Im letzten Jahr haben auf Künstlicher Intelligenz basierende Video-Werkzeuge maßgebliche Fortschritte gemacht: Manchmal sind einzelne Szenen nicht mehr von wirklich gedrehten Inhalten zu unterscheiden. Dies ist natürlich auch für Plattformen wie YouTube ein Problem, denn aufwändig erstellte, echte Videos treten so in Konkurrenz zu mit KI erzeugten Inhalten – und täuschen möglicherweise Zuschauer.


Automatische Überprüfung auf KI
Bisher verließ sich YouTube auf den Ersteller der Videos, welcher kennzeichnen konnte, ob Künstliche Intelligenz bei der Herstellung zum Einsatz kam. Da dies offenbar nicht immer verlässlich vom Ersteller hinterlegt wurde, überprüft YouTube nun automatisiert Videos, ob KI zur Herstellung oder Veränderung von realistischen Szenen zum Einsatz kam. Seit 2024 hatten Ersteller bereits die Möglichkeit, KI-Inhalte entsprechend zu kennzeichnen.

YouTube blendet automatisch einen Hinweis bei derartigen Videos über der Beschreibung wie auch direkt im Video-Player ein. Bei YouTube-Shorts findet sich ein überlagernder Hinweis im Video wieder.

Für animierte oder nicht realistische Inhalte, welche mit KI erstellt oder verändert wurden, bleibt alles beim Alten: Hier findet sich nur eine vom Ersteller hinterlegte Einstufung in der ausgeklappten Beschreibung, nicht jedoch im Video-Player.

In diesem Monat gestartet
Die Erkennung führte YouTube in diesem Monat ein. Da die Erkennung, ob ein Video tatsächlich ganz oder zu Teilen mittels Künstlicher Intelligenz erstellt wurde, nicht fehlerfrei arbeiten kann, hat der Ersteller die Möglichkeit, dies in YouTube Studio zu korrigieren. Kamen jedoch YouTube-eigene KI-Tools wie Dream Screen oder Veo zum Einsatz, ist eine Änderung durch den Ersteller nicht möglich.

Nur kurzzeitige Verbesserung?
KI-Werkzeuge für Bild, Ton und Video werden immer besser – und je besser diese werden, desto schwerer ist eine automatisierte oder manuelle Erkennung. Momentan könnte die Trefferquote der automatisierten Detektion noch ausreichend sein, doch es ist zu erwarten, dass KI-Video-Modelle in einem bis zwei Jahren weiter maßgebliche Fortschritte machen werden – und die Erkennung schwer bis unmöglich wird.