standard, der dabei in der Praxis die größte Rolle spielt, heißt C2PA. Was er kann und was nicht, ist für jeden relevant, der Medienherkunft verstehen oder prüfen will. Was Claude, Gemini und ChatGPT konkret in ihre Ausgaben einbetten – und wo diese Signale in der Praxis reißen –, zeigt das Kapitel Woran man Inhalte von Claude, Gemini und ChatGPT erkennt.

Was C2PA ist

C2PA steht für Coalition for Content Provenance and Authenticity. Unter dem Namen Content Credentials wird der Standard von einer Reihe führender Softwarehersteller umgesetzt.

Technisch hängt C2PA an eine Datei ein kryptografisch signiertes Manifest. Dieses kann festhalten, welches Gerät oder welche Software eine Datei erzeugt hat, wann das geschah und ob KI beteiligt war.

Die Prüfung eines Manifests läuft in vier Schritten ab: Das Manifest wird aus der Datei gelesen, die kryptografische Signatur validiert, der Inhalts-Hash neu berechnet und verglichen, und die Kette der vorherigen Bearbeitungsschritte (Ingredient-Manifeste) analysiert.

Der entscheidende Unterschied zu EXIF: Wird auch nur ein Byte einer C2PA-signierten Datei verändert, wird der kryptografische Hash ungültig. EXIF-Änderungen hinterlassen dagegen oft keine sichtbare Spur.

Wo die Manifeste verlorengehen

Das ist die praktisch wichtigste Einschränkung, und sie ist gut dokumentiert:

1. Social-Media-Plattformen: Große soziale Netzwerke entfernen Metadaten und C2PA-Manifeste beim Upload fast durchgehend, um Dateigrößen zu optimieren oder Standortdaten aus Datenschutzgründen zu filtern.
2. Bildbearbeitung und Web-Exporte: Speichert ein Bildbearbeitungswerkzeug ohne C2PA-Unterstützung eine Datei neu, gehen die Daten verloren.
3. CMS-Skalierungen: Viele Baukästen und CMS erzeugen beim Upload skalierte Vorschaubilder und strippen dabei standardmäßig sämtliche Metadaten.

Als Antwort darauf arbeitet die C2PA-Spezifikation an Soft Bindings: unmerklichen Wasserzeichen im Bild selbst. Wird ein solches Wasserzeichen erkannt, kann das Manifest aus einem externen Register nachgeladen werden.

Was ein fehlendes Manifest bedeutet

Nichts über den tatsächlichen Inhalt. Kein C2PA-Manifest bedeutet nicht, dass eine Datei gefälscht oder echt ist – es bedeutet nur, dass keine signierten Daten vorliegen. Die meisten Bilder im Netz tragen bislang kein Manifest.

Auch OpenAI weist in der Dokumentation darauf hin: Wird kein Herkunftssignal gefunden, kann der Inhalt trotzdem synthetisch erzeugt worden sein – etwa weil er vor der Einführung der Signale entstand oder die Metadaten beim Upload auf eine Plattform entfernt wurden.

Was C2PA nicht leistet

Drei Grenzen sind entscheidend:

1. Es beweist keine Inhalts-Wahrheit, sondern eine Erstellungshistorie. Ein technisch gültiges Manifest kann an einem gestellten Motiv hängen. Eine Kamera kann beispielsweise ein Foto von einem Bildschirm abfotografieren, auf dem ein Deepfake läuft: Das Manifest der Kamera ist gültig, das gezeigte Motiv dennoch gefälscht.

2. Es erkennt keine KI-Inhalte von selbst. C2PA speichert lediglich die Angabe der Erstellungs-Software. Ob diese Angabe stimmt, hängt daran, ob das System ehrlich signiert hat.

3. Optionalität. Welche Angaben im Manifest landen, unterscheidet sich je nach Software.

Die Asymmetrie beim Prüfen

Aus dem Gesagten folgt eine Faustregel für die Praxis:

Ein Prüfverfahren, das aus einem fehlenden Manifest schließt, ein Bild sei echt, kehrt die Logik um. Der korrekte Befund lautet: keine Information.

Was das für die Transparenzpflicht heißt

Artikel 50 Absatz 4 der KI-Verordnung und Erwägungsgrund 134 stellen darauf ab, ob ein Inhalt wirklichen Personen, Orten oder Ereignissen merklich ähnelt und fälschlicherweise echt erscheinen würde.

Das ist eine inhaltliche Frage, keine reine Metadaten-Frage. Herkunftsangaben können die Prüfung erleichtern und Anhaltspunkte liefern, die rechtliche Einordnung nehmen sie niemandem ab.

Maschinenlesbar im Web-Code (Schema.org und IPTC)

Es gibt einen Weg, eine Einstufung maschinenlesbar zu machen, ohne die Bilddatei selbst anzufassen: das Vokabular digitalSourceType des IPTC, ausgegeben als JSON-LD im HTML-Code der Seite.

<script type="application/ld+json">
{
  "@context": {
    "@vocab": "https://schema.org/",
    "digitalSourceType": "http://cv.iptc.org/newscodes/digitalsourcetype/"
  },
  "@type": "ImageObject",
  "contentUrl": "https://beispiel.de/bilder/hero.jpg",
  "digitalSourceType":
    "http://cv.iptc.org/newscodes/digitalsourcetype/trainedAlgorithmicMedia"
}
</script>

Die wichtigsten Werte:

Die Nähe zu den drei EU-Icons ist kein Zufall: Auch das IPTC-Schema unterscheidet präzise zwischen vollständig KI-generiert und teilweise KI-verändert.

Wichtig zur rechtlichen Einordnung: Die maschinenlesbare Einbettung in Dateien nach Artikel 50 Absatz 2 ist eine Pflicht der Anbieter generativer KI-Systeme. Wer als Website-Betreiber eine solche Struktur im HTML-Code ausgibt, erbringt damit eine freiwillige Transparenzleistung, die die Auswertbarkeit für Suchmaschinen und Software-Werkzeuge verbessert – die Anbieterpflicht aus Absatz 2 erfüllt er damit nicht.

Zum Vorgehen von wirklich.ai: Die App liest vorhandene C2PA- und XMP-Daten beim Website-Scan aus, schreibt jedoch nichts in Ihre Originaldateien zurück. Die maschinenlesbare Struktur wird stattdessen dynamisch im HTML-Code der Website ergänzt. So bleibt Ihre Bilddatei völlig unberührt, während Suchmaschinen, KI-Crawler und Barrierefreiheits-Werkzeuge die Herkunftsinformationen problemlos verarbeiten können.

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Dieser Text wurde mit Unterstützung von KI erstellt und redaktionell geprüft.

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