Anthropic hat begonnen, in allen Texten, die von am oder nach dem 2. August 2026 gestarteten Claude-Modellen generiert werden, unsichtbare, maschinenlesbare Wasserzeichen einzubetten – und gehört damit zu den ersten großen KI-Unternehmen, die ein systematisches Inhaltslabeling gemäß dem KI-Gesetz der Europäischen Union implementieren.
Die Wasserzeichen werden direkt in die Ausgabe des Modells eingewoben, ohne die Bedeutung, Qualität oder Länge des Textes zu verändern. Sie sind für menschliche Leser unmerklich, aber von spezialisierten Scanning-Tools erkennbar. Zusätzlich zu den Textwasserzeichen signiert Anthropic generierte Dateien mit C2PA-Metadaten (Coalition for Content Provenance and Authenticity), einem Industriestandard zur Verfolgung von Ursprung und Änderungshistorie digitaler Inhalte.
Das EU-KI-Gesetz, das am 2. August vollständig in Kraft trat, verlangt von Anbietern von Systemen allgemeiner KI, sicherzustellen, dass KI-generierte Inhalte als solche maschinenlesbar sind. Anthropics Umsetzung scheint darauf ausgelegt sein, diese Anforderung vor den Durchsetzungsfristen zu erfüllen.
Claude-Modelle, die vor dem 2. August 2026 gestartet wurden, unterliegen den Übergangsbestimmungen der EU und müssen noch keine Wasserzeichen tragen. Anthropic hat angegeben, auch diese älteren Modelle mit Wasserzeichen zu versehen, though no timeline has been specified.
Der Schritt positioniert Anthropic neben Google, das früher im Jahr 2026 ähnliche Wasserzeichenpläne für Gemini angekündigt hat, und vor OpenAI, das sich noch nicht auf Textebenen-Wasserzeichen für ChatGPT festgelegt hat. Die praktische Herausforderung bleibt die Erkennung: Während Wasserzeichen eingebettet werden können, haben aktuelle Scanning-Tools unterschiedliche Genauigkeitsraten, und gegnerische Techniken können Wasserzeichen manchmal entfernen oder schwächen, ohne den sichtbaren Text zu verändern.
Anthropic veröffentlichte am 15. August einen ausführlichen Blog-Post, der erläutert, wie die Wasserzeichen funktionieren, ihre Einschränkungen und den breiteren Ansatz des Unternehmens zur KI-Inhaltsverfolgung.
