Watermarking: Die geheime Nachricht in deinem KI-Text
Wie Claude KI-Texte unsichtbar markiert – und warum das für die Zukunft von KI wichtig sein könnte
19.08.2026 6 min
Zusammenfassung & Show Notes
KI-generierte Texte könnten künftig leichter erkennbar werden: Anthropic arbeitet mit Watermarking-Mechanismen, bei denen bestimmte Wörter innerhalb eines Textes statistisch häufiger bevorzugt werden. Dadurch entsteht eine Art unsichtbare Signatur, die sich nicht einfach durch Kopieren, Formatieren oder Übersetzen entfernen lässt.
Das ist nicht nur interessant, um beispielsweise Betrugsversuche bei Hausarbeiten zu erkennen. Noch wichtiger könnte Watermarking für die KI-Hersteller selbst werden: Wenn immer mehr Inhalte von KI erzeugt werden, besteht die Gefahr, dass zukünftige Modelle zunehmend mit KI-generierten Texten trainiert werden. Watermarks könnten dabei helfen, solche Inhalte zu identifizieren und aus Trainingsdaten herauszuhalten.
Aber funktioniert das tatsächlich ohne Auswirkungen auf die Qualität? Und wie leicht lässt sich ein solches System umgehen? Buschi schaut sich an, wie die statistische Idee dahinter funktioniert – und warum man KI-Texte inzwischen oft auch ohne Wasserzeichen erkennt.
Aber funktioniert das tatsächlich ohne Auswirkungen auf die Qualität? Und wie leicht lässt sich ein solches System umgehen? Buschi schaut sich an, wie die statistische Idee dahinter funktioniert – und warum man KI-Texte inzwischen oft auch ohne Wasserzeichen erkennt.
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Transkript
(Transkribiert von TurboScribe. Upgrade auf Unbegrenzt, um diese Nachricht zu entfernen.) Diese Podcast-Folge über KI nutzt zusätzliche KI
-generierte Stimme.
Ja, Mahlzeit.
Mahlzeit.
Sag mal, habt ihr euch früher auch Nachrichten
mit Geheimtinte geschickt?
Ja, die waren in meinem Agentenset von Hübsch
mit Gimmick.
Oh, dann warst du ja richtiger Profi.
Und genau sowas macht jetzt auch Claude.
Der versteckt in seinen Antworten geheime Nachrichten.
Aha.
Und mit diesen unsichtbaren Informationen kann man halt
feststellen, ob dieser Text von einem Large-Language
-Model geschrieben wurde oder überarbeitet wurde.
So eine Information ist natürlich ganz hilfreich.
Einmal eben um Betrugsversuche an der Uni oder
in der Schule und so weiter zu entdecken.
Aber ein anderer Aspekt ist, glaube ich, viel
wichtiger für die Large-Language-Model-Hersteller.
Und ich glaube, dass sie deshalb das sehr
schnell implementiert haben.
Es resultiert aber auch aus einer Beauftragung wegen
des EU-AI-Acts.
Ja, da mussten die sowieso was machen.
Aber die haben es dankbar angenommen.
Damit lässt sich sehr schön identifizieren Dinge, die
jetzt nicht mehr in den Trainingsprozess eines neuen
LMMs eingebaut werden sollten.
Man hat ja sowieso schon immer Angst gehabt.
Wenn alles nur noch von KI geschrieben wird,
dann lernt die KI nur noch von sich
selber und es wird alles immer schlechter.
Ich habe mittlerweile das Gefühl, das merkt man
schon.
Gerade bei Claude, weil sie Opus 5 und
so weiter im Texte schreiben, echt nicht mehr
so gut ist.
Bei Opus 4.5 oder was das war,
da war das noch wirklich eine sehr sympathische
Art und Weise, Texte zu schreiben.
Und das hat sich total geändert.
Also ich finde, die Texte sind mittlerweile echt
schlecht geworden da.
Interessant.
Aber wie macht ein Anthropic das?
Dazu muss man sich halt nochmal vergegenwärtigen, wie
denn so ein Large-Language-Model überhaupt funktioniert.
Ganz primitiv gesagt, wird ja vom einen Wort
aufs nächste Wort mit einer gewissen Wahrscheinlichkeit geschlossen.
Also was ist das wahrscheinlichste Wort, was danach
kommt im Kontext?
Und wenn man aber jetzt bei dieser Auswahl
gewisse Worte präferiert und du eine ausreichend große
Menge an Worten, also einen längeren Text hast,
dann lässt sich statistisch nachweisen, dass dieser Text
nicht von einem Menschen geschrieben wurde, weil der
rein von der Gleichverteilung her das anders sagen
würde.
Du kennst ja noch von früher diesen Thesaurus,
eine Hilfe, um alternative, gleichbedeutende Worte auszuwählen.
Hier ist das so ähnlich.
Wenn du halt fünf Worte hast, die quasi
dasselbe aussagen und du sagst, diese zwei benutze
ich ein bisschen öfter, dann wird das statistisch
auffallen.
Ich habe da ein gutes Beispiel aus der
Statistik gelesen.
Du kennst ja das Münzwurfprinzip.
Wenn ich oft genug eine Münze werfe, dann
wird Kopf und Zahl gleich oft erscheinen.
Also 50 Prozent, 50 Prozent.
Wenn du aber jetzt 10.000 Mal die
Münze wirfst, und das ist eine ausreichende Anzahl,
und es kommt 70 Prozent, 30 Prozent raus,
dann kannst du daraus schließen, da ist die
Münze manipuliert und eben nicht gleich interessant.
In einem längeren Text wird das halt dann
mit mehreren Worten gemacht.
Jedes einzelne Wort liefert halt nur so einen
kleinen Beweis dafür, dass da was mit LLM
gelaufen ist.
Und es summiert sich halt über die Länge
des Textes auf.
Funktioniert jetzt natürlich mit dieser Logik nicht, einfach
zu sagen, ich nehme den Text, kopiere ihn
raus, kopiere ihn in ein anderes Textdokument rein
und markiere das wieder und kopiere es da
wieder raus, wie wir das früher bei diversen
Dingen gemacht haben, um Formatierungen loszuwerden usw.
Das funktioniert dann hier jetzt natürlich nicht mehr,
weil es würde auch übernommen werden.
Genauso gibt es die Methode, ich übersetze es
in eine andere Sprache von der KI und
lasse es zurückübersetzen.
Ja, dann ist vielleicht das Wasserzeichen von der
ersten Iteration vorbei, aber du hast ja wieder
was Neues gemacht.
Und dann ist halt ein neues Wasserzeichen reingekommen.
Ich finde halt, wird diese Beeinflussung der Wortwahl
sich negativ auf die Qualität des Textes dann
doch irgendwie auswirken oder nicht?
Man sieht ja jetzt schon eigentlich, also ich
erkenne mittlerweile sehr gut geschriebene Texte durch die
KI, weil es klassische Muster hat, so eine
Verneinung und danach die Bejahung.
Diverse andere sprachliche Muster findest du ja dauernd
und erkennst daran auch die LLM-Formulierung.
Deshalb finde ich es immer so toll, wenn
die Leute bei LinkedIn jeden Tag einen Artikel
schreiben.
Man einfach sagen muss, meine Güte, lest euch
das doch nochmal durch.
Das erkennt doch wirklich jeder, dass ihr das
nicht selbst gemacht habt.
Und so gesehen finde ich das was richtig
Gutes, wenn das klappt und wenn die Qualität
eben auch nicht leidet.
Dann ist es wirklich ein Mechanismus, Leute abzuschrecken,
jetzt einfach immer alles nur mit LLM, ohne
weiter drüber zu gucken, einfach zu posten.
Aber wenn man das umgehen wollte, könnte man
natürlich folgendes machen.
Man könnte immer nur einzelne Absätze schreiben lassen
und mit verschiedenen LLMs arbeiten, die unterschiedlicher Logik
und auch in unterschiedliche priorisierte Keywords haben.
Und so könntest du vielleicht keinen so schön
zusammenhängenden Text haben, aber immerhin könntest du damit
durch die Prüfung noch qualitativ durchrutschen.
Also ich würde jetzt lieber mal testen, ob
meine Lasagne noch heiß ist.
Können wir jetzt in Limo essen?
Das ist die KI-Kantine.
Wir sitzen in der KI-Kantine.
Die KI-Kantine ist ein Projekt von Michael
Busch, der auch beim nächsten Mal wieder ein
frisches KI-Gericht auftischt mit einer Prise Pommes
und einer Beilage Skepsis.
Wir sitzen in der KI-Kantine.
Hier ist die KI-Kantine.