Photonen und Pixel

Dein Smartphone erfindet Menschen, Räume und Kunstwerke dazu – und das Ergebnis heißt weiterhin „Foto“? Boris und Jürgen zeigen, wie Apples KI-Bildbearbeitung Wirklichkeit umschreibt, und diskutieren, was „Apple Reference Image“ für überprüfbare Bildherkunft leisten könnte. Dazu kommen neue Bildmodelle im Praxistest und „Artificial Symbiotic Intelligence“: eine Zukunft, in der Menschen mit vernetzten KI-Agenten zusammenarbeiten. Bleiben Kreative dabei Herr des Verfahrens – oder verlieren sie mit jedem neuen Komfortknopf ein Stück Kontrolle?

Im KI-Podcast unterhalten sich Dr. Jürgen Scriba, Leiter der Arbeitsgruppe "Technischer Fortschritt" / Deutscher Fotorat und Boris Eldagsen (Mitglied der Arbeitsgruppe) mit wechselnden Gästen über aktuelle Auswirkungen von KI auf Fotografie.LINKS:Apple Reference Image Nerd-BlogApple KI-Fotoediting-FunktionenKunstforum InternationalHIGHLIGHTS:

• (00:16) - Superintelligence als politisches Etikett: Boris und Jürgen diskutieren Trumps im Gespräch geschilderten Vorstoß zur Umbenennung von KI.

• (04:35) - Kunst und menschliche Erfahrung: Aussagen des Papstes liefern einen Gegenpol zur Technikeuphorie: Kunst gibt menschlichen Fragen, Sehnsüchten und Verletzungen Ausdruck.

• (06:31) - Bildmodelle und Robotik: Kann KI durch körperliche Interaktion ein besseres Weltverständnis gewinnen?

• (08:31) - Neue Modelle im Praxistest: Boris vergleicht Nano Banana 2.1, Ideogram 4.5 und Flux 3.

• (13:46) - Orientierung im Modellangebot: Arena differenziert Ranglisten nach Bildgenres und Bearbeitungsaufgaben. Eine mögliche nächste Stufe: Systeme, die automatisch das passende Modell für eine Aufgabe auswählen.

• (16:09) - KI-Bilder erkennen: Googles SynthID und OpenAIs Verify werden vorgestellt. Eingebettete Wasserzeichen können die Nutzung bestimmter Modelle nachweisen, ersetzen aber keine forensische Analyse.

• (20:49) - Grenzen der Herkunftsnachweise: An Beispielen manipulierter Signaturen erläutert Jürgen Schwachstellen von C2PA-Implementierungen. Eine gültige Signatur ist nur so belastbar wie die technische Kette, die Aufnahme und Signierung verbindet.

• (23:41) - Apples Reference Image: Vorgestellt wird ein Ansatz, der Sensordaten früh kryptografisch absichert und ein Referenzbild zum späteren Vergleich hinterlegt.

• (28:01) - Wenn das Smartphone Wirklichkeit ergänzt: Apples Reframe- und Extend-Funktionen verändern Perspektive und Bildausschnitt. Jürgens Beispiele zeigen dabei erfundene Kunstwerke, Räume und Personen.

• (34:44) - Versteckte KI-Kennzeichnung: Bearbeitete Bilder behalten Kameradaten und erscheinen in der Fotomediathek wie Originalaufnahmen. Hinweise auf generative Eingriffe stecken in schwer auffindbaren Metadaten und werden zwischen Programmen unvollständig angezeigt.

• (39:19) - Bildkompetenz und Verantwortung: Wie vermittelt man den Unterschied zwischen fotografischer Korrektur und generativer Veränderung, wenn beide direkt nebeneinander angeboten werden? Die Fotocommunity soll diese Unterschiede verständlich machen und auch bei Wettbewerben und Institutionen vertreten.

• (41:47) - Fotografie und KI theoretisch trennen: Publikationen von Andreas Müller-Pohle und Bernd Arnold bieten Anlass zur Vertiefung. Trotz zunehmender Hybridformen halten beide eine begriffliche Unterscheidung für notwendig.

• (43:03) - Agentenschwärme statt Superintelligenz: Als Alternative zum einzelnen übermächtigen KI-System wird „Artificial Symbiotic Intelligence“ diskutiert: vernetzte Agenten, die mit Menschen zusammenarbeiten.

• (44:44) - KI-Agenten im Arbeitsalltag: Jürgen zeigt am Überarbeiten mehrsprachiger Handbücher, wie Agenten Layoutprogramme bedienen und viel Zeit sparen.

• (49:22) - Zukunft kreativer Berufe: Unterstützt KI professionelle Bildgestalter oder ersetzt sie deren Aufträge? Der Vergleich mit der Radiologie verdeutlicht unterschiedliche Entwicklungen. Zum Abschluss verweisen beide auf ihr Interview in Kunstforum International und weitere Gespräche über Fotografie und KI.

Wie unterscheiden wir heute noch zwischen dokumentarischer Fotografie, optimierten Bildern, Composites und vollständig synthetischen Bildern? Wir stellen die neue Capture Class des Deutschen Fotorats (Arbeitsgruppe Technischer Fortschritt) vor und diskutieren, warum nicht das verwendete Werkzeug, sondern der tatsächliche Eingriff ins Bild entscheidend sein sollte. Zu Gast ist Christoph Schütz von Photolabel.org, der erklärt, wie in der Schweiz authentische Fotografie freiwillig gekennzeichnet werden könnte. Außerdem testen wir aktuelle Bild- und Videomodelle wie ChatGPT Image 2.5, Midjourney V8.2 Edit, Seedance 2.5, Wan 3 und Minimax H3. Zum Schluss geht es um KI-Podcasts, Agenten und Bill Gates’ Idee von Tätigkeiten, die Menschen vorbehalten bleiben sollten.Im KI-Podcast unterhalten sich Dr. Jürgen Scriba, Leiter der Arbeitsgruppe "Technischer Fortschritt" / Deutscher Fotorat und Boris Eldagsen (Mitglied der Arbeitsgruppe) mit wechselnden Gästen über aktuelle Auswirkungen von KI auf Fotografie.

LINK

Photolabel.org

HIGHLIGHTS

• (00:08) - Capture Class: Der Deutsche Fotorat entwickelt ein Klassifikationssystem für Bilder. Entscheidend ist nicht das Werkzeug, sondern was mit dem Bild gemacht wurde.

• (04:52) - Fünf Klassen: D = dokumentarisch, O = optimiert, C = Composite, S = synthetisch, U = unklassifiziert. Ziel ist ein gemeinsames Vokabular für Fotograf:innen, Agenturen und Redaktionen.

• (11:29) - Klasse D: Reale Szene, eine Belichtung, keine inhaltlichen Veränderungen. Erlaubt sind klassische Entwicklung und technische Korrekturen; verboten Mehrbildverfahren, generatives Entfernen und Prompt-Editing.

• (20:58) - Klasse O: Reale Fotos dürfen stärker optimiert werden, etwa durch Hautretusche, Farbänderungen, HDR oder das Entfernen nicht motivrelevanter Störungen. Motiv und Szene müssen erhalten bleiben.

• (26:26) - Klasse C: Fotografische Elemente verschiedener Aufnahmen dürfen montiert, Hintergründe getauscht und Personen oder Objekte verändert werden. Wesentliche Bestandteile müssen fotografischen Ursprungs bleiben.

• (34:07) - Klasse S: Ganz oder wesentlich synthetische Bilder – Text-to-Image, Image-to-Image, 3D-Rendering, digitale Malerei, starke Restylings oder semantisches Prompt-Editing. KI allein entscheidet nicht über die Klasse.

• (41:08) - Klasse U & C2PA: U steht für unbekannte Herkunft. Capture Class soll zunächst B2B funktionieren und später mit Herkunftssystemen wie C2PA zusammenspielen.

• (55:26) - Zu Gast: Christoph Schütz / Photolabel.org, Schweizer Initiative zur freiwilligen Kennzeichnung authentischer Fotografie. Das autorenbasierte Label richtet sich zunächst vor allem an Fotograf:innen, Auftraggeber und Bildredaktionen.

• (1:10:11) - Midjourney Edit Mode: Midjourney holt beim Prompt-Editing auf, bleibt im Test aber hinter Konkurrenzmodellen.

• (1:13:57) - ChatGPT Image 2.5: Stark bei präzisen Edits, komplexen räumlichen Aufgaben und Sketch-to-Image. Neue Templates für Logos, Headshots und Poster zielen auf professionelle Nutzung.

• (1:21:49) - KI-Video: Hochwertige Generierung wird teurer. Im Praxistest schneiden Seedance 2, Wan 3 und Minimax H3 stark ab; Referenztreue, Logik und Preis-Leistung werden entscheidend.

• (1:28:25) - Omni-Reference-Test: Ein komplexer Video-Edit zeigt Unterschiede zwischen Kling, Seedance, Minimax, Google und Wan.

• (1:31:37) - Photoshop & semantisches Editing: Promptbasierte Bearbeitung kann unbemerkt Kopfhaltung, Gesichtsausdruck oder Hintergrund verändern. Deshalb gilt sie für dokumentarische Fotografie als problematisch.

• (1:39:23) - KI-Podcasts & Agenten: KI erzeugt Video-Podcasts, MCP verbindet Sprachmodelle mit Bildgeneratoren, Instagram verändert seine KI-Kennzeichnung für Profile.

• (1:42:27) - Bill Gates & „Human Reserved“: Debatte, welche Tätigkeiten Menschen vorbehalten bleiben sollten. Kritik: KI ersetzt selten ganze Berufe, sondern verändert Tätigkeiten schrittweise; eine gesellschaftliche Vision für Mensch-KI-Zusammenarbeit fehlt.

Seit August gelten neue Vorgaben des EU AI Acts – aber was bedeuten sie konkret für den Umgang mit KI-generierten Bildern und Videos? Wir sprechen über Kennzeichnungspflichten, offene Fragen der praktischen Umsetzung und darüber, wie KI bereits heute in professionellen kreativen Workflows eingesetzt wird.

Außerdem schauen wir auf die ökonomische Erzählung hinter dem KI-Boom: Automatisierung, „Task Crossover“ und die paradoxe Frage, ob selbst die Kritik an KI dazu beiträgt, den Hype weiter anzufachen.

Zu Gast ist Dr. Hans D. „Doc“ Baumann: Kunstwissenschaftler, Autor und einer der Pioniere der digitalen Bildbearbeitung in Deutschland. Er ist Mitbegründer und Herausgeber des Magazins DOCMA und Autor von mehr als 30 Büchern.

Mit Doc Baumann diskutieren wir, wo Fotografie endet und das KI-Bild beginnt, welche Rolle Intentionalität und Wahrnehmung spielen, was im Latent Space eigentlich passiert – und schließlich die große Frage: Was macht ein Bild heute überhaupt noch zu Kunst?

Im KI-Podcast unterhalten sich Dr. Jürgen Scriba, Leiter der Arbeitsgruppe „Technischer Fortschritt“ im Deutschen Fotorat, und Boris Eldagsen, Mitglied der Arbeitsgruppe, über die Auswirkungen von KI auf Fotografie.

LINKS

Freelens Leitfaden Deepfake-Kennzeichnung

DOCMA Überblick

HIGHLIGHTS

• (00:00) EU AI Act: Neue Guidelines zur Kennzeichnungspflicht. Entscheidend ist nicht jeder KI-Einsatz, sondern ob ein Bild fälschlich als reale Person, Situation, Ort oder Ereignis verstanden werden könnte. Viele Standard-Bildbearbeitungen sind daher nicht kennzeichnungspflichtig.

• (05:05) Kennzeichnung durch Anwender gilt bereits; technische Kennzeichnungen durch Anbieter wurden verschoben. Auf Social Media sind KI-Labels bisher kaum sichtbar.
• (11:55) Offene Fragen zu Kontrolle und Sanktionen: Bundesnetzagentur, Meldeportale, Abmahnungen und ungeklärte Verantwortlichkeiten.
• (13:38) Google Earth + Nano Banana: Satellitenbilder konnten generativ verändert werden. Nach manipulierten Bildern aus Kriegsgebieten wurde das Feature zurückgezogen.
• (18:32) Ein neuer Fake-Detektor soll KI-Bilder erkennen und das wahrscheinlich verwendete Modell identifizieren.
• (19:57) Bildgeneratoren im Vergleich: Meta Muse Image überrascht qualitativ und ist kostenlos, aber restriktiver. Nano Banana Pro und ChatGPT Image 2 bleiben vorne.
• (22:20) Flux 3 von Black Forest Labs angekündigt: multimodal für Bild, Video und Audio.
• (24:19) Seedance 2.5 bietet längere Videos und viele Referenzen, zeigt im Test aber Probleme mit Körpern und Interaktionen.
• (27:21) Kostenfalle: Professionelle Iteration mit vielen Varianten macht neue Videomodelle schnell teuer.
• (30:35) Boris beschreibt seinen Filmworkflow: historische Quellen aufbereiten, Standbilder entwickeln und animieren, 10–15 Varianten pro Einstellung, enger Austausch mit dem Regisseur.
• (33:26) Minimax H3: Audio, Referenzen und offene Modellbestandteile. Schwächer als Seedance, aber als Open Model strategisch interessant.
• (36:01) „Task Crossover“: Menschen nutzen ChatGPT zunehmend für Tätigkeiten außerhalb des eigenen Berufs, etwa Designer für Engineering und Marketing.
• (40:08) Cory Doctorows These: Der eigentliche KI-Business-Case ist nicht die Ersetzung von Kreativen, sondern das Versprechen, große Teile der Arbeitswelt zu automatisieren.
• (47:03) Auch Kritik kann den KI-Hype verstärken, weil sie das Narrativ einer nahezu allmächtigen Technologie bestätigt.

ZU GAST: DOC BAUMANN

• (48:38) Von früher digitaler Bildbearbeitung und Photoshop bis zur KI: KI-Bilder haben physikalisch nichts mehr mit Fotografie zu tun.
• (54:29) Fotografie vs. KI-Bild: Zentral ist das kausale Verhältnis zwischen Bild und realer Szene. Begriffe wie „KI-Foto“ erzeugen ein irreführendes Kontinuum.
• (59:17) Historische Parallele zum Prompting: Reporter beschrieben im 19. Jahrhundert Szenen, Holzstecher ergänzten Details aus ihrem eigenen „Trainingswissen“.
• (1:04:28) Anti-KI-Bias: Sobald Betrachter erfahren, dass ein Bild KI-generiert ist, sinkt seine Wertschätzung oft deutlich.

KI raus aus dem Rampenlicht? In Arles war sie deutlich seltener – doch Kennzeichnung und künstlerischer Wert bleiben heiß umkämpft. Wo endet Fotografie und wo beginnt KI? Von manipulierten Selfies bis zu synthetischen Bildern wird Authentizität zum neuen Minenfeld.Meta, Google und Gesetzgeber suchen nach Regeln für Deepfakes, KI-Labels und menschenähnliche Agenten – bisher eher Flickenteppich als klare Lösung. Jetzt kommen MCP Agenten und Skills: Kreative Workflows, Bildauswahl und Geschmack werden automatisierbar – und vielleicht bald sogar der ganze Podcast.

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Im KI-Podcast unterhalten sich Dr. ⁠⁠⁠Jürgen Scriba⁠⁠⁠, Leiter der Arbeitsgruppe "Technischer Fortschritt" / Deutscher Fotorat und ⁠⁠⁠Boris Eldagsen⁠⁠⁠ (Mitglied der Arbeitsgruppe) mit wechselnden Gästen über aktuelle Auswirkungen von KI auf Fotografie.

Feedback, Wünsche und Anregungen bitte an ki(at)deutscher-fotorat.de

HIGHLIGHTS:

• (00:08) : Rückblick auf die Fotofestivals in Arles: Trotz großer Hitze war die diesjährige Ausgabe überzeugender als die beiden Vorjahre. KI-Bilder waren deutlich weniger präsent.
• (01:57) : Eine Arbeit von Jordan Beal aus Martinique zeigt KI-Motive, die vom Bildschirm mit Polaroid fotografiert und vergrößert wurden. Die formale Idee ist verständlich, der inhaltliche Zusammenhang bleibt unklar.
• (07:37) : Anhand eines Selfies mit Fontcuberta unterscheidet Boris authentische Fotos, KI-manipulierte Bilder und vollständig generierte Szenen.
• (09:37) : Ein KI-Talk in Arles war besser als im Vorjahr, er fragte, ob Fotografie noch Künstler braucht. Relevante Themen wurden berührt, doch die eingeladenen Expertinnen, unter anderem von der FH Dortmund, arbeiteten selbst nicht praktisch mit KI.

• (14:54) : Meta plante kurzzeitig, Instagram-Nutzern die KI-Verarbeitung fremder Bilder zu erlauben. Die Opt-out-Lösung war unpraktisch und nicht rückwirkend; nach Protesten wurde das Vorhaben zurückgezogen.
• (20:07) : Plattformen führen KI-Kennzeichnungen ein, etwa Instagram-Labels oder Hinweise bei Google-Anzeigen. Die Lösungen bleiben uneinheitlich und technisch eingeschränkt.
• (21:51) : Neue Regeln und Verfahren sollen synthetische Darsteller und Deepfakes kenntlich machen. Googles unsichtbare Kennzeichnung SynthID hilft, mit Google-Werkzeugen erzeugte Inhalte zu erkennen.
• (22:54) : In China werden menschenähnliche KI-Agenten stärker eingeschränkt, besonders zum Schutz Minderjähriger vor emotionaler Abhängigkeit. In den USA stehen häufiger Suizid und Selbstverletzung im Mittelpunkt.
• (24:29) : Ein Deal zwischen Getty Images und OpenAI scheint eher die Bebilderung von Suchergebnissen mit echten Pressefotos als das KI-Training zu betreffen. Die Details bleiben unklar.

• (28:11) : Bei Bildmodellen gilt nicht mehr automatisch: neuer ist besser. Sie unterscheiden sich nach Qualität, Geschwindigkeit, Reasoning und Preis; für anspruchsvolle Aufgaben bleibt oft die Pro-Variante überlegen.

• (34:06) : Aggregator-Plattformen erschweren Preisvergleiche durch eigene Token-Währungen. Meta bietet sein Bildmodell derzeit kostenlos an; ein Videomodell ist angekündigt.
• (36:18) : Bei Videomodellen verschärft sich der Wettbewerb. Längere Clips, viele Referenzbilder und gezielte Änderungen werden möglich, doch Veröffentlichungen verzögern sich oft.
• (38:23) : Ein neuer Trend sind CLI-, MCP- und Agenten-Workflows: Bild- und Videogenerierung wandert vom Browser ins Terminal und lässt sich stärker automatisieren.
• (40:40) : Wiederverwendbare „Skills“ sollen persönliche Arbeitsweisen und Vorlieben abbilden. Mit „Record and Replay“ können Abläufe aufgezeichnet und als KI-Fähigkeit weitergegeben werden.
• (43:19) : So könnten Bildauswahl, Geschmack und kreative Routinen ausgelagert werden. Das eröffnet neue Geschäftsmodelle, bedroht aber klassische kreative Arbeit.
• (44:28) : Zum Schluss wird scherzhaft gefragt, wann auch der Podcast von KI-Avataren übernommen wird. Themenvorschläge sollen künftig per E-Mail eingesendet werden.

Die Spezialfolge zum EU-AI-Act, dem neuen "Code of Practice" und den neuen EU-Guidelines. Zu Gast sind Alexandra Lechner (BFF, DGPh, Female Fotoclub) und Marco Urban (freelens) aus der Fotorat-Arbeitsgruppe "Technischer Fortschritt" und BFF-Justiziarin Dorothe Lanc. Wir diskutieren mit unseren Gästen, was künftig als Deepfake gilt und wie KI-generierte oder KI-veränderte Inhalte gekennzeichnet werden müssen. Die Runde klärt besonders, was das für Fotografierende, Bildbearbeitung, Werbung und Journalismus bedeutet.

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Im KI-Podcast unterhalten sich Dr. ⁠⁠Jürgen Scriba⁠⁠, Leiter der Arbeitsgruppe "Technischer Fortschritt" / Deutscher Fotorat und ⁠⁠Boris Eldagsen⁠⁠ (Mitglied der Arbeitsgruppe) mit wechselnden Gästen über aktuelle Auswirkungen von KI auf Fotografie.

HIGHLIGHTS:

• (00:00) - Ausgangspunkt ist die Frage, wann ein Bild als „Deepfake“ gilt.
• (03:25) - Diskutiert wird, wer als „Deployer“ gilt.
• (06:13) - Der Deepfake-Begriff ist extrem weit gefasst: Wenn etwas wie Realität aussieht, aber durch KI erzeugt oder verändert wurde, kann es darunterfallen.
• (08:29) - Dorothe differenziert: Nicht jede KI-Nutzung ist automatisch kennzeichnungspflichtig, sondern erst, wenn eine Täuschung über Realität möglich ist.
• (11:04) - Journalistische Fotografie wird klar von Werbung und kommerzieller Bildproduktion getrennt.
• (15:22) - Boris fragt, ob ein fotorealistisches KI-Bild des Pfälzerwaldes schon ein Deepfake ist. Die Antwort hängt eigentlich vom Kontext ab.
• (17:32) - Die Guidelines kennen Ausnahmen nur für Kunst und Satire. Das bedeutet: KI-generierte Produktfotos, Werbemotive oder Spots müssen vermutlich gekennzeichnet werden.
• (20:42) - Die Runde warnt vor „Label Fatigue“: Wenn am Ende alles gelabelt ist, nimmt niemand das Label noch ernst.
• (23:19) - Alexandra beschreibt die Praxis: Kundinnen verlangen oft stark optimierte Presse- und Unternehmensbilder.
• (24:50) - Die Kennzeichnungspflicht ist verpflichtend, bei Verstößen drohen Bußgelder. Dorothe kritisiert aber, dass Labels wie „KI-modifiziert“ zu grob sind; sinnvoller wäre zu erklären, was genau KI-generiert wurde.
• (28:20) - Statt nur Logos ins Bild zu kleben, bräuchte es nachvollziehbare Bearbeitungshistorien: Daraus könnten „Trust Zones“ entstehen, in denen ein Foto wieder als Foto erkennbar bleibt.
• (29:23) - Der Begriff „Deepfake“ wird als unglücklich kritisiert. Eigentlich sollte er für harte Täuschungen reserviert bleiben, für kleinere KI-Eingriffe wäre ein präziserer Begriff besser.
• (31:02) - Boris erinnert daran, dass Werbung schon immer Fake war. Die neue Frage ist nicht, ob Werbung echt ist, sondern wo das Publikum noch Authentizität erwartet.
• (33:51) - Authentizität wird paradoxerweise selbst zur Marketingstrategie: Aber selbst ein verwackeltes Making-of kann heute generiert werden. Wenn Regulierung nur an technischen Werkzeugen hängt, läuft sie der Entwicklung immer hinterher.
• (38:33) - KI-Anbieter sollen technische Kennzeichnungen, Wasserzeichen und Prüftools bereitstellen. Diskutiert wird, ob Labels wie „AI generated“ oder „AI manipulated“ sichtbar am Bild erscheinen müssen.
• (41:58) - Praktisch bleibt vieles ungeklärt: Fotografinnen liefern ein Bild, Kundinnen schneiden es später zu, Metadaten gehen verloren, Social-Media-Formate ändern alles. Deshalb wäre eine geschützte Pipeline für Provenienzdaten wichtiger als ein starres Logo im Bild.
• (46:03) - Dorothe empfiehlt: KI-Nutzung dokumentieren. Also Tool, Prompts, Bearbeitungsschritte und ausgelieferte Kennzeichnung festhalten. Wichtig, falls später jemand fragt: „War da KI drin?“
• (52:25) - Kontrolle und Sanktionen sind offen. Behörden müssen sich erst organisieren, aber Wettbewerber könnten nicht gekennzeichnete KI-Kampagnen abmahnen lassen.
• Fazit: Die Praxis bleibt unklar, Gerichte werden viel auslegen müssen — gute Zeiten für Jurist*innen, schlechte für einfache Antworten.

Die neuen EU-Guidelines machen Deepfake- und Transparenzpflichten etwas klarer und wir geben einen ersten Überblick. Als Beispiel für die ethische Grauzone dient die KI-kolorierte Version von Ansel Adams Foto „Moonrise“ durch James Danziger: juristisch wohl erlaubt, künstlerisch aber als geschmacklose Verfälschung kritisiert; im Kontrast dazu wirkt KI-Verjüngung bei den Rolling Stones anders, weil die Künstler selbst zustimmen.Wir reden über neue Bild- und Videomodelle, Googles „Omni“, steigende KI-Kosten sowie Deepfake-Erkennung: Seedance lockert sichtbare Labels, YouTube und OpenAI bauen Detektoren aus, doch wirklich verlässliche, unabhängige Prüfverfahren fehlen weiterhin.

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Im KI-Podcast unterhalten sich Dr. ⁠⁠Jürgen Scriba⁠⁠, Leiter der Arbeitsgruppe "Technischer Fortschritt" / Deutscher Fotorat und ⁠⁠Boris Eldagsen⁠⁠ (Mitglied der Arbeitsgruppe) mit wechselnden Gästen über aktuelle Auswirkungen von KI auf Fotografie.

HIGHLIGHTS:

• (00:08) : EU-Guidelines klären, wann Fotograf:innen mit KI als „Deployer“ gelten
• (02:19) : Zentral ist die „First Exposure“: der erste Kontakt eines unvorbereiteten Publikums mit KI-Inhalten. Die Abgrenzung bleibt knifflig und soll in einem Special mit Fachleuten vertieft werden.
• (02:57) : Deepfakes sind vor allem Inhalte, die reale Personen oder Orte authentisch erscheinen lassen.
• (05:01) : Für Kunst, Satire und Fiktion gelten Ausnahmen von harter Kennzeichnungspflicht.
• (05:52) : Werbung wird strenger bewertet als Kunst.
• (06:40) : Entscheidend ist nicht Täuschungsabsicht, sondern der verwendete Werkzeugtyp. Pixelstempel und Generative Fill könnten juristisch sehr unterschiedlich behandelt werden.
• (08:17) : Die KI-kolorierte Version von Ansel Adams’ „Moonrise“.Das ikonische Schwarzweißbild wird durch Farbe als künstlerisch massiv verfälscht empfunden.
• (11:40) : Urheber ist der New Yorker Galerist James Danziger, nicht irgendein Internetbastler. Er verweist auf Public Domain, KI-Hinweis und seine Liebe zum Original — überzeugt aber nicht.
• (14:31) : Juristisch mag die Farbversion erlaubt sein, ästhetisch wird sie hart kritisiert. Fazit: Nur weil man etwas darf, muss man es nicht tun.
• (15:20) : Beim neuen Rolling-Stones-Video werden die Musiker per KI verjüngt. Da die Künstler selbst zustimmen, wirkt die ethische Lage deutlich anders.
• (16:17) : In Hollywood nehmen die Pro-KI-Stimmen zu. Die alte Brandmauer bröckelt, KI-Arbeit im Film wird als normale Entwicklung gesehen.
• (16:58) : Bei Bildmodellen werden Microsoft, Grok, Luma, Nvidia, Krea und Recraft beobachtet. Aggregator-Plattformen dienen als Frühwarnsystem für neue Topmodelle.
• (19:13) : Google stellt sein neues Videomodell „Omni“ vor.Es kann Text, Bilder, Videos und Ton als Referenzen nutzen, ist aber kein Seedance-Killer.
• (20:19) : Googles Stärke liegt eher in Videobearbeitung als in reiner Generierung. Omni kann Perspektiven ändern und Inhalte austauschen, bleibt aber bei Laufzeit und Cinematik zurück.
• (21:54) : KI-Tools werden spürbar teurer. Credits, Limits und Tarife werden enger gezogen; hochwertige Bild- und Video-KI kostet mehr.
• (22:37) : Seedance lässt sein sichtbares KI-Logo offenbar abschalten. YouTube geht andersherum vor und will KI-Inhalte bei Verdacht automatisch kennzeichnen.
• (24:17) : YouTube bietet „Likeness Detection“ gegen missbräuchliche Deepfakes der eigenen Person. Dafür braucht es biometrische Daten, Gesichtsvideo und Ausweis — nützlich, aber heikel.
• (25:55) : OpenAI erkennt vor allem Inhalte aus eigenen Bild- und Videomodellen. Der Detektor sagt eher „wir waren es nicht“ als zuverlässig „das ist kein KI-Bild“.
• (27:47) : Sinnvoll wären übergreifende Detektoren mit Wasserzeichen- und forensischer Analyse. Ein unabhängiges Prüfsystem wäre hilfreicher als lauter Insellösungen einzelner Anbieter.
• (29:27) : Fazit: Die Regeln werden klarer, aber die Praxis bleibt voller Grauzonen.
• Das angekündigte Deepfake-Spezial soll Kunst, Werbung, Kennzeichnung und Erkennung weiter klären.

KI-Bild- und Videomodelle entwickeln sich gerade in einem Tempo, bei dem selbst Profis kaum hinterherkommen: Midjourney korrigiert seinen Kurs, ChatGPT Image 2 holt überraschend auf, und aus China kommen neue Videomodelle wie Wan 2.7 und Happy Horse. Gleichzeitig wird sichtbar, dass diese kreative Explosion teuer ist — in Geld, Rechenleistung, Energie und neuen Nutzungslimits. Die Folge diskutiert außerdem, warum KI-Bilder Fotografie, Journalismus und Wettbewerbe unter Druck setzen. Boris erklärt, warum Joan Fontcubertas „algorithmische Fotografie“ ein Nonsense-Begriff ist. Im Gespräch mit unserem Gast Christoph Behl von "It’s Real" geht es schließlich darum, wie wir in einer Welt perfekter synthetischer Bilder wieder Vertrauen schaffen können: durch Detektion, Provenienzdaten und neue „Trust Zones“ für echte Bilder.

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Im KI-Podcast unterhalten sich Dr. ⁠Jürgen Scriba⁠, Leiter der Arbeitsgruppe "Technischer Fortschritt" / Deutscher Fotorat und ⁠Boris Eldagsen⁠ (Mitglied der Arbeitsgruppe) mit wechselnden Gästen über aktuelle Auswirkungen von KI auf Fotografie.

HIGHLIGHTS:

(00:08) - EU-Guidelines zur juristischen Definition von Deepfakes i

• Fehlen weiterhin. Bis dahin wird praktisch weiter getestet, wie Deepfakes und synthetische Medien entstehen.

(00:31) - Bei KI-Bildmodellen gab es große Bewegung

• Midjourney 8.1 korrigiert viele Schwächen von Version 8.0. Die neue Architektur bringt das alte „Midjourney-Feeling“ zurück.

(02:17) - ChatGPT Image 2 wird neu bewertet

• In der Beta war es enttäuschend, inzwischen liegt es in vielen Use Cases fast gleichauf mit Nano Banana 2.

(04:53) - In praktischen Bildtests zeigt sich:

• ChatGPT Image 2 überzeugt bei Bildrestauration, Lichtübertragung, Pose-Transfer und komplexen Bildkombinationen.
• Nano Banana 2 ist stärker bei Realismus, Farbpaletten und manchen Stilübertragungen.

(12:41) - Im Videobereich bringt Alibaba zwei Modelle

• Wan 2.7 und Happy Horse. Beide kommen aus unterschiedlichen Alibaba-Labs; Happy Horse zielt stärker auf Talking Heads, Short Drama und menschliche Figuren.

(15:51) - Die Kostenfrage

• KI-Infrastruktur, Tokenverbrauch und Rechenleistung explodieren.
• Nutzer merken das an Limits, langsameren Diensten und teuren Pro-Tarifen.
• Der Energie- und Ressourcenverbrauch wird zu einem zentralen Problem.

(21:07) - KI-Bilder in Fotowettbewerben

• Beispiele aus Hasselblad- und Naturfoto-Wettbewerben zeigen, wie schwer Jury und Publikum echte Fotos von synthetischen Bildern unterscheiden können.

(24:03) - Re-Light

• Nachträgliche Lichtveränderung in Fotos werden Standard.

(30:00) - Philosophische Debatte

• Sind KI-generierte Bilder Fotografie?
• Boris widerspricht Joan Fontcubertas These von „algorithmischer Fotografie“ und argumentiert, KI-Bilder seien Teil eines größeren Metamediums: Latent Space.

(40:47) - Zu Gast: Christoph Behl

• Behl erklärt, wie sein Unternehmen KI-generierte und manipulierte Bilder durch einen multisignalen Ansatz erkennt.
• Die Detektion basiert auf semantischen Mustern: Bildsprache, Symmetrie, Texturen, Rauschen, Frequenzen, Entropie und typische KI-Artefakte werden kombiniert.

(55:09) - Beispiele

• An Beispielen zeigt "It’s Real", wie komplett generierte Bilder, authentische Bilder und teilweise manipulierte Bilder unterschieden werden.

(58:01) - Zielgruppen sind breiter als geplant

• Medien, Bildagenturen, Behörden, Polizei, Militär, Versicherungen und E-Commerce interessieren sich für Bildprüfung.
• Besonders relevant sind Betrug, Desinformation, Bildarchive und journalistische Verifikation.

(1:03:04) - „Deepfake“

• Der Begriff wird kritisch gesehen, weil er juristisch und praktisch unscharf ist. Statt alles KI-generierte zu labeln, schlägt Christoph vor, stärker das Echte zu zertifizieren: Trust Zones, Provenienzdaten und geprüfte Authentizität.

(1:09:41) - Fazit

• Vertrauen in Bilder wird künftig aktiv hergestellt werden müssen — technisch, juristisch und kulturell.

Im aktuellen Rückblick sprechen wir über die Gründe von OpenAI, Sora 2 einzustellen. Google dominiert Bildmodelle, ByteDance/Seedance 2.0 setzt neue Maßstäbe bei Video. KI-Restaurierung, Kriegspropaganda und KI-Influencer destabilisieren Erinnerung, Wahrheit und politische Kommunikation.

Wie lassen sich KI-Training, Nutzung und Vergütung fair regulieren? Fotograf:innen geraten ökonomisch unter Druck, besonders bei Brot-und-Butterjobs und hybrider Postproduktion.

Wir fragen unsere Gäste: Dr. Anke Schierholz, Leiterin der Rechtsabteilung der VG Bildkunst und Christoph Künne, Kulturwissenschaftler und Mitbegründer des DOCMA Magazins.

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Im KI-Podcast unterhalten sich Dr. Jürgen Scriba, Leiter der Arbeitsgruppe "Technischer Fortschritt" / Deutscher Fotorat und Boris Eldagsen (Mitglied der Arbeitsgruppe) mit wechselnden Gästen über aktuelle Auswirkungen von KI auf Fotografie.

HIGHLIGHTS

(00:08) - Sora 2 wird eingestellt

• OpenAI beendet Sora 2 offiziell wegen Rechenkapazitäten und neuer Prioritäten wie Weltsimulation und Robotik.

(02:57) - OpenAI verliert den Vorsprung

• Sora 2 sollte offenbar vom Profi-Tool zum Mainstream-Produkt werden. Diese Strategie scheint gescheitert, während OpenAI bei Bild, Video und Coding nicht mehr eindeutig vorne liegt.

(04:21) - Bildmodelle: Google vorn, Midjourney schwächelt

• Google/Nano Banana bleibt vorn. Midjourney 8 wirkt trotz neuer Architektur wie ein Dinosaurier.

(09:23) - Google gegen ByteDance im Video-Wettbewerb

• Google setzt auf billigere Light-/Fast-Versionen, Seedance 2.0 von ByteDance auf Qualität. Nach Hollywood-Druck reagiert ByteDance mit Kennzeichnung, Watermarking und Filtern für geschützte Figuren oder echte Gesichter.

(15:10) - KI-Restaurierung und Erinnerung

• KI-Restaurierung alter Fotos kann emotional stärkere Bilder erzeugen, verändert aber oft Gesichter und Charaktere.

(18:13) - Authentizität oder Wirkung?

• Boris fragt, ob dokumentarische Authentizität nötig ist, wenn ein verfälschtes Bild emotional stärker wirkt.

(20:33) - KI-Propaganda und synthetische Influencer

• KI-generierte Bilder destabilisieren Kriegskommunikation, Quellenvertrauen und historische Rekonstruktion. Figuren wie „Jessica Foster“ zeigen, wie KI-Influencer politische, militärische und erotische Fantasien bedienen.

Zu Gast: Dr Anke Schierholz und Christoph Künne

(23:34) - Fotografie, Einkommen und KI-Schock

• Der zweite Teil fragt, was mit fotografischen Einnahmen passiert, wenn Bilder für Centbeträge generiert werden.

(25:49) - Von Photoshop zu KI-Workflows

• Bildbearbeitung verschiebt sich von klassischer Retusche zu generativen Workflows. Kund:innen erwarten zunehmend hybride Arbeit aus Foto und KI.

(28:07) - Fotobranche unter Druck

• Besonders gefährdet sind Brot-und-Butterjobs, die oft anspruchsvollere Arbeit mitfinanzieren.

(32:30) - KI-Nutzung als Stigma

• Viele Fotograf:innen nutzen KI längst für Retusche oder Postproduktion, sprechen aber ungern darüber.

(36:08) - Der gordische Knoten der Vergütung

• KI-Systeme nutzen geistiges Eigentum vergangener Jahre und bedrohen nun diejenigen, die davon leben wollten. Ein globales Vergütungssystem wirkt unrealistisch.

(37:48) - Umsatzbeteiligung und Nachweisproblem

• Anke hält Umsatzbeteiligung für denkbar, dafür müsste Training aber klar lizenzpflichtig werden. Das Hauptproblem bleibt: Urheber:innen können meist kaum beweisen, dass ihre Werke genutzt wurden.

(45:01) - KI-Bilder und Schutzfähigkeit

• Boris fragt, ob komplex erzeugte KI-Bilder wie „The Electrician“ meldbar sein können.

(49:18) - KI als Kulturbruch

• KI wird mit früheren Medienumbrüchen wie Fotografie und Digitalisierung verglichen. Neu ist die Breite: KI verändert nicht nur Bilder, sondern Arbeit, Denken und Zusammenleben.

(53:50) - Das Mehl darf nicht gratis sein

• Das TDM-Fundament muss neu gefasst werden, damit kreative Arbeit nicht weiter kostenloser Rohstoff bleibt. Auch der Bäcker bekommt sein Mehl nicht umsonst.

#deutscherfotorat #kibilder #fotografie

Im aktuellen Rückblick sprechen wir über die neuen Modelle Nano Banana 2, Seedream 5 Light und das neue Videomodell Seedance 2.0. Außerdem geht es um die massive Disruption der Produktfotografie, den Umgang mit Trainingsdaten und die Frage, warum wissenschaftliche Daten plötzlich bezahlt werden, kreative Werke aber oft nicht.Im Gespräch mit Medienwissenschaftler Prof. Dr. Jens Schröter von der Rheinischen Friedrich-Wilhelms-Universität Bonn wird es dann grundsätzlich: Was ist Kreativität, was bleibt von der Fotografie, und wie verändert KI unseren Begriff von Authentizität, Kunst und Wirklichkeit? Und was haben UFOs, Pilze und KI gemeinsam?

HIGHLIGHTS

(0:08) – Februar-Rückblick & Modellschub

• Rückblick auf den Februar 2026: Mehrere Releases und Leaks sorgen für Dynamik im KI-Toolmarkt.

(0:27) – Nano Banana 2 & Seedream 5 Light

• Einordnung der neuen Bildmodelle und des Naming-Chaos: Nano Banana – Nano Banana – Nano Banana 2. Testergebnis: schneller, günstiger und stabiler als Seedream 5 Light, das teils inkonsistent reagiert und stärker zensiert ist.

(3:29) – Vision Grounded Search

• Nano Banana 2 und Seedream 5 Light nutzen eine neue Logik: Das Modell kann während der Generierung online nach visuellen Referenzen suchen.

(9:47) – Seedance 2.0 & verschobener Release

• Das neue ByteDance-Videomodell kursiert bereits online, ist offiziell noch nicht veröffentlicht. Der Release wurde offenbar mehrfach verschoben, während das Netz bereits mit Demo-Clips gefüllt ist.

(10:47) – Hollywood reagiert auf KI-Deepfakes

• Studios und Rechteinhaber protestieren gegen die Nutzung ihrer Figuren und Gesichter ohne Zustimmung. Gleichzeitig stellt sich die Frage, ob westliche Firmen juristisch gegen ByteDance vorgehen können.

(14:08) – Warum Seedance 2.0 überzeugt

• Aus einfachen Prompts entstehen cineastische 15-Sekunden-Clips mit Schnitt, Kameraführung, Dramaturgie und Sounddesign. Das Modell versteht filmische Sprache überraschend gut und wirkt derzeit stärker als Googles oder Klings Videomodelle. Problematisch bleibt eine chaotische, sich ständig ändernde Zensur in Beta.

(19:23) – KI in der Produktfotografie

• Ein neues Google-Tool zeigt, wie aus einfachem Ausgangsmaterial sofort professionelle Produktbilder und Szenen entstehen. Der Markt für klassische Produktfotografie könnte sich dadurch stark verändern.

(22:50) – ZDF-Fall: KI-Material im Nachrichtenkontext

• Diskutiert wird ein KI-generierter Clip in einem ZDF-Beitrag mit sichtbar gebliebenem Sora-Logo. Die Kritik richtet sich nicht nur auf fehlende Kennzeichnung, sondern auch auf redaktionelle Abläufe, Verifikation und Krisenkommunikation.

(32:14) – Zu Gast ist Jens Schröter: Medienkultur, Pilze, UFOs

• Mit dem Medienwissenschaftler Prof. Dr. Jens Schröter verschiebt sich das Gespräch zu Grundsatzfragen. Beispiele aus Mushroom Studies und UFO-Forschung dienen als Metapher dafür, wie Kultur mit radikal Fremdem umgeht – auch mit KI.

(37:49) – KI als fremde Intelligenz

• Schröter schlägt vor, KI nicht nur als Spiegel menschlicher Kultur zu sehen, sondern als mögliche Form andersartiger Intelligenz.
• Boris hält dagegen: Das Fremde wird meist durch menschliche Kategorien gedacht.

(42:00) – Kreativität: Simulation oder Praxis

• Diskutiert wird, ob KI Kreativität nur simuliert oder bereits kreativ handelt. Schröter argumentiert, dass auch menschliche Kreativität meist auf vorhandenen Mustern und kulturellen Feldern basiert.

(49:39) – Margaret Boden & Regelbruch

• Boris bringt Margaret Bodens Kreativitätstheorie ins Spiel: Kombination, Mustererkennung und möglicher Regelbruch. Offen bleibt, ob KI echte Regelüberschreitung leisten kann.

(1:00:33) – Fotografie im Wandel

• Fotografie war historisch immer ein Feld technischer Umbrüche – von Chemie über Elektronik bis zur Digitalisierung.

(1:05:29) – Authentizität, Herkunft, Kontext

• Entscheidend ist weniger die Frage „Ist das noch Fotografie?“, sondern unter welchen Verfahren Bilder als authentisch gelten. Transparenz und institutionelle Regeln werden zentral.

Im Januar 2026 ist viel passiert rund um KI, Bilder und Video. Das chinesische Videomodell Kling 3.0 kann jetzt 4K-Videos, mehrere Kameraperspektiven in einem Clip und immer realistischere Szenen erzeugen, "Flux 2 Klein" ist die Minivariante von Flux 2. Wir fragen uns, was "Lügnerdividende" ist und schauen etwas genauer auf die Negativszenarien des CEOs von Anthropic. Wir untersuchen die Kennzeichnungspflicht des EU AI Acts, besprechen die Microsoft-Studie zur weltweiten Nutzung von KI und sind erstaunt, dass die USA nur im Mittelfeld und hinter Deutschland liegen.

Im KI-Podcast unterhalten sich Dr. Jürgen Scriba, Leiter der Arbeitsgruppe "Technischer Fortschritt" / Deutscher Fotorat und Boris Eldagsen (Mitglied der Arbeitsgruppe) mit wechselnden Gästen über aktuelle Auswirkungen von KI auf Fotografie.

HIGHLIGHTS:

(0:00) – Jahresauftakt & Plattform-Update

• Rückblick auf Januar 2026 (Folge 13).
• Podcast jetzt auch auf Spotify, bald iTunes.
• Weniger neue KI-Modelle als erwartet.

(0:52) – Neue Bild- & Videomodelle

• Flux 2 klein: schnelles, lokal laufendes Bildmodell.
• Bytedance kündigt neue Modelle an.
• „Kling 3.0“ (China): 4K, 15 Sekunden, Multishot (mehrere Kameraeinstellungen im Prompt), Ton- & Stimmenklonen.
• Trend: Video wird als generierter 3D-Raum gedacht – Bild und Film verschmelzen.

(4:22) – KI im Foto-Alltag

Workshops zeigen:

• KI wird für hybride Aufgaben genutzt (Menschen ergänzen, Retusche, Begrünung, etc.).
• Kommerzielle Fotografie war immer inszeniert – KI verstärkt das.
• Zentrale Frage: Wird das künftig als „Deepfake“ gelten?

(9:37) – EU AI Act & Kennzeichnung

• KI-generierte Inhalte sollen gekennzeichnet werden.
• Problem: Definition knüpft am Werkzeug (KI) an, nicht an Authentizität.
• Gefahr: Inszenierte Fotos gelten als „echt“, KI-Bilder als „Fake“.
• Forderung: Durchgängige Metadaten statt reiner KI-Markierung.

(21:03) – Politische KI-Beispiele

• KI-Inszenierungen mit historischen Figuren.
• Manipulierte Bilder aus politischen Kontexten.
• Polizeiliche KI-Symbolbilder zur Emotionalisierung.
• Problem: Behörden erzeugen eigene Bildrealitäten – Glaubwürdigkeit leidet.

(27:10) – KI-Erkennung scheitert

• Studie zeigt: Chatbots erkennen KI-Videos nicht zuverlässig.
• → Technische Erkennung allein reicht nicht.

(29:06) – Neue Kennzeichnungsideen

• Vorschlag: Transparenz nach
• Autorenschaft
• Ausführung
• Verfeinerung
• Verifikation (Mensch/KI/Assisted).
• Ansatz: Medienübergreifendes System statt einfacher „KI“-Labels.

(35:44) – Vertrauenskrise neu definiert

• „Lügner-Dividende“: Echte Bilder können als KI-Fake diskreditiert werden.
• KI-Restaurierungen verändern reale Personen subtil.
• Notwendig: Vertrauenszonen je nach Kontext (Journalismus, Werbung, freie Kunst).

(38:48) – KI-Nutzung weltweit

• Microsoft-Studie zeigt:
• Hohe Nutzung in VAE und Singapur.
• Deutschland im Mittelfeld.
• USA nicht führend bei Nutzung.
• Digitalisierte Staaten adaptieren schneller.

(41:37) – Kreative vs. KI-Training

• Initiativen gegen ungefragtes Training mit urheberrechtlich geschütztem Material.
• Beispiel: Bücher werden gekauft, gescannt, zerstört – rechtlich zulässig in den USA.

(44:54) – Risiken: Doom-Szenario oder Realismus?

• Essay von Dario Amodei (CEO Anthropic):
• Risiken durch Überwachung, Autoritarismus, Missbrauch.
• Weniger Superintelligenz, mehr reale Machtfragen.