KI-Kennzeichnung: Anthropic setzt Wasserzeichen ab 2. August um
Veröffentlicht am: 19.08.2026 um 20:33 Uhr | Redaktion boerse-global.de
Das Technologieunternehmen Anthropic hat neue Fachbeiträge zu statistischen Wasserzeichenmustern für KI-generierte Texte veröffentlicht. Die Einführung dieser unsichtbaren Kennzeichnungen dient der Umsetzung von Artikel 50 der EU-KI-Verordnung (AI Act), der Transparenzpflichten für Anbieter von Systemen mit künstlicher Intelligenz vorschreibt.
Die neue Technologie ermöglicht es, Texte von Claude-Modellen maschinell als KI-erzeugt zu identifizieren, ohne dass dies für menschliche Leser erkennbar ist.
Statistische Muster in der Wortwahl als Kennzeichnung
Die von Anthropic eingesetzte Methode basiert auf der SynthID-Text-Technologie von Google DeepMind. Dabei werden bei der Texterstellung subtile statistische Muster in die Wortwahl integriert. Diese Wasserzeichen benötigen keine zusätzlichen Tokens und führen laut Unternehmensangaben zu keiner Beeinträchtigung der Textqualität.
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Eine durchgeführte Studie habe gezeigt, dass der Unterschied in der sogenannten Like-Rate zwischen wassergezeichneten und nicht-wassergezeichneten Texten bei lediglich 0,01 % liegt, was die Unauffälligkeit für den Nutzer unterstreicht.
Das System ist so konzipiert, dass die Kennzeichnung auch nach dem Kopieren und Einfügen in andere Dokumente erhalten bleibt. Zur Überprüfung der Wasserzeichen ist ein spezieller Schlüssel erforderlich; zudem plant Anthropic die Bereitstellung einer Detection-API, um die Herkunft von Texten für berechtigte Stellen prüfbar zu machen.
Grenzen der Technologie und Umgehungsmöglichkeiten
Trotz der technologischen Fortschritte weist Anthropic auf bestehende Limitationen hin. Die statistischen Wasserzeichen seien weniger effektiv bei sehr kurzen Texten, rein faktischen Beschreibungen oder Programmiercode.
Auch wenn Texte durch Menschen nachträglich stark korrigiert oder umgeschrieben werden, sinkt die Nachweisbarkeit der KI-Herkunft. Ein Wasserzeichen liefere lediglich einen Hinweis auf die Herkunft aus einem bestimmten Modell, diene jedoch nicht als endgültiger Beweis für die vollständige KI-Erstellung oder als Beleg für die Urheberschaft.
In der Fachwelt wird zudem die Zuverlässigkeit diskutiert, da falsch-positive Ergebnisse nicht gänzlich ausgeschlossen werden können. Juristen betonen in diesem Zusammenhang, dass eine solche Markierung nicht als automatischer Beweis für ein Fehlverhalten gewertet werden darf.
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Compliance-Anforderungen und Marktreaktionen
Die Einführung erfolgt vor dem Hintergrund der EU-KI-Verordnung, deren Artikel 50 seit dem 2. August 2026 gilt. Diese Vorschrift verlangt eine dauerhafte und erkennbare Kennzeichnung von KI-Inhalten. Anthropic wendet das Verfahren global auf Texte seiner Claude-Modelle an, die seit dem 2. August 2026 veröffentlicht wurden. Ältere Modelle sollen in den kommenden Monaten entsprechend aktualisiert werden.
Die Marktreaktion auf die verstärkten Kennzeichnungspflichten ist geteilt. Während Unternehmen die Maßnahmen zur Klärung von Compliance-Fragen nutzen, suchen einige Anwender aktiv nach Wegen, die Wasserzeichen zu entfernen. Suchanfragen nach entsprechenden Tools stiegen laut Marktdaten im Wochenvergleich um 60 %.
Programme wie „Declaude“ oder „MarkScrub“, das an einem einzigen Tag rund 8.500 Nutzer verzeichnete, versprechen das Entfernen der Markierungen durch systematisches Umschreiben. Auf Plattformen wie GitHub erzielen Projekte wie „Watermarks Remover“ bereits etwa 14.000 Sterne.
Berichten zufolge haben erste Nutzer ihre Abonnements bei Anthropic aufgrund der Einführung der Wasserzeichen gekündigt. Rechtlich bewegen sich die Anbieter von Entfernungs-Tools derzeit in einer Grauzone, da die EU-KI-Verordnung zwar die Kennzeichnungspflicht für Hersteller festschreibt, die Nutzung von Werkzeugen zur Entfernung dieser Merkmale durch Endnutzer jedoch noch nicht explizit untersagt.
Für Unternehmen bedeutet die neue Rechtslage, dass sie ihre internen Compliance-Richtlinien bezüglich der Kennzeichnung und Verwendung von KI-Texten zeitnah anpassen müssen.
