Anthropic führt für neuere Claude-Modelle Verfahren zur maschinenlesbaren Kennzeichnung von KI-Inhalten ein. Damit reagiert der US-amerikanische KI-Anbieter auf die Transparenzanforderungen des europäischen AI Act. Unterstützte Modelle, die seit dem 2. August 2026 veröffentlicht werden, sollen entsprechende Herkunftsmerkmale bereitstellen.
Für Text setzt Anthropic nach eigenen Angaben auf eingebettete Wasserzeichen. Bei geeigneten Dateien kommen zusätzlich Provenienzinformationen nach dem C2PA-Standard infrage. Digital signierte Angaben können damit dokumentieren, dass Inhalte durch Claude verarbeitet wurden, und Veränderungen an hinterlegten Informationen erkennbar machen.
EU AI Act macht Kennzeichnung zum Compliance-Thema
Hinter der technischen Anpassung stehen die seit dem 2. August 2026 geltenden Transparenzpflichten aus Artikel 50 des AI Act. Betroffene Anbieter generativer KI müssen ihre Systeme so gestalten, dass künstlich erzeugte oder manipulierte Inhalte maschinenlesbar gekennzeichnet und entsprechend erkannt werden können.
Damit entwickelt sich die Herkunftskennzeichnung von einer freiwilligen Vertrauensmaßnahme zu einem Bestandteil regulatorischer Compliance. Für Unternehmen, die generative KI in Marketing, Kommunikation, Medien oder anderen Content-Prozessen einsetzen, könnten entsprechende Herkunftsinformationen künftig verstärkt in automatisierte Prüf- und Freigabeprozesse einfließen.
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Anthropic setzt auf Wasserzeichen und C2PA
Die Kennzeichnung soll zunächst bei unterstützten Claude-Modellen greifen, wenn diese über Cloud-Infrastrukturen von Partnern genutzt werden. Anthropic arbeitet zugleich daran, entsprechende Verfahren auf ältere Modelle auszuweiten und Möglichkeiten zur Erkennung der eingebetteten Merkmale bereitzustellen.
Zusätzlich beteiligt sich das Unternehmen am europäischen Code of Practice on Transparency of AI-Generated Content. Der freiwillige Verhaltenskodex soll Unternehmen einen praktikablen Rahmen zur Umsetzung der gesetzlichen Transparenzanforderungen bieten. Eine Nichtteilnahme entbindet Anbieter jedoch nicht von den Vorgaben des AI Act.
Technische Herkunftsnachweise haben Grenzen
Wasserzeichen bieten keinen lückenlosen Nachweis über die Entstehung eines Inhalts. Bei umfangreichen Überarbeitungen, Übersetzungen oder Paraphrasierungen können entsprechende Merkmale verloren gehen oder schwieriger erkannt werden. Auch kurze Texte können die technische Identifizierung erschweren.
Ähnliche Einschränkungen gelten für dateibasierte Provenienzdaten. Metadaten können bei Konvertierungen entfernt werden oder bei einem Screenshot verloren gehen. Zudem bedeutet eine Claude-Kennzeichnung nicht zwangsläufig, dass ein Inhalt vollständig durch KI entstanden ist: Auch ursprünglich menschliche Inhalte können entsprechende Merkmale erhalten, wenn sie anschließend mit einem KI-System bearbeitet werden.
Compliance wird zum Produktmerkmal
Die regulatorische Anpassung fällt bei Anthropic in eine Phase starken Wachstums. Das 2021 gegründete Unternehmen sammelte nach eigenen Angaben im Mai 2026 in einer Finanzierungsrunde 65 Milliarden US-Dollar ein und erreichte dabei eine Bewertung von 965 Milliarden Dollar. Der annualisierte Umsatz lag demnach im Mai bei mehr als 47 Milliarden Dollar.
Für Anbieter generativer KI gewinnt neben Modellleistung, Kosten und Rechenkapazität damit ein weiterer Wettbewerbsfaktor an Bedeutung. Gerade für Unternehmenskunden in regulierten Märkten kann entscheidend werden, ob Compliance-Funktionen bereits auf Modell- und Plattformebene integriert sind und dadurch den eigenen Umsetzungsaufwand reduzieren.
Herkunftsmerkmale werden Teil der KI-Infrastruktur
Die Einführung bei Claude verdeutlicht, wie regulatorische Vorgaben die technische Architektur generativer KI beeinflussen. Maschinenlesbare Herkunftsnachweise könnten sich zunehmend als fester Bestandteil kommerzieller KI-Systeme etablieren und von Plattformen, Content-Management-Systemen oder internen Unternehmensprozessen automatisiert ausgewertet werden.
Entscheidend bleibt dabei die technische Beständigkeit solcher Informationen. Kennzeichnungen müssen Bearbeitungsschritte, unterschiedliche Anwendungen und Dateiformate möglichst zuverlässig überstehen, um als Herkunftssignal nutzbar zu bleiben. Der AI Act erhöht damit den Druck auf KI-Anbieter, Transparenzfunktionen unmittelbar in ihre Produkte und Infrastruktur einzubauen.
