KI in Medien.

KI ist in Medien heute kein Zukunftsthema, sondern Alltag. Vier Anwendungsfelder sind besonders weit entwickelt:

• Textproduktion: Entwürfe, Übersetzungen, Zusammenfassungen, automatisierte Agenturmeldungen, SEO-Texte.
• Bild und Video: Synthetische Bilder, Bildbearbeitung, Stil-Transfer, automatisches Tagging, Schnitt-Assistenten, Upscaling.
• Audio: Stimmenklone, automatische Nachvertonung, Übersetzung mit Lippensynchronisation, generierte Musik.
• Redaktionelle Prozesse: Themenrecherche, Monitoring, Empfehlungssysteme, Personalisierung, Moderation.

Jedes dieser Felder wirft eigene Fragen auf. Gemeinsam haben sie, dass sie die Grenze zwischen menschlich produziertem und synthetisch erzeugtem Inhalt verwischen — und genau deshalb reguliert der AI Act an dieser Stelle.

Deepfakes sind der sichtbarste Fall dessen, was synthetische Medien können — und worüber gesellschaftlich am härtesten gestritten wird. Technisch ist ein Deepfake jedes Video oder Bild, in dem eine reale Person in einer Situation gezeigt wird, in der sie nicht tatsächlich war. Rechtlich relevant ist das aus drei Gründen:

• Persönlichkeitsrecht: Die betroffene Person hat grundsätzlich das Recht, über die Verwendung ihrer Darstellung zu entscheiden.
• Strafrecht: Deepfakes mit pornografischen, ehrverletzenden oder betrügerischen Inhalten sind auch ohne AI Act bereits strafbar.
• Demokratische Integrität: Im politischen Kontext gefährden Deepfakes die Grundlage informierter Öffentlichkeit.

Die Kennzeichnungspflicht aus Art. 50 ist hier notwendig, aber nicht hinreichend. Ein korrekt beschrifteter Deepfake eines Politikers bleibt ein ethisches Problem — weil der Großteil des Publikums die Kennzeichnung nicht prüft, weil die Wirkung viral geht, bevor sie eingeholt werden kann, und weil das Publikum lernt, echten Aufnahmen nicht mehr zu trauen. Dieser Liar's Dividend — das Argument: "Das war bestimmt auch ein Deepfake" — ist für die öffentliche Debatte langfristig gefährlicher als jede einzelne Fälschung.

Wer schreibt, fotografiert, komponiert, ist Urheber. Wer große KI-Modelle trainiert, braucht dafür enorme Textmengen, Bilder, Musik — und steht damit im Konflikt mit bestehenden Urheberrechten. Die EU hat zwei Rechtsgrundlagen dafür:

Die Praxis steht damit nicht still. Verlage, Bildagenturen, Musikindustrie und einzelne Kreative streiten aktiv darum, wie Opt-outs tatsächlich durchgesetzt werden, welche Transparenz-Standards "hinreichend detailliert" bedeutet und ob historische Trainingsdaten nachträglich lizenziert werden müssen. Für Medienhäuser ist das keine akademische Frage — es entscheidet über Geschäftsmodelle.

Generative KI hat in Redaktionen mehrere Rollen angenommen: Recherche-Assistenz, Textentwurf, Übersetzung, Zusammenfassung, automatisierte Routineberichte (Sport, Börse, Wetter). Das ist effizient — und wirft eine Reihe von Fragen auf, die mit Art. 50 noch nicht beantwortet sind:

• Macht eine Redaktion Leser darauf aufmerksam, wenn ein Artikel KI-gestützt entstanden ist?
• Wie werden KI-Fehler redaktionell aufgefangen, bevor sie gedruckt oder gesendet werden?
• Welche Verantwortung trägt die Chefredaktion für die Tool-Wahl der Mitarbeitenden?
• Was passiert mit redaktionellen Quellen, die in Prompts geflossen sind?

Mehrere europäische Qualitätsmedien haben dazu eigene Leitlinien veröffentlicht. Gemeinsamer Nenner: KI ist ein Werkzeug, nicht ein Verfasser. Verantwortung bleibt bei Menschen. Transparenz gegenüber dem Publikum ist keine gesetzliche Kür, sondern publizistisches Grundvertrauen.

Filmproduktion ist einer der dynamischsten KI-Anwendungsfelder: synthetische Hintergründe, Rejuvenation von Schauspielern, Stimm-Dubbing in beliebigen Sprachen, prozedurale Set-Extensions, KI-gestütztes Editing und Color Grading. Teile der Wertschöpfungskette werden damit schneller, andere potenziell überflüssig.

Die ethische Debatte läuft parallel zur wirtschaftlichen. Drei Felder stechen heraus:

• Rechte von Darstellenden: Darf eine Stimme, ein Gesicht, eine Darstellungsweise nachgebildet werden, auch nach Vertragsende oder nach dem Tod? Die Streiks in Hollywood 2023 haben dieses Thema ins Zentrum gerückt; europäische Regelungen ziehen langsam nach.
• Produktionstransparenz: Wenn wesentliche Teile eines Films KI-generiert sind — muss das offengelegt werden? Im Abspann? In der Bewerbung? Gegenüber Förderungen?
• Kulturelle Repräsentation: KI-Modelle, deren Trainingsdaten überwiegend westlich sind, produzieren Bilder, die Minderheiten systematisch unterrepräsentieren oder verzerren. Das ist kein technisches Problem, sondern ein kulturelles.

KI in Medien ist kein Nebenfeld im Portfolio des Vereins, sondern eines seiner Kernthemen. Frederik Füssel MA arbeitet seit rund 30 Jahren an der Schnittstelle von Medien, Film und sicherheitsrelevanten Entwicklungen — als Gründer der Filmstadt Baden und als Berater für Institutionen im Verteidigungs- und Medienumfeld. Diese Praxisperspektive fließt in CAIE ein.

CAIE tritt in diesem Feld nicht als Rechtsdienstleister auf. Unsere Arbeit liegt dort, wo Medienhäuser, Filmproduktionen oder öffentlich-rechtliche Einrichtungen Orientierung suchen — beim Aufbau redaktioneller Leitlinien, bei der Diskussion interner Standards, bei der Vorbereitung auf Art. 50, bei ethischer Einordnung konkreter Produktionen.

Dabei gilt derselbe Grundsatz wie überall: Compliance allein reicht nicht. Wer KI in Medien verantwortungsvoll einsetzen will, braucht eine Haltung gegenüber dem Publikum — und die lässt sich nicht zertifizieren.