KI-Experte Max Maurischat im Interview: Was die neuen EU-Symbole für KI-Inhalte bedeuten
Posted by PM-Ersteller - 29/07/26 at 07:07:53 a.m.Neue EU-Regeln sollen KI-generierte Bilder, Stimmen, Videos und Texte transparenter machen. KI-Experte Max Maurischat erläutert, was Unternehmen und Medien künftig beachten müssen.
Berlin, 21. Juli 2026. Wie lassen sich künstlich erzeugte Bilder, Stimmen, Videos und Texte künftig zuverlässig kennzeichnen? Zu dieser aktuellen Frage hat Max Maurischat, CEO der SQUAREVEST AG und Experte für den verantwortungsvollen Einsatz künstlicher Intelligenz, der SQUAREVEST Redaktion ein ausführliches Interview gegeben.
Im Mittelpunkt des Gesprächs stehen die neuen EU-Symbole für KI-generierte Inhalte, die Transparenzpflichten des europäischen KI-Gesetzes und die praktischen Folgen für Medien, Unternehmen und digitale Plattformen.
Maurischat beschäftigt sich intensiv mit dem Einsatz künstlicher Intelligenz in digitalen Geschäftsmodellen, Medienangeboten und Unternehmensprozessen. Im Interview erläutert der KI-Experte, welche Inhalte gekennzeichnet werden müssen, weshalb nicht jedes KI-generierte Bild automatisch unter die Offenlegungspflicht fällt und warum redaktionelle Verantwortung trotz zunehmender Automatisierung beim Menschen bleibt.
Max Maurischat ordnet die neuen EU-Regeln ein
Die Europäische Union stellt unterschiedliche Symbole bereit, mit denen vollständig KI-generierte und teilweise mit KI veränderte Inhalte kenntlich gemacht werden können. Die Verwendung der konkreten EU-Symbole ist grundsätzlich freiwillig. Die Transparenzpflichten aus Artikel 50 des europäischen KI-Gesetzes sind in den davon erfassten Fällen jedoch verbindlich.
„Die EU-Symbole können Nutzern helfen, künstlich erzeugte Inhalte schneller einzuordnen. Ein Symbol allein schafft aber noch keine Rechtssicherheit“, erklärt Max Maurischat im Interview. „Unternehmen bleiben dafür verantwortlich, Inhalte zu prüfen, verständlich zu kennzeichnen und mögliche Persönlichkeits-, Urheber- oder Datenschutzrechte zu beachten.“
Auf einen Blick
Max Maurischat hat der SQUAREVEST Redaktion ein Interview zur Kennzeichnung von KI-Inhalten gegeben.
Als KI-Experte ordnet er die neuen EU-Symbole und Artikel 50 des AI Acts ein.
Die EU unterscheidet zwischen allgemeinen, vollständig generierten und teilweise veränderten KI-Inhalten.
Besonders relevant sind Deepfakes und bestimmte automatisiert veröffentlichte Texte.
Unternehmen und Redaktionen benötigen klare Prüf- und Kennzeichnungsprozesse.
Drei Symbole für unterschiedliche Formen der KI-Nutzung
Das allgemeine KI-Symbol weist darauf hin, dass künstliche Intelligenz an der Erstellung oder Veränderung eines Inhalts beteiligt war.
Die Kennzeichnung „vollständig KI-generiert“ ist für Inhalte vorgesehen, die vollständig durch ein KI-System erstellt wurden. Beispiele sind synthetische Videos, künstlich erzeugte Stimmen oder automatisierte Nachrichtenzusammenfassungen ohne menschliche redaktionelle Kontrolle.
„Teilweise KI-modifiziert“ bezeichnet dagegen ursprünglich menschlich erstellte Inhalte, die nachträglich wesentlich mit künstlicher Intelligenz verändert wurden. Dazu zählen beispielsweise ein ausgetauschtes Gesicht, eine veränderte Stimme oder digital ergänzte Gegenstände.
Nicht jeder KI-Inhalt muss automatisch gekennzeichnet werden
Im Interview macht Maurischat deutlich, dass nicht jeder Einsatz künstlicher Intelligenz automatisch eine gesetzliche Kennzeichnungspflicht auslöst. Besonders relevant sind sogenannte Deepfakes: KI-generierte oder manipulierte Bild-, Audio- und Videoinhalte, die reale Personen, Orte oder Ereignisse so darstellen, dass sie fälschlicherweise authentisch erscheinen können.
Betroffen sein können außerdem bestimmte KI-generierte Texte zu Angelegenheiten von öffentlichem Interesse, wenn sie ohne menschliche Überprüfung, redaktionelle Kontrolle und verantwortliche Person veröffentlicht werden.
„Ein erkennbar symbolisches oder illustratives Beitragsbild ist anders zu bewerten als die realistische Darstellung eines angeblich echten Ereignisses“, erklärt Maurischat. Eine freiwillige Kennzeichnung könne dennoch sinnvoll sein, da Transparenz auch über die gesetzliche Mindestpflicht hinaus Vertrauen schaffe.
KI-Experte fordert klare redaktionelle Regeln
Für Max Maurischat liegt die wichtigste Aufgabe nicht allein in der Auswahl eines passenden Symbols. Unternehmen und Medien müssten zunächst nachvollziehbare Regeln für den Einsatz künstlicher Intelligenz schaffen.
Vor jeder Veröffentlichung sollte geklärt werden:
* Wurde der Inhalt vollständig durch KI erzeugt oder lediglich verändert?
* Werden reale Personen, Orte oder Ereignisse dargestellt?
* Könnte der Inhalt fälschlicherweise als authentisch verstanden werden?
* Hat eine tatsächliche menschliche und redaktionelle Prüfung stattgefunden?
* Ist die Kennzeichnung beim ersten Kontakt klar erkennbar?
„Unternehmen sollten nicht nur fragen, ob eine Kennzeichnung gesetzlich zwingend vorgeschrieben ist“, sagt Maurischat. „Sie sollten auch überlegen, welche Informationen Nutzer benötigen, um einen Inhalt richtig einordnen zu können.“
Menschliche Verantwortung bleibt unverzichtbar
Bei KI-generierten Texten kann eine tatsächliche menschliche Überprüfung oder redaktionelle Kontrolle eine entscheidende Rolle spielen. Voraussetzung ist, dass eine natürliche oder juristische Person die redaktionelle Verantwortung für die Veröffentlichung übernimmt.
Eine oberflächliche Prüfung reicht aus Sicht Maurischats jedoch nicht. Fakten, Quellen, Aussagen und mögliche rechtliche Risiken müssten nachvollziehbar kontrolliert werden. Bei täuschend echten Bildern, Stimmen oder Videos ersetze eine redaktionelle Prüfung die notwendige Transparenz nicht automatisch.
Transparenz als Grundlage digitaler Glaubwürdigkeit
Als CEO der SQUAREVEST AG und KI-Experte betrachtet Max Maurischat die Kennzeichnung künstlich erzeugter Inhalte nicht nur als regulatorische Aufgabe. Sie werde zunehmend zu einer Voraussetzung für digitale Glaubwürdigkeit.
Gerade in der Unternehmens- und Kapitalmarktkommunikation müssten Leser, Kunden und Geschäftspartner nachvollziehen können, wie Inhalte entstanden sind, ob künstliche Intelligenz eingesetzt wurde und wer die redaktionelle Verantwortung trägt.
Maurischat fasst seine Position im Interview so zusammen:
„Künstliche Intelligenz kann Inhalte schneller und eindrucksvoller erzeugen. Vertrauen entsteht aber erst, wenn Menschen erkennen können, was echt, was verändert und was vollständig künstlich geschaffen wurde.“
Über Max Maurischat
Max Maurischat ist CEO der SQUAREVEST AG und beschäftigt sich als KI-Experte mit den Auswirkungen künstlicher Intelligenz auf Unternehmenskommunikation, digitale Geschäftsmodelle, Medien, Vertrauen und unternehmerische Verantwortung.
Im Mittelpunkt seiner Arbeit stehen der kontrollierte Einsatz von KI, transparente digitale Prozesse sowie die Frage, wie Unternehmen technologische Innovation mit menschlicher und redaktioneller Verantwortung verbinden können.
Über die SQUAREVEST AG
Die SQUAREVEST AG beschäftigt sich mit digitalen Investmentthemen, Kapitalmarktkommunikation und der Verbindung von Unternehmen, Investoren und Informationsplattformen. Zu den Schwerpunkten gehören die verständliche Aufbereitung wirtschaftlicher Informationen, transparente Kommunikation und die verantwortungsvolle Nutzung digitaler Technologien.
Presseinformationen
Unternehmen: SQUAREVEST AG
Interviewpartner: Max Maurischat, CEO und KI-Experte
Thema: EU-Kennzeichnung von KI-generierten Inhalten
Kategorie: Wirtschaft und Technologie
Website: squarevest.ag
Pressekontakt: SQUAREVEST AG, Berlin
Verantwortlicher für diese Pressemitteilung:
SQUAREVEST AG
Herr Max Maurischat
Schwerzelweg 18
6315 Oberägeri
Schweiz
fon ..: +41 41 562 09 40
web ..: https://www.squarevest.ag/agency
email : hello@squarevest.ag
Die SQUAREVEST AG ist eine digitale Informations- und Kommunikationsplattform mit Schwerpunkt auf Investmentthemen, Kapitalmarktkommunikation und Unternehmensdarstellungen. Das Unternehmen verbindet wirtschaftliche Informationen mit journalistischer Aufbereitung und begleitet Unternehmen bei digitaler Sichtbarkeit, redaktionellen Inhalten und strategischer Kommunikation. Ein weiterer Fokus liegt auf dem verantwortungsvollen Einsatz künstlicher Intelligenz in Medien, Unternehmensprozessen und digitalen Geschäftsmodellen.
Pressekontakt:
SQUAREVEST AG
Herr Thomas Feldhaus
Eggstrasse 12
6315 Oberägeri
fon ..: +49 15172623600
email : t.feldhaus@squarevest.ag
Deepfakes durch die KI – Wie gehen wir mit unverlässlichen Quellen um?
Posted by PM-Ersteller - 16/09/25 at 04:09:41 p.m.Künstliche Intelligenz erzeugt heute in Sekunden vermeintlich echte Bilder, Stimmen und Videos.
„Deepfakes“ sind längst nicht mehr Nischenphänomene, sondern ein skalierbares Geschäfts- und Manipulationsmodell.
Ein oft unterschätzter Treiber: unverlässliche Quellengenerierung aus dem Internet. Wo Modelle auf fragwürdige Inhalte trainiert werden oder Generationssysteme bei der Recherche auf irreführende Seiten zurückgreifen, entsteht ein Kreislauf aus Fehlern, der Authentizität in den Hintergrund manövriert – technisch, kommunikativ und gesellschaftlich.
Wie entstehen eigentlich Deepfakes?
Datenbasis: Bild-, Audio- und Videodaten aus dem Web (rechtlich gesehen oft in der Grauzone zugegen) speisen Trainingsprozesse.
Modelle: Diffusionsmodelle (Bild/Video) und Sprach-/Stimmenmodelle lernen Muster und Stilmerkmale.
Generierung: Aus Textprompts oder Referenzmaterial entstehen „neue“ Medieninhalte, die real wirken.
Optimierung: Feintuning, „model mixing“ und Prompt-Techniken verbessern Plausibilität und Kohärenz.
Schon hier entscheidet die Qualität der Quellen maßgeblich über das Resultat: Schlechte Quellen skalieren Fehler – nicht Qualität.
Wo richten unverlässliche Quellen Schaden an?
Kontaminierte Trainingsdaten:
„Web-Crawls“ (Gesammelte Inhalte von Websites) enthalten Fälschungen, Meme-Montagen, Clickbait, veraltete oder böswillig manipulierte Inhalte. Gelangen diese ungebremst in Trainingssets, beginnt ein „Kreislauf der Verzerrungen“ in Zusammenarbeit mit KI-Modellen.
Scheinrecherche bei der Generierung:
Viele KI-Workflows „stützen“ Ausgaben mit Websuche oder Retrieval. Greifen sie dabei auf SEO-Farmen, Mirror-Sites oder „Pseudo-Journalismus“ zurück, werden falsche Narrative mit dem Irrglauben an technische Objektivität neu verpackt.
Halluzinative Attribution:
Sprachmodelle sind in der Lage Quellen zu „erfinden“ (Halluzination).
Sobald diese Pseudo-Belege für visuelle oder stimmliche Deepfakes genutzt werden, erhöht das die scheinbare „Verifizierung“ der Fälschung – ohne, dass eine echte Prüfung stattgefunden hat.
Feedback-Schleifen:
Einmal veröffentlicht, werden Deepfakes selbst zur „Quelle“: Sie landen in Foren, werden zitiert, indexiert und schließlich wieder als Trainings- oder Prompt-Kontext benutzt. So wird Desinformation im Zeitalter des Digitalen Fußabdrucks verewigt.
Risiken
Politische Kommunikation & Wahlen: Gefälschte Politiker-Statements, manipulierte Mitschnitte, synthetische „Zeugen“.
Unternehmen & Märkte: CEO-Fake-Calls, fabrikierte Produktleaks, Kursmanipulation durch gefälschte Pressevideos.
Rufschädigung & Erpressung: Intimfälschungen, falsche „Beweise“, CEO-Fraud mit synthetischer Stimme.
Justiz & Verwaltung: Untergeschobene „Bodycam“-Clips, manipulierte Beweisfotos, gefälschte Amtskommunikation.
Plausibilität ? Wahrheit – die Psychologie dahinter:
Deepfakes verwenden kognitive Abkürzungen: Wenn Bild, Ton und vermeintliche Quelle zusammenpassen, steigt unsere Plausibilitätsheuristik. Die technische Güte verschiebt den Fokus von „Ist das echt?“ hin zu „Es könnte echt sein“. Unverlässliche Quellen liefern die fehlende letzte Stütze – ein Link, ein Logo, ein Wasserzeichen-Look-alike – mehr braucht es oft nicht.
Fortschritte & Grenzen bei der Erkennung:
Forensik: Analyse von Kompressionsartefakten, Inkonsistenzen in Schatten/Reflexion, Eye-Gaze, Mikroexpressionen.
Signaltechnik: Audio-Fingerprinting, Phonem-Timing, Spektrogramm-Anomalien.
Provenance-Standards: C2PA/Content Credentials betten Herkunftsdaten ein (Kamera -> Edit -> Veröffentlichung).
Grenzen: Modelle lernen schneller als offene Forensik-Tools sich anpassen. Zudem gehen Metadaten bei Re-Uploads verloren; Wasserzeichen lassen sich degradieren.
Governance: Was sollten Organisationen heute umsetzen?
Quelle vor Inhalt: Prozesse, die zuerst die Quelle und erst dann den Inhalt bewerten. Check: Domain-History, Impressum, Kontakt/Redaktion, Transparenz über Korrekturen.
Policy für KI-Nutzung:
Kein automatisiertes „Web-Stützen“ ohne definierte Whitelists.
Retrieval nur aus kuratierter Wissensbasis; externe Quellen strikt gelabelt.
Verbot, generierte Inhalte als „belegt“ auszugeben, wenn keine Primärquelle verifiziert ist.
Provenance by Design:
Eigene Medien mit Content Credentials signieren.
Workflows so bauen, dass Bearbeitungsschritte protokolliert werden (Audit-Trail).
Detektions-Stack: Kombination aus Bild/Video-Forensik, Voice-Spoofing-Erkennung, Modell-Wasserzeichentest und manueller Redaktion.
Incident-Playbook: Meldeketten, Takedown-Routinen (Plattformmeldungen, Host-Abuse), Krisen-Q&A, Gegenbeweise (Authenticity-Package mit Originaldateien, Hashes, Zeitstempeln).
Rechtsrahmen & Verträge: Nutzungsrechte an Trainingsdaten prüfen, NDAs/AGBs um KI-Klauseln ergänzen (Verbot synthetischer Darstellung von Führungskräften, klare Haftungsregeln).
Awareness & Training: Rollenspezifische Schulungen (PR, HR, Legal, IT). Praxisnahe Übungen mit echten/gefälschten Beispielen, sowie auch klaren Eskalationspfaden.
Checkliste – verdächtige Inhalte erkennen!
Wer veröffentlicht? (Erreichbare Redaktion? Historie? Impressum?)
Wann erstmals aufgetaucht? (Rückwärtssuche; erschien es zeitgleich auf mehreren unabhängigen, reputablen Seiten?)
Woher stammt das Original? (Primärquelle, Rohmaterial, EXIF/Metadaten, Hash-Abgleich)
Was passt nicht? (Licht/Schatten, Reflexe, Lippen-Ton-Sync, Hände/Ohren/Schmuck, Raumakustik) (äußerst wichtig bei der Erkennung eines Deepfakes!!!)
Welche Gegenbelege existieren? (Authentische Aufnahmen, offizielle Dementis mit Belegen, unabhängige Fact-Checks)
Wie groß ist der Anreiz? (Profit/Propaganda/Erpressung – motivierte Fälscher investieren mehr)
Schutzmaßnahmen für JEDE/-N
Kuratiertes Retrieval (RAG): Nur geprüfte, versionierte Wissensquellen; kein „freies“ Web im Produktionsmodus.
Quellen-Scoring: Heuristiken + Reputationsdatenbanken (Domain-Alter, TLS-Historie, Verlinkungen, Fact-Check-Treffer).
Verifizierte Zitate: KI darf Zitate/Studien nur aus Quellen mit persistenten IDs (DOI, URN) und direkter Abrufbarkeit ausgeben.
Red-Teaming: Regelmäßige Angriffe auf eigene Workflows (Prompt-Injection, gefälschte Snippets, poisoned PDFs).
Content-Watermarking & Hashing: Eigene Veröffentlichungen markieren, um später echte von falschen Kopien abzugrenzen.
Human-in-the-Loop: Kritische Veröffentlichungen benötigen 4-Augen-Prinzip mit dokumentierter Quellenprüfung.
Fazit:
Deepfakes sind kein bloßes Technikproblem – sie sind ein Quellenproblem. Solange Generations- und Recherche-Pipelines unkritisch auf das offene Web zugreifen, wird „plausibel“ zu oft mit „wahr“ verwechselt. Die Antwort liegt in harter Quellenkurierung, nachvollziehbarer Provenance und gelebter Prüfkultur.
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