Wer einen Beitrag oder ein Foto verantwortet, braucht keinen Prozentwert — sondern die Fähigkeit, den Grund zu erklären.
Ein Bild von einer Quelle, ein Porträt in einer Pressemitteilung, ein Text, der zu gut geschrieben wirkt: Die Prüfung erfolgt immer unter Zeitdruck und mit viel Verantwortung. Diese Seite beschreibt den Arbeitsablauf, den wir selbst verwenden — zuerst das Auge, dann die Werkzeuge — und was eine KI-Bilderkennung wie Uthentic über einen nackten Prozentwert hinaus liefert.
Verlange immer die Originaldatei, keinen Screenshot und keine Weiterleitung aus einem Chat: Jeder Schritt komprimiert das Bild und löscht Daten, die für die Überprüfung nötig sind. Notiere, wer sie dir wann geschickt hat.
Ein aus sozialen Medien gespeichertes Bild hat seine Metadaten bereits verloren: Fehlende EXIF-Daten sind kein Beweis für eine Fälschung.
Licht und Schatten stimmig mit einer einzigen Quelle, Reflexionen, die die Umgebung wirklich enthalten, Schärfentiefe passend zur angegebenen Optik, Mikrotextur von Haut und Stoff, die bei 100 % Zoom unregelmäßig bleibt.
Schönheitsretusche, Rauschunterdrückung und kleine Dateien zerstören die Textur auch bei echten Fotos.
Uthentic überlässt das Urteil nie einem einzigen Modell: Open-Source-Detektoren, ein Vision-Modell, das über die Szene urteilt, Dateidaten und mögliche C2PA-Herkunftsspuren, eine lokale Lesart der Haut und eine Integritätskarte des Bildes, nach Kalibrierung zusammengeführt.
Widersprechen sich die Signale wirklich, greift eine Schlichtungsphase: Es wird keine Zahl erzwungen.
Der Bericht markiert die verdächtigen Bereiche auf dem Bild, nennt das Signal, das sie ausgelöst hat, und erklärt, unter welchen Licht- oder Kontextbedingungen eine Täuschung am wahrscheinlichsten ist.
Ein markierter Bereich ist ein Punkt zur Rückfrage bei der Quelle, kein automatisches Urteil.
Der Bericht wird als PDF mit forensischer Checkliste und Prüfcode exportiert: anhängen an den Beitrag, an den Chefredakteur oder den Anwalt weitergeben, zusammen mit den Antworten der Quelle aufbewahren.
Kein Werkzeug ist zu 100 % zuverlässig: Der Bericht dient dazu, eine redaktionelle Entscheidung zu begründen, nicht sie zu ersetzen.
Das ist die Unterscheidung, die vor einer späteren Richtigstellung bewahrt. Ein generiertes Bild hat keine Kamera dahinter: keine Sensorsignatur, keine Optikspuren, eine Textur, die über das ganze Bild hinweg zu gleichförmig ist. Ein echtes, in der Postproduktion bearbeitetes Foto behält dagegen seinen Aufnahme-Fingerabdruck überall außer im geänderten Bereich: ein ausgetauschter Himmel, eine entfernte Person, eine generative Füllung, geglättete Haut hinterlassen eine lokale Unstimmigkeit.
Uthentic meldet diesen Fall als authentisches Foto mit bearbeitetem Bereich, statt das gesamte Bild als KI zu bezeichnen — der Fehler, der die meisten falschen Vorwürfe gegen Fotografen verursacht, die einfach nur ihre Arbeit gemacht haben.
Bei einer Pressemitteilung, einer per E-Mail eingereichten Stellungnahme oder einem externen Beitrag ist die Textanalyse von der Bildanalyse getrennt und hat einen eigenen Bericht: Vorhersehbarkeit der Schreibweise, Gleichförmigkeit des Rhythmus zwischen Sätzen und wiederkehrende Formulierungen, die typisch für Sprachmodelle sind — jede einzeln erklärt.
Bei Texten ist noch mehr Vorsicht geboten als bei Bildern: eine sehr schulmäßige Schreibweise kann einem Modell ähneln. Deshalb meldet der Bericht unzureichende Evidenz, wenn die Signale nicht ausreichen, statt eine Prozentzahl zu liefern, die in der Redaktion nicht standhält.
Bilder werden nur während der Verarbeitung verwendet und danach sofort gelöscht: Sie fließen in kein Modelltraining ein. Material unter Sperrfrist oder zum Schutz einer Quelle kann so geprüft werden, ohne ein Archiv zu hinterlassen.