BERLIN / LONDON (IT BOLTWISE) – Der Deutsche Presserat lehnt eine generelle Kennzeichnungspflicht für KI-Texte ab. Stattdessen betont er, dass Redaktionen den Pressekodex einhalten müssen und die Intensität des KI-Einsatzes allein nicht entscheidend sei. Kritiker verweisen jedoch auf die Schwierigkeit, verlässlich zu definieren, ab wann ein Text „ganz oder überwiegend“ KI-generiert ist. Die Diskussion trifft damit nicht nur auf Ethik, sondern auch auf praktische Workflow-Fragen in Redaktionen.

Presserat gegen generelle Kennzeichnungspflicht für KI-Texte
Presserat gegen generelle Kennzeichnungspflicht für KI-Texte (Foto: IT BOLTWISE)
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Der Deutsche Presserat setzt in der Debatte um KI-gestützte Inhalte auf eine klare Linie: Eine generelle Kennzeichnungspflicht für Texte, bei deren Erstellung Künstliche Intelligenz eine Rolle gespielt hat, hält er derzeit für nicht zwingend. Das Argument ist weniger technikfeindlich als ordnungsbezogen: Redaktionen müssten vielmehr sicherstellen, dass sie den Pressekodex einhalten und die journalistische Sorgfalt wahren. In diesem Rahmen sei der Anteil, den KI an der Erstellung eines Textes hatte, „zunächst mal unerheblich“, wie aus den Stellungnahmen des Gremiums hervorgeht. Damit verschiebt sich der Fokus von der sichtbaren Transparenz nach außen hin auf die verantwortliche Qualität nach innen.

Technisch betrachtet entsteht das Kernproblem allerdings bereits im Produktionsprozess. Moderne KI-Systeme können Texterstellung, Zusammenfassung, Umformulierung, Rechercheunterstützung und sogar Faktenstrukturierung beschleunigen, ohne dass daraus automatisch eine eindeutige Abgrenzung entsteht. Gerade fließende Workflows, etwa wenn eine Redaktion KI zur Vorstrukturierung nutzt und anschließend Tonalität, Quellenlage und Plausibilisierung manuell prüft, lassen sich kaum mit einer einzigen Schwelle beschreiben. Der Presserat verweist deshalb auf die Schwierigkeit, definitorisch belastbar festzulegen, ab wann ein Text „ganz oder überwiegend“ KI-generiert sei. Damit wird auch deutlich: Eine Kennzeichnung allein löst kein Qualitätsproblem, wenn die redaktionellen Prüfungen unzureichend bleiben.

Aus Marktsicht ist die Debatte auch deshalb brisant, weil sich der Wettbewerb zwischen Medien zunehmend über Geschwindigkeit, Skalierung und Kostenstruktur austariert. Der Tagesspiegel steht in diesem Zusammenhang exemplarisch im Blickpunkt, nachdem dort berichtet wurde, dass ein ehemaliger Herausgeber und Chefredakteur bis auf weiteres keine Texte mehr für das Medium schreiben darf, weil Meinungstexte von KI verfasst worden seien. Der Fall zeigt, wie schnell ethische Fragen in konkrete Redaktionsentscheidungen und Machtstrukturen übergehen: Verletzt ein Akteur Transparenzanforderungen oder interne Leitlinien, folgt womöglich eine Sanktionskette. Gleichzeitig macht die öffentliche Diskussion deutlich, dass KI-Workflows nicht nur Werkzeuge sind, sondern Regeln brauchen, die im Alltag praktikabel bleiben.

Expertenstimmen aus der Branche unterstreichen dabei, dass eine reine Technik-Lookup-Logik an Grenzen stößt. Der Chefredakteur der Rheinischen Post, Moritz Döbler, wird in den Debatten sinngemäß mit der Aussage zitiert, es sei „sehr schwer zu definieren“, ab wann ein Text vollständig oder überwiegend KI-generiert sei. Diese Perspektive lässt sich auch als Plädoyer für eine Governance der Redaktionsarbeit lesen: Entscheidend sind Verifikation, Quellen und Verantwortung, nicht ausschließlich die verwendete Software. Denn selbst bei nachweisbar hohem KI-Anteil kann eine Redaktion das Ergebnis faktenbasiert gegenchecken. Umgekehrt kann ein vermeintlich „manuell“ verfasster Text fehlerhaft sein, wenn die Prüfprozesse fehlen.

Regulatorisch und datenschutzrechtlich verschiebt sich das Risiko zudem in Richtung der eingesetzten Systeme. Eine Kennzeichnungspflicht löst nicht automatisch Compliance-Probleme, kann aber als Vertrauenssignal für Leser dienen. Relevant sind hier insbesondere Fragen nach Datenflüssen: Welche Eingaben gelangen in KI-Modelle, insbesondere wenn Redaktionen vertrauliche Informationen, personenbezogene Daten oder nichtöffentliche Vorgänge enthalten? Selbst wenn der Pressekodex keine Kennzeichnung für KI-Texte verlangt, müssen Redaktionen technische und organisatorische Maßnahmen nach dem europäischen Datenschutzrahmen etablieren, etwa durch Rollen- und Berechtigungskonzepte, Logging, und klare Regeln, welche Daten in Prompts landen. In der Praxis entscheidet damit weniger der „KI-Status“ eines Textes als die IT-Sicherheit der Produktionskette.

Für die Zukunft deutet die Debatte auf eine wahrscheinlichere Entwicklung hin: weniger pauschale Etiketten, mehr differenzierte Richtlinien innerhalb der Redaktion. Unternehmen und Verlage werden deshalb stärker in interne Prüf- und Dokumentationsprozesse investieren müssen, um die journalistische Sorgfalt nachweisbar zu machen—etwa durch Versionierung der KI-Hilfen, nachvollziehbare Quellenketten und definierte Freigabeschritte. Wettbewerber werden dabei voraussichtlich weiterhin eigene Standards setzen, die bei Verstößen sichtbar werden, wie der Blick auf den Tagesspiegel-Fall zeigt. Wenn sich der Markt weiter Richtung KI-gestützter Massenproduktion bewegt, wird für Leser vor allem die Frage zählen, ob Qualität, Transparenz und Verantwortung konsequent durchgesetzt werden. Für Entwickler von Redaktionssystemen bedeutet das: KI-Features müssen mit Governance-Funktionen zusammenwachsen, sonst bleibt der Nutzen zwar groß, das Risiko aber ebenso.


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