OpenAI und Meta zur US-Justiz: Wenn sich Deepfakes nicht mehr sicher entlarven lassen
Eine Vertreterin von OpenAI glaubt nicht an eine wissenschaftliche Methode zur Erkennung von KI-Bildern, eine Vertreterin von Meta hält Inhalte aktueller Modelle für Menschen nicht mehr unterscheidbar. Was der US-Entwurf zur Regel 901(c) vorsieht und was das für Beweismittel in Deutschland bedeutet.
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Am 15. Oktober 2026 haben Vertreterinnen von OpenAI und Meta in Boston vor dem Advisory Committee on Evidence Rules, dem beratenden Ausschuss für Beweisregeln der Judicial Conference of the United States, über die Risiken von Deepfakes als Beweismittel gesprochen. Shira Anderson, Policy Counsel bei OpenAI, rechnet laut Reuters nicht damit, dass es künftig eine wissenschaftliche Methode zur Erkennung KI-generierter Bilder geben wird. Devin Norder, Direktorin für Produktmanagement bei Meta, nannte die Inhalte aktueller Modelle für Menschen nicht mehr von echten unterscheidbar. TrueScreen setzt bei der Aufnahme selbst an und zertifiziert Fotos, Videos und Audio forensisch in dem Moment, in dem sie entstehen.
Kurz gesagt
- Shira Anderson (OpenAI) glaubt nicht, dass es künftig eine wissenschaftliche Methode zur Erkennung von KI-Bildern geben wird; jedes Unternehmen nutze ein eigenes Wasserzeichen (Reuters; Investing.com, 15.10.2026).
- Devin Norder (Meta) nannte Inhalte aktueller Modelle für Menschen nicht mehr von echten unterscheidbar und ihre Herstellung billig und schnell (Reuters, 15.10.2026).
- Der Entwurf der Regel 901(c) ist weder gebilligt noch zur Kommentierung veröffentlicht; am 7. Mai 2026 wurde er auf die Herbstsitzung vertagt, deren Ergebnis offiziell nicht dokumentiert ist (Agenda Book des Advisory Committee on Evidence Rules).
- In Deutschland würdigt das Gericht Fotos und Videos frei (§ 286 ZPO); Art. 35 eIDAS knüpft an das qualifizierte elektronische Siegel die Vermutung der Unversehrtheit der Daten und der Richtigkeit ihrer Herkunftsangabe, Art. 41 an den qualifizierten Zeitstempel die Vermutung der Richtigkeit von Datum und Uhrzeit, nicht aber die Wahrheit der abgebildeten Szene.
- Ein fehlendes Wasserzeichen ist eine fehlende Information und beweist weder Echtheit noch Manipulation; Art. 50 KI-Verordnung verpflichtet in erster Linie die Anbieter der Generatoren und schreibt kein universelles Wasserzeichen vor.
15 von 931
US-Bundesrichter, denen eine Anfechtung als Deepfake begegnet war (Rücklaufquote der Umfrage: 45 %)
Federal Judicial Center, Protokoll vom 7. Mai 2026 (Agenda Book, S. 18 f.)
82 %
der Richter ohne solche Erfahrung würden vor einer Fälschungsprüfung einen ersten Nachweis verlangen
Federal Judicial Center, Protokoll vom 7. Mai 2026 (Agenda Book, S. 18 f.)
55,54 %
Trefferquote von Menschen bei der Erkennung von Deepfakes, Metaanalyse von 56 Studien
Diel et al., Computers in Human Behavior Reports, 2024 (DOAJ)
Der Ausschuss der US-Bundesjustiz befasst sich seit 2023 mit Deepfakes vor Gericht, und in Boston saßen nun auch die Hersteller der Generatoren mit am Tisch. Für alle, die Fotos oder Videos als Beweismittel vorlegen, kann das die Ausgangslage verschieben. Wenn sich Fälschungen nicht verlässlich erkennen lassen, wird das Aufspüren der Fälschung zur schwächeren Verteidigung; was bleibt, ist die Möglichkeit, die Echtheit des eigenen Beweismittels ab dem Moment der Erfassung zu belegen.
Was OpenAI und Meta dem US-Ausschuss für Beweisregeln gesagt haben
Zwei Verantwortliche von OpenAI und Meta haben den US-Bundesrichtern erklärt, dass es immer schwieriger wird, KI-generierte Inhalte als solche zu erkennen.
Die Anhörung war Teil einer Expertenrunde zu Deepfakes, an der laut Agenda Book der Sitzung unter anderem auch Hany Farid (Dartmouth) und James Horan (NIST) teilnahmen. Ganz oben stand dort die Frage, wie wahrscheinlich es sei, dass Deepfakes die Gerichte überschwemmen, mit dem Zusatz, dass dies bisher nicht geschehen sei.
Shira Anderson (OpenAI): keine wissenschaftliche Methode in Sicht, kein gemeinsames Wasserzeichen
Vor dem Ausschuss sagte Shira Anderson laut Reuters: „AI images are only getting better, and I do not think that there will be a scientific way going forward to detect them“. KI-Bilder würden also immer besser, und sie glaube nicht, dass es künftig eine wissenschaftliche Methode geben werde, sie zu erkennen. Das ist ihre persönliche Einschätzung, und sie bezog sich ausdrücklich auf Bilder.
Zu den Wasserzeichen erklärte Anderson nach der Zusammenfassung von Investing.com, jedes Unternehmen verwende ein eigenes System, eine universelle Prüfmethode gebe es nicht. Ihre Vermutung laut Reuters: Die Technik werde mit Sicherheit weiter besser, sie glaube aber nicht, dass sie je unfehlbar („bulletproof“) sein werde.
Wer die Genauigkeit der Detektoren in Tests verfolgt, kennt diese Grenze bereits.
Devin Norder (Meta): für Menschen nicht unterscheidbar, schnell und billig herzustellen
Devin Norder, bei Meta für Vertrauen und Sicherheit generativer KI zuständig, sagte, Medien aus den neuesten Modellen seien zumindest seit einigen Generationen für Menschen nicht mehr von authentischen Aufnahmen zu unterscheiden. Kosten und Zeitaufwand für ihre Herstellung nannte sie „quite trivial“, also inzwischen kaum der Rede wert.
Frühere Forschung weist in dieselbe Richtung: Eine Metaanalyse von 56 Studien ermittelte 2024 für die menschliche Erkennung von Deepfakes eine Trefferquote von 55,54 Prozent, kaum mehr als der Zufall.
Warum digitale Wasserzeichen KI-Inhalte nicht verlässlich entlarven
Ein Wasserzeichen beweist nur etwas, wenn es vorhanden ist und jemand es lesen kann; sein Fehlen beweist dagegen nichts.
Ein digitales Wasserzeichen ist ein Signal, das der Generator in eine Datei einbettet; Gesetzgeber auf beiden Seiten des Atlantiks verlangen solche Kennzeichnungen inzwischen, in erster Linie von den Anbietern der Generatoren. In Kalifornien ist seit dem 2. August 2026 der California AI Transparency Act (SB 942, geändert durch AB 853) anwendbar: Große Anbieter generativer Systeme müssen in Bilder, Videos und Audiodateien eine latente Kennzeichnung einbetten, und bei Verstößen drohen 5.000 US-Dollar pro Verstoß. AB 853 erweitert die Pflichten auf große Online-Plattformen (ab 1. Januar 2027) und auf Hersteller von Aufnahmegeräten (ab 1. Januar 2028).
In der EU verlangt Artikel 50 Absatz 2 der KI-Verordnung seit dem 2. August 2026, dass synthetische Inhalte „in einem maschinenlesbaren Format gekennzeichnet und als künstlich erzeugt oder manipuliert erkennbar“ sind. Für Systeme, die schon vorher auf dem Markt waren, gewährt die Verordnung (EU) 2026/1744 eine Frist bis zum 2. Dezember 2026, allerdings nur für diese Kennzeichnung. Artikel 50 Absatz 4 verpflichtet zudem Betreiber, die Deepfakes verwenden, offenzulegen, dass die Inhalte künstlich erzeugt oder manipuliert sind. Artikel 50 regelt also die Kennzeichnung und Erkennbarkeit synthetischer Inhalte; dass ein echter Inhalt echt ist, verlangt er von niemandem zu belegen.
Nur markiert jeder Anbieter auf seine Weise: Die SynthID-Prüfung von Google erkennt nur das Wasserzeichen, das Googles eigene Modelle einbetten, und ein universelles Wasserzeichen schreibt auch die KI-Verordnung nicht vor, wie das Memo des Berichterstatters an den US-Ausschuss festhält. Metadaten nach dem Standard C2PA (Content Credentials) liefern laut einer dort zitierten Analyse Herkunftssignale, aber keinen Echtheitsbeweis. Fehlt ein Wasserzeichen, ist das eine fehlende Information, die weder Echtheit noch Manipulation belegt.
| Automatische Erkennung | Wasserzeichen des Generators | Zertifizierung an der Quelle | |
|---|---|---|---|
| Was sie belegt | Wie wahrscheinlich eine Manipulation oder KI-Herkunft ist | Dass ein bestimmter Generator die Datei markiert hat | Wie, wann und mit welchem Gerät ein Inhalt erfasst wurde und dass er seitdem unverändert ist |
| Was sie nicht belegt | Was tatsächlich geschehen ist | Dass eine Datei ohne Zeichen echt ist | Dass die aufgenommene Szene nicht gestellt war |
| Wer sie prüft | Der Anbieter des Detektors mit seinem Modell | In der Regel nur das Werkzeug des jeweiligen Anbieters | Jeder Dritte, mit Standardwerkzeugen |
| Wann sie hilft | Bei Dateien unbekannter Herkunft, als zusätzliches Signal | Wenn der Generator markiert hat und das Zeichen erhalten blieb | Wenn ein Beweismittel schon bei der Aufnahme gesichert werden soll |
Bei eigenen Beweismitteln kommt es deshalb darauf an, die Echtheit der Erfassung zu belegen: TrueScreen erfasst Fotos, Videos und Audio im Moment ihrer Entstehung forensisch und schließt die Zertifizierung mit qualifiziertem elektronischem Siegel und qualifiziertem Zeitstempel ab.
Regel 901(c): Wer was beweisen muss, wenn ein Beweismittel als Deepfake bestritten wird
Der US-Entwurf würde die Last in zwei Schritten verteilen: Zuerst muss die Gegenseite Anhaltspunkte für eine Fälschung liefern, danach muss die vorlegende Partei die Echtheit als überwiegend wahrscheinlich belegen.
Der Mechanismus in zwei Schritten
Die Regel 901(c) ist ein Arbeitsentwurf zur Ergänzung von Regel 901 der Federal Rules of Evidence, die regelt, wie Beweismittel vor US-Bundesgerichten authentifiziert werden. Wer behauptet, ein Beweismittel sei mit generativer KI gefälscht, muss nach dem Entwurf (Agenda Book, S. 149 f.) zunächst Beweise vorlegen, die eine solche Feststellung tragen können; der bloße Ruf „Fake“ genügt nicht. Gelingt das, ist das Beweismittel nur noch zulässig, wenn die vorlegende Partei zeigt, dass es „more likely than not“, also mit überwiegender Wahrscheinlichkeit, echt ist.
In Kraft ist davon nichts, denn der Entwurf wurde weder endgültig gebilligt noch zur Kommentierung veröffentlicht. Am 7. Mai 2026 vertagte der Ausschuss 901(c) gemeinsam mit der überarbeiteten Regel 707 über maschinell erzeugte Beweise auf eine Expertenrunde im Herbst, also genau auf die Sitzung in Boston. Sein Vorsitzender Jesse Furman, Bundesrichter in Manhattan, wies damals darauf hin, dass die Regel selbst bei einer Veröffentlichung im Sommer 2026 nicht vor dem 1. Dezember 2028 in Kraft getreten wäre; veröffentlicht wurde sie nicht. Was der Ausschuss in Boston beschlossen hat, ist offiziell nicht dokumentiert; 901(c) bleibt ein Arbeitsentwurf, den er weder gebilligt noch zur Kommentierung veröffentlicht hat. Hinter der US-Debatte steht eine verwandte Grundfrage, die sich auch in Deutschland stellt: unter welchen Voraussetzungen digitale Beweise vor Gericht tragen.
Was die Richter bisher sehen
Die Praxis liefert bisher wenig Material. Das Federal Judicial Center hat alle erstinstanzlichen Bundesrichter befragt, die Rücklaufquote lag bei 45 Prozent, und laut Protokoll der Mai-Sitzung (Agenda Book, S. 18 f.) war von 931 Antwortenden nur 15 eine Anfechtung als Deepfake begegnet. Unter denen ohne solche Erfahrung würden 82 Prozent vor der Prüfung eines Fälschungsvorwurfs einen ersten Nachweis verlangen, wie ihn 901(c) vorsieht.
Furman räumte laut Reuters ein, Wissenschaft und Fachkommentare hätten Deepfakes vor Gericht vielfach vorhergesagt, tatsächlich gesehen habe man davon aber noch nicht viel. Richterin Valerie Caproni, ebenfalls Ausschussmitglied, warnte nach dem Bericht von IBTimes UK davor, ohne belastbarere Belege für ein verbreitetes Problem eine eigene KI-Regel zu schaffen; laut Reuters erinnerte sie daran, dass Gerichte es mit gefälschten Beweisen „since Cain and Abel“ zu tun haben, also seit Kain und Abel.
Was das für digitale Beweismittel in Deutschland und der EU bedeutet
Deutsche Gerichte würdigen Fotos und Videos frei, und wer sein Beweismittel schon bei der Erfassung sichert, liefert ihnen überprüfbare Anhaltspunkte, bevor jemand die Fälschungsfrage stellt.
Die US-Debatte betrifft deutsche Verfahren nicht unmittelbar, die Frage dahinter schon. Fotos und Videos sind im Zivilprozess Augenscheinsobjekte, der Beweis wird nach § 371 ZPO „durch Vorlegung oder Übermittlung der Datei angetreten“. Welchen Wert die Aufnahme hat, entscheidet das Gericht nach § 286 ZPO „nach freier Überzeugung“. Eine eigene Regel für Deepfakes enthält die ZPO nicht.
Stärkere Beweiswirkungen gibt es nur für bestimmte Formen: Nach § 371a Abs. 1 ZPO sind die Vorschriften über die Beweiskraft privater Urkunden entsprechend auf private elektronische Dokumente anzuwenden, die mit einer qualifizierten elektronischen Signatur oder mit einer notariell beglaubigten elektronischen Unterschrift oder einem notariell beglaubigten elektronischen Handzeichen versehen sind. Der Anschein der Echtheit einer in elektronischer Form vorliegenden Erklärung, der sich aus der Prüfung der qualifizierten elektronischen Signatur nach Art. 32 eIDAS ergibt, kann nur durch Tatsachen erschüttert werden, „die ernstliche Zweifel daran begründen, dass die Erklärung von der verantwortenden Person abgegeben worden ist“. Das betrifft Erklärungen, nicht Fotos oder Videos als solche.
Für ein qualifiziertes elektronisches Siegel sieht § 371a Abs. 1 ZPO keine eigene Beweisregel vor; die Vermutung folgt aus der eIDAS-Verordnung: Nach Art. 35 Abs. 2 eIDAS gilt die „Vermutung der Unversehrtheit der Daten und der Richtigkeit der Herkunftsangabe“, nach Art. 41 Abs. 2 bei qualifizierten Zeitstempeln die Vermutung der Richtigkeit von Datum und Uhrzeit und der Unversehrtheit der verbundenen Daten. Beide Vermutungen betreffen die Daten, nicht die Frage, ob die abgebildete Szene echt ist, und wie weit sie tragen, würdigt das Gericht im Einzelfall.
Die Kennzeichnungspflicht der KI-Verordnung betrifft synthetische Inhalte und hilft echten Aufnahmen nicht weiter, und je plausibler der Einwand „Das ist KI“ wird, desto mehr kann zählen, was eine Partei über die Entstehung ihrer Aufnahme belegen kann.
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Mit einer überprüfbaren Methode erfassen
Eine Aufnahme sollte in einem Ablauf entstehen, den Dritte nachvollziehen können, ohne Umweg über Messenger oder Bearbeitungs-Apps, die Metadaten verändern. Als Anhaltspunkte für eine Fälschungsprüfung schlägt der Berichterstatter des US-Ausschusses, Professor Daniel Capra, für eine mögliche Ergänzung der Erläuterungen zum Entwurf unter anderem fehlende oder auffällige Metadaten, widersprüchliche Zeitangaben, eine fehlende Originaldatei und Lücken in der Beweiskette vor, was sich zugleich als Checkliste für die eigene Beweissicherung lesen lässt.
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Zeitpunkt und Integrität bei der Aufnahme festhalten
Ein Hashwert und ein qualifizierter Zeitstempel, die unmittelbar bei der Erfassung entstehen, belegen, wann die Datei existierte und dass sie seitdem unverändert ist. Bei einer Datei, die schon wochenlang kursiert, sichert ein Zeitstempel nur den Zustand ab diesem Moment.
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Aufbewahren, was Dritte zur Prüfung brauchen
Ein Gutachter der Gegenseite muss das Beweismittel prüfen können, ohne der vorlegenden Partei zu vertrauen. Dazu gehören die Originaldatei, die Kontextdaten wie Zeit, Ort und Gerät, ein technischer Bericht und die Prüfwerte, die eine spätere Veränderung sichtbar machen.
Wie lässt sich die Echtheit eines Fotos oder Videos belegen, bevor sie bestritten wird?
TrueScreen zertifiziert Fotos, Videos und Audio in dem Moment, in dem sie entstehen, und hält so überprüfbar fest, wie sie entstanden sind, bevor jemand sie anzweifelt.
Die forensische Erfassung in einer kontrollierten Umgebung verhindert, dass eine Person, eine Software oder eine KI den Inhalt während der Aufnahme verändert; Zeit, Standort, Gerät und Netzwerk werden mit erfasst. Es folgen die Prüfung der Daten und ein technischer Bericht, erst am Ende das qualifizierte elektronische Siegel und der qualifizierte Zeitstempel. Das Verfahren orientiert sich an den Leitlinien der ISO/IEC 27037, und als Prüfwert dient ein SHA-256-Hash.
Jeder kann eine Datei versiegeln. Ein Siegel beweist, dass sich die Datei seitdem nicht verändert hat, aber nicht, dass sie vorher echt war, weshalb es bei der Beweissicherung an der Quelle auf die Erfassung ankommt.
Mit der TrueScreen-App für iOS, Android, iPadOS und macOS entstehen Fotos, Videos, Audioaufnahmen und Bildschirmaufzeichnungen direkt im zertifizierten Ablauf.
Der Forensic Browser für macOS und Windows erfasst Webseiten, Browsersitzungen und heruntergeladene Dateien. Eine Analyse auf Deepfakes und KI-generierte Inhalte, die in jedem TrueScreen-Tarif enthalten ist, steht heute im Forensic Browser (Media Inspector) zur Verfügung, für Fotos, Videos und Audio, die nicht mit TrueScreen erfasst wurden. Die Erkennung ist dabei ein zusätzliches Signal, während die Zertifizierung an der Quelle dokumentiert, wie und wann der Inhalt erfasst wurde.
Über das Portal lassen sich Dateien und der Bildschirm des Computers zertifizieren sowie Zertifizierungen aufbewahren, prüfen und teilen.
Wer ein solches Paket erhält, kann Integrität und Siegel mit Standardwerkzeugen prüfen, ohne TrueScreen und ohne der übergebenden Person zu vertrauen. Den Beweiswert würdigt weiterhin das Gericht im Einzelfall. Auch die Grenze gehört dazu: TrueScreen garantiert das Wie, nicht das Was, eine gestellte Szene wird also als echte Aufnahme einer gestellten Szene zertifiziert.
Ein Beispiel: Ein Bauunternehmen dokumentiert mit der App vor der Übergabe Schäden auf der Baustelle, ein Jahr später behauptet die Gegenseite, die Bilder seien KI-generiert. Das Zertifizierungspaket zeigt, wie und wann die Fotos entstanden sind, und der Gutachter der Gegenseite kann es selbst prüfen.
Fazit
Die Anhörung in Boston hat keine neue Regel hervorgebracht, aber zwei Einschätzungen aus erster Hand: Shira Anderson von OpenAI glaubt nicht an eine wissenschaftliche Methode zur Erkennung von KI-Bildern, und Devin Norder von Meta hält Inhalte aktueller Modelle für Menschen nicht mehr unterscheidbar. Ob die Regel 901(c) je kommt, ist offen, und in Deutschland bleibt es bei der freien Beweiswürdigung nach § 286 ZPO. Der Einwand „Das ist KI“ kann trotzdem häufiger und plausibler werden. Wenn sich Fälschungen nicht verlässlich erkennen lassen, ist es deshalb sinnvoll, die Entstehung von Fotos, Videos oder Audio schon bei der Aufnahme überprüfbar festzuhalten, statt später auf einen Detektor zu hoffen.
FAQ: OpenAI, Meta und Deepfakes vor Gericht
Was haben OpenAI und Meta der US-Justiz über Deepfakes gesagt?
Am 15. Oktober 2026 erklärte Shira Anderson von OpenAI vor dem Advisory Committee on Evidence Rules in Boston, sie glaube nicht, dass es künftig eine wissenschaftliche Methode zur Erkennung von KI-Bildern geben werde, und jedes Unternehmen nutze ein eigenes Wasserzeichen. Devin Norder von Meta sagte, Inhalte aktueller Modelle seien für Menschen nicht mehr von echten zu unterscheiden und schnell sowie billig herzustellen. Darüber berichteten Reuters und Investing.com.
Lassen sich Deepfakes heute noch zuverlässig erkennen?
Shira Anderson von OpenAI bezweifelt das zumindest für KI-Bilder: Sie sagte am 15. Oktober 2026 vor dem US-Ausschuss für Beweisregeln, sie glaube nicht an eine künftige wissenschaftliche Methode zu ihrer Erkennung. Auch Menschen liegen kaum über dem Zufall, denn eine Metaanalyse von 56 Studien (Diel et al., 2024) ermittelte eine Trefferquote von 55,54 Prozent. Erkennungswerkzeuge liefern ihrerseits eine Wahrscheinlichkeit, keinen Beweis.
Warum reicht ein Wasserzeichen nicht aus, um KI-Inhalte zu erkennen?
Wasserzeichen sind proprietär: Jeder Anbieter markiert mit seinem eigenen Verfahren, und ein universelles Prüfwerkzeug gibt es laut Shira Anderson (OpenAI) nicht. Kalifornien und die EU verpflichten seit dem 2. August 2026 in erster Linie die Anbieter der Generatoren zu Markierungen (in der EU für bereits vermarktete Systeme erst ab dem 2. Dezember 2026), doch die KI-Verordnung schreibt kein einheitliches Wasserzeichen vor. Ein fehlendes Wasserzeichen ist zudem nur eine fehlende Information und beweist weder Echtheit noch Manipulation.
Was ist die Regel 901(c) und gilt sie bereits?
Die Regel 901(c) ist ein Arbeitsentwurf für die Federal Rules of Evidence der USA: Wer ein Beweismittel als KI-Fälschung angreift, muss zuerst ausreichende Anhaltspunkte vorlegen, danach muss die vorlegende Partei die Echtheit als überwiegend wahrscheinlich belegen. In Kraft ist sie nicht. Laut seinem Agenda Book vertagte der zuständige Ausschuss sie am 7. Mai 2026 auf die Herbstsitzung vom 15. Oktober in Boston. Ein Ergebnis dieser Sitzung ist offiziell nicht dokumentiert, und in Deutschland gilt die Regel ohnehin nicht.
Wie lässt sich belegen, dass ein Foto oder Video als Beweismittel echt ist?
TrueScreen zertifiziert Fotos, Videos und Audio bereits bei der Aufnahme: Die forensische Erfassung in einer kontrollierten Umgebung verhindert Veränderungen, und ein qualifiziertes elektronisches Siegel mit qualifiziertem Zeitstempel macht spätere Änderungen erkennbar. Nach Art. 35 und 41 eIDAS gilt für die versiegelten Daten die Vermutung der Unversehrtheit und der richtigen Herkunftsangabe, beim Zeitstempel auch der Richtigkeit von Datum und Uhrzeit. Diese Vermutungen betreffen die Daten, nicht die Wahrheit der abgebildeten Szene; den Beweiswert würdigt das Gericht frei (§ 286 ZPO).
Quellen und Prüfung
Jede zitierte Angabe und jeder Grundsatz verweist auf die Quelle, hier mit Art und Datum aufgeführt. Links am Tag der Veröffentlichung geprüft.
| Quelle | Art | Datum | Wofür sie zitiert wird |
|---|---|---|---|
| Reuters: OpenAI und Meta warnen die US-Justiz vor Deepfake-Beweisen | Dokument | 15/10/2026 | Aussagen von Anderson, Norder, Furman und Caproni |
| Investing.com: OpenAI and Meta warn US judicial panel about deepfake evidence | Dokument | 15/10/2026 | Aussage von Anderson zu proprietären Wasserzeichen ohne universelle Prüfmethode |
| Advisory Committee on Evidence Rules, Agenda Book der Sitzung vom 15. Oktober 2026 | Dokument | 23/09/2026 | Teilnehmer der Expertenrunde, Entwurf der Regel 901(c), Vorschlag des Berichterstatters zu Anhaltspunkten für die Erläuterungen, Vertagung vom 7. Mai 2026, Umfrage des Federal Judicial Center mit Rücklaufquote von 45 Prozent, Memo des Berichterstatters zu Wasserzeichen und C2PA |
| IBTimes UK: Bericht über die Sitzung in Boston | Dokument | 16/10/2026 | Warnung von Richterin Caproni vor einer vorschnellen KI-Regel |
| Diel et al., Human performance in detecting deepfakes: Metaanalyse von 56 Studien | Studie | 2024 | Trefferquote von 55,54 Prozent bei der menschlichen Erkennung |
| California SB 942 (AI Transparency Act) | Gesetz | 19/09/2024 | Pflicht zur latenten Kennzeichnung von Bildern, Videos und Audio, Sanktion von 5.000 US-Dollar pro Verstoß |
| California AB 853 | Gesetz | 13/10/2025 | Anwendbarkeit des AI Transparency Act ab 2. August 2026; Pflichten für große Online-Plattformen ab 1. Januar 2027 und für Hersteller von Aufnahmegeräten ab 1. Januar 2028 |
| Verordnung (EU) 2024/1689 (KI-Verordnung), Art. 50 Abs. 2 und 4 | Gesetz | 2024 | Pflicht der Anbieter zur maschinenlesbaren Kennzeichnung synthetischer Inhalte ab 2. August 2026 (Abs. 2); Offenlegungspflicht der Betreiber bei Deepfakes (Abs. 4) |
| Verordnung (EU) 2026/1744 | Gesetz | 08/07/2026 | Frist bis 2. Dezember 2026 für die Kennzeichnung nach Art. 50 Abs. 2 bei Systemen, die vor dem 2. August 2026 auf dem Markt waren |
| eIDAS-Verordnung (EU) Nr. 910/2014, Art. 35 | Gesetz | 2014 (konsolidiert 18/10/2024) | Vermutung der Unversehrtheit und der richtigen Herkunft bei qualifizierten elektronischen Siegeln |
| eIDAS-Verordnung (EU) Nr. 910/2014, Art. 41 | Gesetz | 2014 (konsolidiert 18/10/2024) | Vermutung der Richtigkeit von Datum und Uhrzeit und der Unversehrtheit bei qualifizierten Zeitstempeln |
| § 286 ZPO | Gesetz | geltende Fassung | Freie Beweiswürdigung durch das Gericht |
| § 371 ZPO | Gesetz | geltende Fassung | Beweis durch Augenschein, Vorlegung oder Übermittlung der Datei |
| § 371a ZPO | Gesetz | geltende Fassung | Beweiskraft privater elektronischer Dokumente mit qualifizierter elektronischer Signatur oder notariell beglaubigter elektronischer Unterschrift; Anschein der Echtheit nach Prüfung der Signatur gemäß Art. 32 eIDAS |
Beweismittel schon bei der Aufnahme sichern
Mit TrueScreen erfassen Sie Fotos, Videos, Audio und Webinhalte forensisch und zertifizieren sie mit qualifiziertem elektronischem Siegel und qualifiziertem Zeitstempel, prüfbar für jeden Dritten.
Redaktion von TrueScreen
Dieser Bereich wird von der Redaktion von TrueScreen betreut, die Kompetenzen in digitaler Forensik, Beweisrecht und regulatorischer Compliance vereint. Jeder Inhalt wird anhand von Primärquellen geprüft: Gesetzestexte, veröffentlichte Urteile, technische Normen und offizielle Dokumentation, stets im Text zitiert.
