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KI-VOAI ActArtikel 50TransparenzDeepfakesLeitlinien der KommissionComplianceDACH

Vierzig Fälle, die über die Kennzeichnungspflicht entscheiden

Artikel 50 KI-VO, gelesen anhand der eigenen Anwendungsbeispiele der Kommission — dreißig an den Leitlinien verankerte Szenarien, dazu zehn dokumentierte Vorfälle, durch den Test geführt.

DS
Dr. Sait Yalazay, PhD / LLM / MBA
CISO — DPO — Author | CISM — CIPP — AAISM — LA 27001, 27701, 22301, 42001
Architekt automatisierter Compliance-Systeme für NIS2, DSGVO, ISMS, BCM, DORA, Cloud Security (C5), Tisax & AI Act

Veröffentlicht am 17. August 2026

Vierzig Fälle, die über die Kennzeichnungspflicht entscheiden

Artikel 50 KI-VO, gelesen anhand der eigenen Beispiele der Kommission — und anhand von zehn Vorfällen, die bereits geschehen sind

Kurz gefasst. Artikel 50 gilt seit dem 2. August 2026. Es ist nicht eine Kennzeichnungsregel, sondern vier Pflichten, verteilt auf Anbieter und Betreiber, mit mehreren eng gefassten Ausnahmen, die von tatsächlichen Bewertungen abhängen, die Sie vornehmen und dokumentieren müssen. Die Leitlinien der Kommission klären viele der schwierigen Fälle mit Anwendungsbeispielen — eine fliegende Sphinx, eine Navigationsstimme im Auto, ein Chatbot für Zeugenaussagen — und mehrere dieser Beispiele laufen dem verbreiteten Verständnis zuwider. Nachfolgend dreißig davon, dazu zehn Vorfälle, die bereits geschehen sind.

Warum es diesen Beitrag gibt

Artikel 50 der Verordnung (EU) 2024/1689 ist seit dem 2. August 2026 anwendbar.1 Die Europäische Kommission hat ihre auslegenden Leitlinien am 20. Juli 2026 angenommen und veröffentlicht (Mitteilung C(2026) 5054) — ein 51-seitiges Dokument, von dem zu erwarten ist, dass die Marktüberwachungsbehörden es als Bezugspunkt für die Auslegung der Vorschrift behandeln.2

Nahezu jede kursierende Erläuterung paraphrasiert die Zusammenfassungsseiten der Kommission. Kaum eine liest die Leitlinien selbst — und das ist ein Problem, denn die Leitlinien beantworten die meisten Fragen, die die Zusammenfassungen offenlassen, und beantworten sie an mehreren Stellen entgegen dem verbreiteten Verständnis.

Dieser Beitrag leistet dreierlei. Er benennt die vier Pflichten mit Verankerung auf Randnummernebene. Er arbeitet dreißig Szenarien aus den eigenen Anwendungsbeispielen der Kommission durch. Und er führt anschließend zehn dokumentierte Vorfälle aus der Praxis — Arup, Slowakei, CNET, Coca-Cola und andere — durch den Artikel-50-Test, kontrafaktisch betrachtet: Keiner von ihnen unterlag zum damaligen Zeitpunkt Artikel 50, und genau das macht sie nützlich.

Eine Korrektur vorweg, weil sie am deutlichsten zeigt, warum Präzision an der Quelle zählt. Es wird weithin angenommen — und ich habe es selbst angenommen —, dass die maschinelle Übersetzung eines Textes von öffentlichem Interesse die Markierungspflicht auslöst. Das tut sie nicht, sofern die Übersetzung im Rahmen der Standardbearbeitung bleibt. Die Übersetzung erscheint in den Standardbearbeitungsbeispielen der Kommission. Das Zusammenfassen nicht. Doch beachten Sie die zweite Hälfte dieser Korrektur, die leicht übersehen wird: Die Übersetzungsausnahme gehört zur Markierungspflicht des Anbieters nach Artikel 50 Abs. 2. Ob der veröffentlichte Text sichtbar gekennzeichnet werden muss, ist eine eigenständige Frage nach Artikel 50 Abs. 4, mit einer eigenen, gesonderten Ausnahme. Zwei verschiedene Pflichten, zwei verschiedene Akteure, zwei verschiedene Antworten.

Teil 1 — Die Architektur, mit Fundstellen

Artikel 50 enthält vier Transparenzpflichten und eine horizontale Regel. Dasselbe System kann mehrere zugleich auslösen und Anbieter wie Betreiber an unterschiedlichen Punkten der Wertschöpfungskette erfassen (Rn. 8).2

AbsatzPflichtAdressat
Art. 50 Abs. 1Menschen darüber informieren, dass sie mit einem KI-System interagierenAnbieter (Designpflicht)
Art. 50 Abs. 2Synthetische Ausgaben maschinenlesbar markieren und erkennbar machenAnbieter
Art. 50 Abs. 3Betroffene über Emotionserkennung / biometrische Kategorisierung informierenBetreiber
Art. 50 Abs. 4Deepfakes kennzeichnen; ungeprüfte Texte von öffentlichem Interesse kennzeichnenBetreiber
Art. 50 Abs. 5Klar, eindeutig, spätestens bei erster Interaktion oder Aussetzung, barrierefreibeide

Drei strukturelle Punkte, die die meisten Zusammenfassungen auslassen:

Transparenz macht Rechtswidriges nicht rechtmäßig. Die Einhaltung von Artikel 50 ersetzt weder die Verbote des Artikels 5 noch die Hochrisiko-Anforderungen des Artikels 6 noch die KI-Kompetenzpflicht des Artikels 4 (Rn. 25). Datenschutz-, Verbraucherschutz-, Urheber- und DSA-Pflichten laufen parallel.2

Wesentliche Änderung begründet einen neuen Anbieter. Ein Unternehmen, das ein bestehendes generatives System nachtrainiert und unter eigenem Namen in Verkehr bringt, wird Anbieter eines neuen Systems, mit dem vollständigen Pflichtenkatalog des Anbieters (Abschnitt 2.3).2

Artikel 50 bindet KI-Systeme, nicht GPAI-Modelle. Transparenz auf Modellebene ist erwünscht und erleichtert die Compliance nachgelagerter Akteure, doch die Pflicht aus Absatz 2 trifft den Anbieter des Systems, das den Inhalt erzeugt — nicht den vorgelagerten Modellanbieter. Der Systemanbieter darf sich auf die Markierungslösung des Modellanbieters oder eines Dritten stützen, aber die Verantwortung geht nicht über: Er muss überprüfen und nachweisen können, dass die Lösung wirksam, interoperabel, robust und zuverlässig ist.3

Die Bereichsausnahmen

  • Rein persönliche, nicht berufliche Nutzung (Art. 2 Abs. 10) befreit ausschließlich von den Pflichten des Betreibers. Das System bleibt für den Anbieter im Anwendungsbereich, der synthetische Ausgaben weiterhin nach Absatz 2 markieren muss (Rn. 19–20).2
  • Forschung und Entwicklung ist ausgenommen — die Pflichten leben jedoch in dem Moment wieder auf, in dem das System in Betrieb genommen oder seine Ausgaben zu anderen Zwecken verwendet werden (Rn. 21–22).
  • Freie und quelloffene Systeme bleiben erfasst, soweit Artikel 50 anwendbar ist. Eigenständige Open-Source-Komponenten, die selbst keine KI-Systeme sind, tragen die Pflichten nicht (Rn. 23–24).

Wer Betreiber ist

  • Beschäftigte, Freiberufler und Auftragnehmer, die unter der Autorität einer juristischen Person handeln — Animatoren, Journalisten, Webdesigner —, sind keine gesonderten Betreiber (Rn. 14).
  • Hostingdienste und Rundfunkveranstalter sind nicht schon dadurch Betreiber, dass sie KI-Inhalte Dritter verbreiten; ihnen wird jedoch dringend empfohlen, Markierungen und Kennzeichnungen zu erhalten, und sie können DSA-Pflichten unterliegen (Rn. 16–17).
  • Ein Unternehmen, das ein generatives System selbst entwickelt und damit Deepfakes erzeugt, ist Anbieter und Betreiber zugleich (Rn. 15).
  • Drittstaatenbezug: Anbieter werden erfasst, wenn das System auf dem Unionsmarkt in Verkehr gebracht oder seine Ausgabe in der Union verwendet wird; Betreiber, wenn sie in der Union niedergelassen sind oder eine Verbreitung der Ausgabe in der Union vorhersehen. Rein zufällige, nicht vorhersehbare nachgelagerte Reichweite löst die Pflichten für sich genommen nicht aus (Rn. 10, 13).

Teil 2 — Dreißig durchgearbeitete Fälle aus den Leitlinien der Kommission

Jede Einordnung unten ist an die Randnummerierung der Kommission gebunden.

A. Interagierende Systeme — Artikel 50 Abs. 1, Abschnitt 3

Fall 1 — Ein Helpdesk-Chatbot auf einer Unternehmenswebsite, dessen Antworten ein Nutzer für menschlich halten könnte. Offenlegen. Die Kommission führt Helpdesk-Chatbots ausdrücklich unter den nicht offensichtlichen Beispielen. Die Offensichtlichkeitsausnahme bemisst sich am angemessen gut unterrichteten, aufmerksamen und verständigen Mitglied des vorgesehenen und vorhersehbaren Publikums — dem verbraucherrechtlichen Maßstab des „Durchschnittsverbrauchers“ — und das allgemeine Bewusstsein, dass es KI gibt, bedeutet nicht, dass eine Person eine konkrete Interaktion als KI erkennt. Die Ausnahme beschränkt sich auf Fälle, in denen nahezu kein Zweifel verbleibt (Rn. 42–45).

Fall 2 — Ein Code-Review-Assistent, der nur professionellen Entwicklern zur Verfügung steht. Keine Offenlegung erforderlich. Von der Kommission als offensichtlich aufgeführt (Rn. 42–45).

Fall 3 — Ein internes KI-Werkzeug, das ausschließlich von geschultem, KI-kompetentem Personal genutzt wird. Keine Offenlegung erforderlich. Ebenfalls von der Kommission als offensichtlich aufgeführt. Beachten Sie, wie eng das ist: Es ist die geschulte Kompetenz des Publikums, die die Ausnahme trägt, nicht die Ausgereiftheit des Werkzeugs.

Fall 4 — KI-gesteuerte Nicht-Spieler-Charaktere in einem Einzelspieler-Spiel. Keine Offenlegung erforderlich (Rn. 42–45).

Fall 5 — Ein lebensecht wirkendes Roboter-Haustier in der Altenpflege. Offenlegen. Unter den nicht offensichtlichen Beispielen aufgeführt. Physische Verkörperung plus lebensechtes Verhalten ist genau die Kombination, die die Kommission als täuschungsgeeignet behandelt.

Fall 6 — Realistische Avatare in einer immersiven VR-Umgebung, in der vorhersehbar Kinder oder ältere Menschen anwesend sind. Offenlegen. Unter den nicht offensichtlichen Beispielen aufgeführt. Die Offenlegung muss zudem an schutzbedürftige Zielgruppen, einschließlich Kinder, angepasst werden, wenn mit ihnen im Publikum vernünftigerweise zu rechnen ist (Rn. 32–37).

Fall 7 — Ein Polizei-Chatbot zur Anzeigenerstattung; der Assistent einer Betrugs-Hotline einer Bank; ein Assistent für Zeugenaussagen. Offenlegen. Die Ausnahme für Strafverfolgungszwecke nach Abschnitt 3.2.2 erfasst Systeme, die gesetzlich zur Aufdeckung, Verhütung, Ermittlung oder Verfolgung von Straftaten befugt sind — die Kommission stellt jedoch ausdrücklich klar, dass sie nicht greift, wenn das System der Öffentlichkeit zur Anzeige einer Straftat zur Verfügung steht. Diese drei Beispiele werden namentlich genannt (Rn. 46–49). Das ist die kontraintuitivste Feststellung in Abschnitt 3 — und sie trifft unmittelbar Anwendungen der öffentlichen Hand.

Fall 8 — Ein KI-Agent, der Buchungen vornimmt, Korrespondenz führt, Verträge verhandelt oder abschließt oder Käufe ausführt. Doppelt offenlegen. Der Agent muss so gestaltet sein, dass er sowohl seine künstliche Natur als auch die Person offenlegt, für die er handelt — an den entscheidenden Schritten und bei jeder neuen Interaktion. Kann der Anbieter im Voraus nicht wissen, ob der Agent auf eine natürliche Person trifft, muss er so gebaut sein, dass er in jeder Situation offenlegt, in der eine Interaktion vernünftigerweise wahrscheinlich ist (Rn. 31).23

Fall 9 — Eine regelbasierte Abwesenheitsnotiz. Außerhalb des Anwendungsbereichs. Kein KI-System im Sinne des Art. 3 Nr. 1; die Kommission nennt einfache Nicht-KI-Automatisierung genau dieser Art (Rn. 30).

Fall 10 — Eine KI entwirft eine Antwort; ein Mensch prüft sie und versendet sie unter eigenem Namen. Außerhalb von Absatz 1. Die Interaktion ist nicht unmittelbar, wenn ein Mensch als Hauptgegenüber die Ausgabe prüft und versendet (Rn. 30). Beachten Sie genau: Das erledigt nur Absatz 1. Wird der entstehende Text zu einer Angelegenheit von öffentlichem Interesse veröffentlicht, ist Absatz 4 gesondert zu prüfen.

Fall 11 — Ihr derzeitiger Offenlegungstext. Die Kommission führt fünf Formulierungen auf, die für sich genommen nicht genügen (Rn. 38):

  • Offenlegung, versteckt in AGB oder Dokumentation;
  • maschinenlesbare Markierungen, die am Interaktionspunkt nicht wahrnehmbar sind;
  • vage Signale wie „Assistent“;
  • pauschale Website-Hinweise — „Dienste auf dieser Website nutzen KI“;
  • Technologiebeschreibungen — „dieses System verwendet LLMs“ —, die den künstlichen Ursprung nicht erklären.

Steht Ihre interaktive Offenlegung auf dieser Liste, ist sie keine Offenlegung.

B. Markierung und Erkennbarkeit — Artikel 50 Abs. 2, Abschnitt 4

Fall 12 — Eine KI-Funktion, die ein bestehendes Dokument übersetzt. Keine Markierungspflicht nach Absatz 2. Die Übersetzung steht unter den Standardbearbeitungsbeispielen der Kommission, neben Grammatik- und Rechtschreibkorrektur, Formatierung, Rauschunterdrückung und geringfügigem Zuschneiden — der Aufbereitung bestehender Inhalte zur Veröffentlichung, ohne neuen Inhalt zu erzeugen (Beispiele im Anschluss an Rn. 90–92).

Doch hören Sie hier nicht auf. Damit ist allein die Markierungspflicht des Anbieters erledigt. Wird der übersetzte Text anschließend zur Information der Öffentlichkeit über eine Angelegenheit von öffentlichem Interesse veröffentlicht, muss der Betreiber die gesonderte Prüfung nach Artikel 50 Abs. 4 durchführen, wo die maßgebliche Ausnahme die menschliche Überprüfung und die redaktionelle Verantwortung ist (Rn. 133–138) — nicht die Standardbearbeitung. Ein maschinell übersetzter Beitrag von öffentlichem Interesse, der ohne inhaltliche menschliche Prüfung veröffentlicht wird, ist ein Problem nach Absatz 4, auch wenn er nie eines nach Absatz 2 war.

Fall 13 — Eine KI-Funktion, die ein bestehendes Dokument zusammenfasst. Markierung erforderlich. Die Prüfung „keine wesentliche Veränderung“ behandelt das Zusammenfassen — zusammen mit sinnverändernder Paraphrase, Objekt- oder Gesichtsaustausch, Stimmklonen und der realistischen Fabrikation von Ereignissen — als über die Standardbearbeitung hinausgehend (Rn. 91–92 und die anschließenden Beispiele).

Die Fälle 12 und 13 stehen in den Leitlinien nebeneinander und weisen in entgegengesetzte Richtungen. Jede Content-Pipeline, die „KI-Textunterstützung“ als eine einzige Kategorie behandelt, ist falsch zugeschnitten.

Fall 14 — Ausgaben, die aus einzelnen Wörtern, Bildunterschriften, Alt-Texten oder UI-Beschriftungen bestehen; Quellcode und maschinenlesbare Konfiguration (SDKs, SQL, IaC, YAML, JSON, APIs). Außerhalb des Anwendungsbereichs (Rn. 64–68). Sehr kurze Zeichenfolgen und Quellcode sind ausdrücklich ausgenommen.

Fall 15 — Eine generierte Playlist; die gerankte Ausgabe eines Empfehlungssystems; Sensor- und Telemetrieaufzeichnungen; ein durch einfache Datenverarbeitung erzeugtes Einzelbild. Außerhalb des Anwendungsbereichs. Reine Wiedergabe, Auswahl oder Anordnung bestehender Inhalte, nicht KI-generierte Beobachtungen und Aufzeichnungen sowie Inhalte aus einfacher Datenverarbeitung fallen heraus (Rn. 64–68).

Fall 16 — Previsualisierungs-Frames, erzeugt innerhalb einer geschlossenen Studio-Pipeline. Nicht automatisch außerhalb des Anwendungsbereichs. Zwischenstufe zu sein genügt für sich genommen nicht. Zwischenausgaben, die ausschließlich in geschlossenen industriellen oder Produktentwicklungs-Workflows verwendet werden, können die eng gefasste industrielle bzw. B2B-Erleichterung in Anspruch nehmen, aber nur, wenn sämtliche Voraussetzungen der Rn. 87 vorliegen: Die Ausgabe ist rein technisch, auf ein begrenztes, vorab bestimmtes professionelles Publikum beschränkt und gegen externe Weitergabe geschützt. Die final veröffentlichte Ausgabe bleibt erfasst und muss markiert und erkennbar sein (Rn. 64–68, 87).

Fall 17 — 3-D-Assets, VR-/AR-/MR-Umgebungen, digitale Zwillinge und Agentenausgaben. Erfasst, soweit die Ausgabe menschlich wahrnehmbar ist. VR/AR/MR wird wie Video behandelt; 3-D-Bilder, 3-D-Video, 3-D-Audio und qualifizierende digitale Zwillinge sind erfasst. Agentenausgaben sind erfasst, soweit die Handlung von Menschen wahrnehmbaren Inhalt hervorbringt; internes Schlussfolgern und rein maschinelle Handlungen sind es nicht. Ebenso wenig die zugrunde liegenden technischen Artefakte, die zur Erzeugung der Ausgabe dienen — Punktwolken und 3-D-Meshes müssen selbst nicht markiert werden (Rn. 60–63).

Fall 18 — Eine Navigationsstimme im Auto; streng technische B2B-Ausgaben für ein fest umrissenes internes Fachpublikum; ephemere Echtzeitinhalte, die nie gespeichert oder verbreitet werden. Jeweils eng begrenzte Erleichterung (Rn. 86–88): Für geschlossene, instruierende eingebettete Produkte wie die Navigationsstimme kann eine weniger robuste Metadaten-Markierung genügen; für die streng technische B2B-Ausgabe ist keine Markierung erforderlich; und der ephemere Echtzeitinhalt kann ausgenommen sein, wenn eine Markierung nicht praktikabel ist und den Nutzern mitgeteilt wird, dass der Inhalt KI-generiert ist. Beachten Sie die Bedingtheit — keine davon ist eine pauschale Freistellung, und jede erfordert eine schriftliche Bewertung.

C. Emotionserkennung und biometrische Kategorisierung — Artikel 50 Abs. 3, Abschnitt 5

Fall 19 — Emotionserkennung bei Beschäftigten am Arbeitsplatz oder bei Schülerinnen und Schülern im Unterricht. Halten Sie inne, bevor Sie zu Artikel 50 kommen. Alle Emotionserkennungssysteme sind zugleich hochriskant, soweit sie nicht am Arbeitsplatz und im Bildungsbereich nach Art. 5 Abs. 1 Buchst. f schlechthin verboten sind — ein Verbot, das medizinische und Sicherheitszwecke ausnimmt. Die biometrische Kategorisierung wird von Absatz 3 unabhängig von der Hochrisiko-Einstufung erfasst, sofern sie nicht als Ableitung sensibler Merkmale nach Art. 5 Abs. 1 Buchst. g verboten ist (Rn. 101–104). Die Transparenzmitteilung macht eine im Übrigen verbotene Nutzung nicht rechtmäßig (Rn. 110).

Fall 20 — Ex-post-Sentimentanalyse über aufgezeichnete Kundengespräche. Mitteilung weiterhin erforderlich — sofern es sich um ein Emotionserkennungssystem handelt. Art. 3 Nr. 39 verlangt, dass das System Emotionen oder Absichten aus biometrischen Daten ableitet: Eine Sentimentanalyse über ein Transkript, die keine Ableitung aus biometrischen Sprachdaten vornimmt, fällt für sich genommen nicht darunter. Liegt ein Emotionserkennungssystem vor, gilt die Pflicht, gleichviel ob das System in Echtzeit oder ex post läuft (Rn. 99–100). Mitzuteilen ist nur, dass die Person dem eingesetzten System ausgesetzt ist — die Verordnung verlangt keine Angabe der Gründe; Zwecke und Verarbeitungsdetails richten sich nach dem Datenschutzrecht, und beide Hinweise können verbunden werden (Rn. 105–110).

D. Deepfakes und Texte von öffentlichem Interesse — Artikel 50 Abs. 4, Abschnitt 6

Fall 21 — Eine Sphinx, die über den Eiffelturm fliegt; Zeichentrickmäuse, die über die Vorzüge von Käse streiten. Keine Deepfakes. Die Definition des Art. 3 Nr. 60 ist kumulativ: KI-generiertes oder manipuliertes Bild-, Audio- oder Videomaterial, das wirklichen Personen, Gegenständen, Orten, Einrichtungen oder Ereignissen merklich ähnelt und fälschlicherweise als echt oder wahrheitsgemäß erscheinen würde. Inhalte, die Natur oder Physik widersprechen und kein Täuschungspotenzial haben, fallen heraus — und diese beiden sind die eigenen Illustrationen der Kommission (Rn. 113).

Eine Anmerkung zum Zählen. Die Q&A-Seite der Kommission nennt drei kumulative Kriterien; die Leitlinien führen in Rn. 113 vier auf und trennen das Ähnlichkeitselement von der Kategorie des Gegenstands.42 Derselbe Test, zwei Darstellungen. Für eine interne Klassifizierungs-Checkliste verwenden Sie die Vier-Elemente-Aufteilung — die Trennung von „merkliche Ähnlichkeit“ und „wirkliche Person, Gegenstand, Ort, Einrichtung oder Ereignis“ erzwingt die beiden verschiedenen Tatsachenfragen, die Sie tatsächlich beantworten müssen.

Fall 22 — Farbkorrektur, Hintergrundbereinigung, Komprimierung und ästhetische Anpassung eines Pressefotos. In der Regel kein Deepfake. Aber eine über die redaktionelle Standardpraxis hinausgehende starke Bearbeitung journalistischer Bilder kann einen begründen, wenn die Kriterien erfüllt sind (Rn. 116). Fotorealismus macht die Deepfake-Eigenschaft wahrscheinlicher, ist aber nicht entscheidend, und der Maßstab des falschen Erscheinens ist objektiv — eine Täuschungsabsicht ist nicht erforderlich (Rn. 114–115).

Fall 23 — Das Gesicht einer Politikerin, in ein authentisches Foto montiert; das authentische Foto einer leeren Wohnung, per KI möbliert. Beides wird in der Regel ein Deepfake sein, und beides sind die von der Kommission veröffentlichten Anwendungsfälle für das Symbol Partially AI-Modified.5 Die Aufnahme in die Symbolliste ist jedoch nicht selbst der rechtliche Test: Der Gesichtsaustausch erfüllt die Voraussetzungen, wenn das Ergebnis der Politikerin merklich ähnelt und im konkreten Einsatzkontext fälschlich als echt erschiene; die möblierte Wohnung, wenn sie so präsentiert wird, dass sie über den tatsächlichen Zustand der Immobilie in die Irre führen kann. Die kumulativen Kriterien des Art. 3 Nr. 60 sind gleichwohl zu prüfen. Die Offenlegung muss ohne besondere Hilfsmittel wahrnehmbar sein, und der Betreiber kann sie nicht dadurch erfüllen, dass er sich auf die maschinenlesbare Markierung des Anbieters nach Absatz 2 stützt (Rn. 117).

Fall 24 — Ein satirischer KI-Sketch in einer Late-Night-Comedysendung. Abgeschwächt, nicht beseitigt. Ist ein Deepfake offensichtlich Teil eines künstlerischen, kreativen, satirischen, fiktionalen oder vergleichbaren Werkes, beschränkt sich die Offenlegung auf eine Form, die den Werkgenuss nicht beeinträchtigt — erforderlich bleibt sie gleichwohl. „Offensichtlich“ wird eng ausgelegt; rein informierende oder kommerzielle Inhalte sind vom abgeschwächten Regime ausgenommen; und wo ein Werk informierenden und kreativen Charakter mischt, überwiegt der informierende Charakter (Rn. 119–123). Das abgeschwächte Regime entschuldigt keine Verletzung fremder Datenschutz- oder Immaterialgüterrechte (Rn. 124).

Fall 25 — Ein KI-entworfenes Memo, das im Intranet an die Belegschaft verteilt wird. Nicht „veröffentlicht“. Veröffentlichung bedeutet Zugänglichkeit für ein unbestimmtes, nennenswert großes Publikum — nicht private oder organisationsinterne Kommunikation (Rn. 131).

Fall 26 — Eine KI-entworfene Pressemitteilung einer Kommune, inhaltlich geprüft und von einer namentlich benannten Redakteurin freigegeben — und danach noch einmal zum Feinschliff durch ein KI-Werkzeug geschickt. Die Ausnahme ist hinfällig. Die redaktionelle Ausnahme verlangt zwei kumulative Voraussetzungen: eine echte menschliche Überprüfung oder redaktionelle Kontrolle (eine bewusste inhaltliche Prüfung mit Faktencheck als Mindestmaß — keine Rechtschreibprüfung, keine nur auf dem Papier bestehende Redaktionsrichtlinie, keine automatisierte Prüfung, keine flüchtige Freigabe) und eine natürliche oder juristische Person, die die redaktionelle Verantwortung trägt. Und dann die Falle: Jede substanzielle KI-Intervention nach der redaktionellen Freigabe lässt die Ausnahme entfallen (Rn. 133–138). Die Leitlinien empfehlen darüber hinaus, Identität und Kontaktdaten der verantwortlichen Person öffentlich und leicht auffindbar zu machen, und stellen den Begriff in eine Linie mit der redaktionellen Verantwortung nach dem Europäischen Medienfreiheitsgesetz (Rn. 140).

Fall 27 — Ein archivierter KI-generierter Beitrag aus 2025, im September 2026 erneut auf Ihrer Website veröffentlicht. Muss gekennzeichnet werden. Vor dem 2. August 2026 erzeugte Inhalte müssen nicht rückwirkend markiert oder gekennzeichnet werden — vorbestehende Texte, die am oder nach diesem Datum erneut veröffentlicht werden, jedoch schon (Rn. 153–154). Jede Content-Migration, jeder Relaunch und jede erneute Newsletter-Veröffentlichung braucht künftig diese Prüfung.

Fall 28 — Der Plan Ihres Teams, die Deepfake-Kennzeichnung mit dem eingebetteten Wasserzeichen des Anbieters zu erfüllen. Scheitert. Die Markierung des Anbieters ist maschinenlesbar; die Offenlegung des Betreibers muss für Menschen wahrnehmbar sein. Die Kommission stellt das in Rn. 117 fest und wiederholt es in ihren Q&A.4

Fall 29 — Der freiberufliche Animator einer Werbeagentur produziert KI-Deepfake-Inhalte für eine Kundenkampagne. Die Agentur ist Betreiberin, nicht der Animator, soweit sie dessen Nutzung des KI-Systems in ihrem Auftrag kontrolliert und dafür die Verantwortung übernimmt (Rn. 14). Nutzt der Freiberufler das System dagegen im Rahmen seiner eigenen beruflichen Tätigkeit unter eigener Verantwortung und Kontrolle — eigenständig unternehmerisch, gewerblich, beruflich oder freiberuflich tätig oder mit regelmäßigem wirtschaftlichem Vorteil —, kann er für diese Tätigkeit selbst Betreiber sein.4

Fall 30 — Artikel 50 Abs. 5, angewandt auf ein Video, das mitten im Scrollen automatisch startet. Die Information muss jede natürliche Person bei ihrer ersten Interaktion oder Aussetzung erreichen — nicht bloß die erste Person überhaupt. Bei interagierenden Systemen mindestens einmal zu Sitzungsbeginn; bei Inhalten je Ausgabe und je ausgesetzter Person, mit zusätzlicher Offenlegung, wo Menschen den Inhalt möglicherweise nicht von Beginn an wahrnehmen (Rn. 141–143). Zur Barrierefreiheit schafft Absatz 5 keinen eigenständigen Standard: Er verlangt die Einhaltung der ohnehin anwendbaren Barrierefreiheitsanforderungen, etwa der Richtlinien (EU) 2016/2102 und (EU) 2019/882, soweit diese gelten (Rn. 144).

Teil 3 — Zehn dokumentierte Vorfälle, durch Artikel 50 geführt

Keiner davon unterlag zum damaligen Zeitpunkt Artikel 50. Genau das ist der Punkt: Jeder zeigt, worauf die Vorschrift zielt, und jeder ergäbe heute eine bestimmbare Antwort — wobei die Antwort in mehreren Fällen wirklich tatsachenabhängig und nicht offensichtlich ist.

Vorfall 1 — Arup, Hongkong, Januar 2024. 25,6 Mio. US-Dollar. Ein Mitarbeiter der Finanzabteilung nahm an einer Videokonferenz teil, in der der CFO und mehrere wiedererkennbare Kolleginnen und Kollegen erschienen. Sie alle waren KI-generiert. Fünfzehn Überweisungen auf fünf Bankkonten folgten. Arup bestätigte gegenüber CNN, dass gefälschte Stimmen und Bilder verwendet wurden und keine internen Systeme kompromittiert waren.6 Artikel-50-Analyse: ein Musterfall des Deepfakes nach den Kriterien des Art. 3 Nr. 60. Und ein Musterbeispiel für die Grenze des Transparenzrechts — Kriminelle kennzeichnen nicht. Der Wert der Vorschrift liegt hier mittelbar: Die Markierungs- und Erkennbarkeitspflicht des Absatzes 2 ist genau die Infrastruktur, die ein Prüfwerkzeug in die Lage versetzen würde, einen solchen Stream zu melden. Transparenzpflichten schützen das redliche Ökosystem; Betrug verhindern sie nicht. Bauen Sie Ihre Rückruf-Verifikation unabhängig davon.

Vorfall 2 — Slowakei, September 2023. Zwei Tage vor der Parlamentswahl. Ein fabrizierter Audioclip schien den Vorsitzenden von Progressive Slovakia, Michal Šimečka, und die Denník-N-Journalistin Monika Tódová bei einem Gespräch über Wahlmanipulation einzufangen. Beide widersprachen sofort; die Faktencheck-Einheit von AFP fand Anzeichen KI-gestützter Manipulation. Der Clip zirkulierte während der 48-stündigen Wahlkampfruhe, was eine Gegendarstellung strukturell erschwerte, und fiel — weil es sich um Audio handelte — durch eine Lücke in der damaligen Richtlinie der Plattform zu manipulierten Medien.7 Artikel-50-Analyse: ein Deepfake zur denkbar akutesten Angelegenheit von öffentlichem Interesse. Die Lücke zwischen Audio und Video, die seine Verbreitung ermöglichte, ist genau das, was Absatz 2 schließt, indem er Audio, Bild, Video und Text symmetrisch erfasst. Setzte eine politische Partei ein KI-System unter eigener Verantwortung ein, um solche Audios zu erzeugen oder zu manipulieren, wäre sie die Betreiberin und träfe sie die Kennzeichnungspflicht nach Absatz 4; wer einen von Dritten erzeugten Clip bloß weiterverbreitet, ist allein deshalb noch nicht Betreiber (Rn. 14, 16–17). Den Anbieter des erzeugenden Systems trifft die Markierungspflicht nach Absatz 2.

Vorfall 3 — New Hampshire, Januar 2024. Der Biden-Robocall. Wählerinnen und Wähler erhielten Anrufe mit einer geklonten Biden-Stimme, die ihnen sagte, sie sollten bei der Vorwahl nicht abstimmen. Die FCC verhängte im September 2024 eine Geldbuße von 6 Mio. US-Dollar gegen den politischen Berater Steve Kramer; der Netzbetreiber Lingo Telecom einigte sich gesondert auf 1 Mio. US-Dollar nebst einem Compliance-Plan mit STIR/SHAKEN-Einhaltung und KYC-Pflichten.8 Artikel-50-Analyse: synthetischer Audio-Deepfake einer existierenden Person zu einer Angelegenheit von öffentlichem Interesse. Das US-Durchsetzungsmuster erfasste sowohl den Urheber als auch den Netzbetreiber — das war jedoch Telekommunikationsrecht und lässt sich nicht unmittelbar übertragen. Im EU-Gefüge legt Artikel 50 die Kennzeichnungspflicht auf den Betreiber und die Markierungspflicht auf den Anbieter; ob ein Intermediär zusätzliche Pflichten trägt, hängt davon ab, welche Art von Dienst er betreibt, und ein Telekommunikationsanbieter ist nicht automatisch eine Online-Plattform im Sinne des DSA.

Vorfall 4 — CNET, Januar 2023. 77 maschinell erzeugte Beiträge. CNET veröffentlichte KI-generierte Erklärbeiträge zu Finanzdienstleistungsthemen unter der Autorenzeile „CNET Money Staff“. Die damalige Chefredakteurin Connie Guglielmo bestätigte 77 maschinell erzeugte Beiträge; eine interne Prüfung führte zu Korrekturen an 41 davon. Anfangs mussten Leserinnen und Leser die Autorenangabe anklicken oder überfahren, um von der Automatisierung zu erfahren. Später machte die Seite die KI-Beteiligung deutlicher.9 Artikel-50-Analyse: der Paradefall des Textes nach Absatz 4. Veröffentlicht, informierend, zu finanziellen Angelegenheiten von öffentlichem Interesse. Der Offenlegungsmechanismus — versteckt hinter einem Klick auf die Autorenzeile — ist genau die Platzierung, die sich an der Anforderung des Absatzes 5 reibt, die Information müsse klar, eindeutig und bei erster Aussetzung erreichbar sein (Rn. 141–143). Ob die redaktionelle Ausnahme hätte greifen können, ist nur nach den Tatsachen zu beantworten: Gab es eine bewusste inhaltliche Prüfung mit Faktencheck, durch eine fachlich kompetente Person, mit getragener redaktioneller Verantwortung? Die Korrekturquote von mehr als der Hälfte der Beiträge beantwortet diese Frage für sich genommen nicht, wirft aber eine ernsthafte Frage nach Tiefe und Wirksamkeit der Prüfung auf.

Vorfall 5 — Sports Illustrated, November 2023. Autoren, die es nicht gab. Beiträge erschienen unter Autorenzeilen, deren Porträtfotos sich auf eine Website zurückführen ließen, die KI-generierte Porträts verkauft. Der Verlag bestritt, dass der Text KI-geschrieben sei, führte die Pseudonyme auf einen externen Auftragnehmer zurück und löschte die Beiträge.10 Artikel-50-Analyse: zwei verschiedene Fragen, die die Leitlinien getrennt halten. Zu den synthetischen Porträts: Nehmen Sie nicht an, mit „diese Person ist erfunden“ ende die Prüfung. Rn. 113 erfasst auch Gegenstände, die in der Realität plausibel existieren könnten, und eine fotorealistische KI-Persona, die als reale Redakteurin präsentiert wird, kann fälschlich als echt erscheinen — der Test ist kontextabhängig, und der Kontext war hier die Behauptung menschlicher Autorschaft. Zum Text: Absatz 4 greift nur, wenn der Text KI-generiert oder manipuliert war. Und zum Auftragnehmer beantwortet Rn. 14 nur die halbe Frage: Ein Dritter, der im Auftrag des Verlags und unter dessen Verantwortung und Kontrolle handelt, verschiebt die Betreibereigenschaft nicht vom Verlag weg — ein Auftragnehmer, der das System unter eigener beruflicher Autorität nutzt, kann jedoch selbst Betreiber sein.

Vorfall 6 — Coca-Cola, November 2024 und erneut 2025. Drei KI-generierte Weihnachtsspots 2024, produziert von drei KI-Studios mit vier generativen Modellen; 2025 folgte eine weitere KI-generierte Kampagne mit demselben führenden Studio.11 Artikel-50-Analyse: Kommerzielle Inhalte sind vom abgeschwächten künstlerischen Regime ausdrücklich ausgenommen (Rn. 119–123) — eine Werbung erhält nicht die leichte Behandlung, die ein satirischer Sketch erhält. Diese Ausnahme entscheidet allerdings darüber, welches Offenlegungsregime gilt, nicht darüber, ob überhaupt eine Kennzeichnung geschuldet ist. Ob der einzelne Spot ein Deepfake ist, hängt davon ab, ob er wirklichen Personen, Gegenständen, Orten oder Ereignissen merklich ähnelt und fälschlich als echt erschiene. KI-generierte Trucks, die eine Kampagne von 1995 in fotorealistischem Stil nachbilden, sind ein ernsthaft diskutabler Fall, der bewertet und dokumentiert werden muss — und nicht in die eine oder andere Richtung unterstellt werden darf.

Vorfall 7 — Toys „R“ Us, Juni 2024. Der Gründer. Ein KI-generierter Werbespot zeigte den verstorbenen Gründer des Unternehmens in einem Fahrradladen neben dem Markenmaskottchen.11 Artikel-50-Analyse: der eindeutigste Deepfake dieser Liste. Eine wiedererkennbare, reale, verstorbene Person, fotorealistisch synthetisiert. „Wirklich“ im Sinne des Art. 3 Nr. 60 erfasst auch Personen und Gegenstände, die existierten oder plausibel existiert haben könnten, und Persönlichkeits- sowie postmortale Bildrechte laufen neben der KI-VO — das abgeschwächte Regime entschuldigt ihre Verletzung nicht (Rn. 124).

Vorfall 8 — McDonald’s, Dezember 2025. Der Spot, der depubliziert wurde. Ein KI-generierter Weihnachtsspot wurde breit kritisiert, Kommentare wurden deaktiviert, und der Spot wurde schließlich depubliziert.12 Artikel-50-Analyse: Seien Sie präzise, was geschuldet wäre und was nicht. Den Anbieter des erzeugenden Systems trifft die maschinenlesbare Markierung nach Absatz 2. Eine sichtbare Kennzeichnung schuldet der Betreiber nur, wenn der Inhalt die Deepfake-Kriterien des Absatzes 4 erfüllt — KI-generiert zu sein ist für sich genommen kein Auslöser. Die dauerhafte Lehre ist hier eher reputationsbezogen als rechtlich: Publika erkennen synthetische Werbeinhalte und reagieren auf das Fehlen von Offenheit schärfer als auf die Technologie.

Vorfall 9 — Microsoft Travel, August 2023. Die Tafel in Ottawa. Ein KI-gestützter Reiseführer empfahl Touristen den Besuch einer örtlichen Lebensmittelausgabe. Microsoft entfernte den Beitrag, nachdem darüber berichtet worden war.13 Artikel-50-Analyse: veröffentlicht und informierend — ob ein Reiseführer jedoch zur Information der Öffentlichkeit über eine Angelegenheit von öffentlichem Interesse veröffentlicht wird, ist selbst diskutabel, und das gehört in die Spalte der Grenzfälle, nicht in die der geklärten. Ist es eine solche Angelegenheit und steht die redaktionelle Ausnahme nicht zur Verfügung, weil keine inhaltliche Prüfung mit übernommener redaktioneller Verantwortung stattfand, wäre eine Offenlegung erforderlich. So oder so ist der Fall lehrreich: Ein Arbeitsablauf mit echter inhaltlicher Prüfung hätte die Empfehlung abgefangen — und eine Kennzeichnung ist ein weit billigerer Fehlerfall als die Geschichte, die folgte.

Vorfall 10 — Gannett / USA Today, 2023. Die verunglückten Sportberichte. KI-generierte Zusammenfassungen von Schulsportereignissen mit Fehlern und hölzernen Textbausteinen erschienen in Titeln der Gannett-Gruppe. Gannett stoppte das Experiment daraufhin.14 Artikel-50-Analyse: Lokale Sportberichterstattung liegt an der Grenze der „Angelegenheiten von öffentlichem Interesse“ — prüfen Sie das, unterstellen Sie es nicht weg. Die dauerhaftere Lehre ist prozessual: Eine Organisation, die nicht sagen kann, wer welchen Beitrag geprüft hat, was inhaltlich geprüft wurde und wer die redaktionelle Verantwortung übernommen hat, wird sich auf die Ausnahme kaum berufen können. Fehlende Dokumentation bedeutet nicht automatisch das Fehlen der Ausnahme, ist aber eine erhebliche Beweisschwäche — und die Ausnahme ist beweisrechtlich, bevor sie materiell ist.

Teil 4 — Die Klippe am 2. Dezember

Der Digital Omnibus zur KI, Verordnung (EU) 2026/1744, wurde am 24. Juli 2026 im Amtsblatt veröffentlicht und trat am 27. Juli in Kraft.15 Er hat das Hochrisiko-Regime des Anhangs III erheblich verschoben. Innerhalb des Artikels 50 hat er genau eines verändert.

Artikel 50 gilt ab dem 2. August 2026 für alle in den Anwendungsbereich fallenden Systeme, unabhängig davon, wann sie in Verkehr gebracht wurden. Der Omnibus gewährt Bestandsschutz ausschließlich für die Markierungspflicht des Absatzes 2, für generative Systeme, die vor diesem Datum in Verkehr gebracht wurden, bis zum 2. Dezember 2026 (Rn. 153–154).2 Die weitergehende Fehllesart dieses Datums nehmen wir in Die KI-Verordnung-Verschiebung ist keine Atempause auseinander.

Drei Konsequenzen, die leicht übersehen werden:

  • Systeme, die teils interagierend und teils generativ sind, profitieren vom Übergang nur für die Markierungspflicht — die Offenlegungspflicht des Absatzes 1 wird nicht verlängert.
  • Zwei identische generative Systeme, eines vor und eines ab dem 2. August 2026 in Verkehr gebracht, können hinsichtlich der Markierungspflicht nach Absatz 2 unterschiedlichen Übergangsfristen unterliegen; für die übrigen Pflichten des Artikels 50 gilt die Übergangsregelung nicht. Das Inverkehrbringungsdatum ist damit ein compliance-kritischer Nachweis.
  • Vorbestehende Texte, die am oder nach dem 2. August 2026 erneut veröffentlicht werden, müssen gekennzeichnet werden, auch wenn sie bei ihrer ersten Erzeugung nicht hätten gekennzeichnet werden müssen.

Teil 5 — Konformität nachweisen

Der Verhaltenskodex

Der Verhaltenskodex zur Transparenz KI-generierter Inhalte wurde am 10. Juni 2026 veröffentlicht. Die Kommission stellte am 8. Juli 2026 fest, dass er die Pflichten des Artikels 50 Abs. 2, 4 und 5 angemessen abdeckt; das KI-Gremium nahm seine Angemessenheitsbewertung am Folgetag an. Der Kodex hat zwei Abschnitte — Abschnitt 1 für Anbieter (Markierung und Erkennbarkeit) und Abschnitt 2 für Betreiber (Kennzeichnung von Deepfakes und Texten).16

Unterzeichner können sich auf seine Maßnahmen stützen, um die Einhaltung der Absätze 2, 4 und 5 nachzuweisen — gleichviel, welche nationale Behörde sie beaufsichtigt — und den Signatory Taskforces beitreten. Nicht-Unterzeichner müssen die Einhaltung auf andere angemessene Weise nachweisen, individuell bewertet durch jede Marktüberwachungsbehörde, und müssen mit detaillierteren Auskunftsersuchen rechnen; die Leitlinien empfehlen ohnehin eine Gap-Analyse gegen einen angemessenen Kodex (Rn. 146–150). Wird kein Kodex als angemessen erachtet, kann die Kommission durch Durchführungsrechtsakt gemeinsame Regeln festlegen.

Für Absatz 1 und Absatz 3 existiert kein Kodex. Dort bestimmen Sie die angemessenen Maßnahmen selbst anhand der Leitlinien.

Die EU-Symbole

Drei Symbole — Basic, Fully AI-Generated, Partially AI-Modified — jeweils in vier Varianten: schwarz, weiß, schwarz mit 50 % Transparenz und weiß mit 50 % Transparenz, als SVG und PNG, frei verwendbar ohne Namensnennung.5 Nutzertests ergaben eine Verbesserung über alle Messgrößen hinweg, wenn das Symbol von einer Textkennzeichnung begleitet wurde — kombinieren Sie beides.

Platzierungszusagen aus Abschnitt 2 des Kodex: wahrnehmbar und unterscheidbar spätestens bei erster Aussetzung; platziert dort, wo keine überlagernden Elemente dazwischenliegen; unmittelbar in den Inhalt eingebettet (außer bei kreativen Werken), sofern keine gleichwertige Alternative wie ein UI-Overlay besteht; und sichtbar, wenn der Inhalt geteilt oder heruntergeladen wird. Barrierefreiheit: klar sichtbare Größe, einfache Sprache, Alt-Text oder ARIA-Labels und — wo die Offenlegung zeitlich begrenzt ist — eine Anzeigedauer, die Nutzerinnen und Nutzern mit kognitiven oder Verarbeitungsschwierigkeiten das Lesen ermöglicht.

Die Verwendung der Symbole begründet für sich genommen keine Konformität.

Teil 6 — Durchsetzung

Behörden (Rn. 151): die Marktüberwachungsbehörden der Mitgliedstaaten innerhalb des Systems der Verordnung (EU) 2019/1020; das KI-Büro für Systeme, die auf einem GPAI-Modell desselben Anbieters aufsetzen; der EDSB für Organe der Union. Jede betroffene Person kann Beschwerde einlegen.

Sanktionen (Rn. 152): bis zu 15.000.000 Euro oder 3 % des gesamten weltweiten Jahresumsatzes, je nachdem, welcher Betrag höher ist; bis zu 750.000 Euro für Organe, Einrichtungen und sonstige Stellen der Union. Für KMU und Start-ups gilt jeweils der niedrigere der beiden Beträge, mit Verhältnismäßigkeitsregelung für kleine Unternehmen mittlerer Kapitalisierung (Small Mid-Caps).

Diese Asymmetrie wird häufig falsch berichtet. Für ein großes Unternehmen ist die Obergrenze der höhere der beiden Beträge; für ein KMU der niedrigere.

Teil 7 — Was zu bauen ist

  1. Inventar aller KI-Systeme, die Sie anbieten, und aller, die Sie einsetzen — einschließlich eingebetteter Funktionen in bereits lizenzierter Software.
  2. Rolle zuordnen je System — Anbieter, Betreiber oder beides (Rn. 15). Prüfen Sie, ob eigenes Nachtrainieren Sie zum Anbieter gemacht hat (Abschnitt 2.3).
  3. Auf die Absätze mappen — Abs. 1, 2, 3, 4. Rechnen Sie mit mehreren je System.
  4. Artikel 5 zuerst prüfen bei allem, was Emotionen oder Biometrie berührt. Ein Verbot geht der Transparenz vor.
  5. Inverkehrbringungsdaten dokumentieren für jedes generative System.
  6. Offenlegungstexte prüfen gegen die fünf unzureichenden Formulierungen aus Rn. 38.
  7. Die Textpipeline zweimal trennen: zuerst an der Linie der Standardbearbeitung für die Anbieterpflicht nach Absatz 2 — Übersetzung und Formatierung auf der einen Seite, Zusammenfassung und Paraphrase auf der anderen; dann erneut an der Linie der redaktionellen Verantwortung für die Betreiberpflicht nach Absatz 4, die die erste Trennung nicht beantwortet.
  8. Redaktionelle Kontrolle formalisieren — benannte Prüfer mit Fachkompetenz, inhaltliche Prüfung einschließlich Faktencheck, eine Person mit redaktioneller Verantwortung, deren Kontaktdaten öffentlich auffindbar sind, ein Prüfpfad, und als konservative interne Kontrollregel: nach der redaktionellen Freigabe geht nichts mehr durch ein KI-Werkzeug. Rechtlich entscheidend ist, dass jedenfalls keine weitere substanzielle KI-Intervention erfolgt.
  9. Kennzeichnungsbeständigkeit testen — Screenshot, Weiterleitung, Download. Für Unterzeichner des Kodex ist die Beständigkeit eine konkrete Zusage; für alle anderen ist sie ein starkes Indiz dafür, dass die Offenlegung jede Person bei erster Aussetzung erreicht, was Absatz 5 verlangt.
  10. Einen Wiederveröffentlichungs-Prüfpunkt einbauen, damit Migrationen und Newsletter-Nachdrucke die Prüfung nach Rn. 153–154 auslösen.
  11. Über den Verhaltenskodex entscheiden — unterzeichnen oder die gleichwertig angemessene Alternative dokumentieren.
  12. In den Einkauf überführen: Markierungsverfahren und Interoperabilität, Erkennungswerkzeuge, Inverkehrbringungsdatum, Bereitschaft zum 2. Dezember, Unterzeichnerstatus beim Kodex, und die vertragliche Zusicherung, dass Ihnen als Betreiber eine sichtbare Offenlegungsfunktion bereitgestellt wird.

Die operative, Woche für Woche gegliederte Fassung dieser Liste — Inventar, Rolle, Hinweis, Veröffentlichungsprüfung, Lieferantennachweis, Entscheidungstor — steht in Artikel 50 Umsetzungsstrategie: Ein Leitfaden in sieben Schritten.

Schluss

Die Leitlinien sind nicht bindend, und nur der Gerichtshof kann verbindlich auslegen — die Kommission sagt das in Rn. 5 selbst. Aber sie sind die offizielle Lesart der Kommission und der Bezugspunkt, von dem die Marktüberwachungsbehörden voraussichtlich ausgehen werden, und sie sind ungewöhnlich großzügig mit Anwendungsbeispielen: eine fliegende Sphinx, Mäuse im Streit über Käse, eine Navigationsstimme im Auto, ein Roboter-Haustier, ein Code-Review-Assistent, ein Chatbot für Zeugenaussagen.

Diese Beispiele existieren, weil die Kommission etwas verstanden hat, das die Zusammenfassungs-Karussells noch nicht eingeholt haben: Artikel 50 ist keine Regel über Kennzeichnung. Er ist eine Einordnungsaufgabe mit einer Kennzeichnungsfolge. Die Organisationen, die den ersten Durchsetzungszyklus überstehen, werden diejenigen sein, die die Einordnung vorlegen können — System für System, Absatz für Absatz, mit schriftlich festgehaltener und datierter Begründung der Ausnahme.

Vierzig Fälle decken Ihren Bestand nicht ab. Aber wer alle vierzig beantworten kann, kann auch den eigenen beantworten.

Quellen

Prüfhinweis

Die Randnummernangaben folgen der Nummerierung der Kommission in den Leitlinien. Die inhaltlichen Aussagen in den Teilen 1, 2 und 4–6 — einschließlich der Rn. 113, 116–124, 133–154 sowie des Durchsetzungs- und Sanktionsrahmens — wurden vor der Veröffentlichung in einer unabhängigen Zweitquellenprüfung gegen das offizielle Leitlinien-PDF abgeglichen.

Zwei Einschränkungen bleiben, offen benannt:

  1. Manche Fundstellen sind Bereiche statt einzelner Randnummern. Wo die Leitlinien Anwendungsbeispiele in unnummerierten Listen im Anschluss an eine nummerierte Randnummer platzieren — wie bei den Standardbearbeitungsbeispielen nach Rn. 90–92 —, zitiert dieser Beitrag den Bereich. Bevor Sie sich auf eine Grenzfall-Einordnung stützen, öffnen Sie die Leitlinien an der zitierten Stelle und lesen Sie die Beispielliste selbst.
  2. Fußnote 3 stützt sich auf den öffentlich indexierten Teil der Bird-&-Bird-Analyse, nicht auf eine vollständige Lektüre des Beitrags.

Teil 3 beschreibt dokumentierte Vorfälle, die der Anwendbarkeit des Artikels 50 vorausgehen und ihm nicht unterlagen. Die jeweils angefügte Artikel-50-Analyse ist kontrafaktisch, illustrativ und tatsachenabhängig — sie ist keine Behauptung, eine genannte Organisation habe gegen die KI-VO verstoßen.

Dieser Beitrag ist keine Rechtsberatung.

  1. Verordnung (EU) 2024/1689 (KI-VO), Artikel 50; ABl. L, 12. Juli 2024, CELEX 32024R1689. https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/policies/guidelines-transparency-ai-generated-content ↩

  2. Europäische Kommission, Guidelines on the implementation of the transparency obligations for certain AI systems under Article 50 of Regulation (EU) 2024/1689, angenommen und veröffentlicht am 20. Juli 2026, Mitteilung C(2026) 5054, 51 Seiten. Landing Page: https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/library/guidelines-transparency-obligations-providers-and-deployers-ai-systems — offizielles PDF: https://ec.europa.eu/newsroom/dae/redirection/document/131215 ↩ ↩2 ↩3 ↩4 ↩5 ↩6 ↩7 ↩8

  3. Bird & Bird, European Commission adopts final Guidelines on AI Act Article 50 transparency obligations — first impressions, Juli 2026, https://www.twobirds.com/en/insights/2026/european-commission-adopts-final-guidelines-on-ai-act-article-50-transparency-obligations-first-impr ↩ ↩2

  4. Europäische Kommission, Questions & Answers — Transparency obligations under Article 50 of the AI Act, zuletzt aktualisiert am 24. Juli 2026, https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/faqs/transparency-obligations-under-article-50-ai-act ↩ ↩2 ↩3

  5. Europäische Kommission, EU Icons for labelling AI-generated content, zuletzt aktualisiert am 20. Juli 2026, https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/policies/eu-icons-labelling-ai-generated-content ↩ ↩2

  6. CNN Business, Arup revealed as victim of $25 million deepfake scam involving Hong Kong employee, 16. Mai 2024, https://www.cnn.com/2024/05/16/tech/arup-deepfake-scam-loss-hong-kong-intl-hnk ; AI Incident Database, Incident 634, https://incidentdatabase.ai/cite/634/ ↩

  7. Harvard Kennedy School Misinformation Review, Beyond the deepfake hype: AI, democracy, and “the Slovak case”, https://misinforeview.hks.harvard.edu/article/beyond-the-deepfake-hype-ai-democracy-and-the-slovak-case/ ; AI Incident Database, Incident 573, https://incidentdatabase.ai/cite/573/ ; Schneier on Security, Deepfake Election Interference in Slovakia, https://www.schneier.com/blog/archives/2023/10/deepfake-election-interference-in-slovakia.html ↩

  8. Federal Communications Commission, FCC Fines Man Behind Election Interference Scheme $6 Million, 26. September 2024, https://docs.fcc.gov/public/attachments/DOC-405811A1.pdf ; NBC News, Telecom company agrees to $1M fine over Biden deepfake, https://www.nbcnews.com/politics/2024-election/telecom-company-agrees-1-million-fine-biden-deepfake-rcna167564 ↩

  9. Engadget, CNET had to correct most of its AI-written articles, 25. Januar 2023, https://www.engadget.com/cnet-corrected-41-of-its-77-ai-written-articles-201519489.html ; The Washington Post, CNET used AI to write articles. It was a journalistic disaster, 17. Januar 2023, https://www.washingtonpost.com/media/2023/01/17/cnet-ai-articles-journalism-corrections/ ↩

  10. CNN Business, Sports Illustrated deletes articles published under fake author names and AI-generated profile photos, 27. November 2023, https://www.cnn.com/2023/11/27/media/sports-illustrated-deletes-articles-fake-author-names-ai-profile-photos/index.html ; CBS News (Stellungnahme des Verlags), https://www.cbsnews.com/news/sports-illustrated-denies-using-ai-fake-writers-to-produce-stories/ ↩

  11. NBC News, Coca-Cola causes controversy with AI-generated ad, 18. November 2024, https://www.nbcnews.com/tech/innovation/coca-cola-causes-controversy-ai-made-ad-rcna180665 (berichtet auch über den Toys-„R“-Us-Spot); Forbes, Coca-Cola Sparks Backlash With AI-Generated Christmas Ad, Again, 4. November 2025, https://www.forbes.com/sites/danidiplacido/2025/11/04/coca-cola-sparks-backlash-with-ai-generated-christmas-ad-again/ ↩ ↩2

  12. Yahoo News / The Cool Down, McDonald’s pulls controversial Christmas commercial within days of being uploaded, https://www.yahoo.com/news/articles/mcdonalds-pulls-controversial-christmas-commercial-044500195.html (einzelne syndizierte Quelle; der Vorfall dient nur der Illustration, keine rechtliche Aussage dieses Beitrags stützt sich darauf) ↩

  13. CBS News, Microsoft removes AI-generated travel guide recommending Ottawa food bank, 21. August 2023, https://www.cbsnews.com/news/microsoft-ai-travel-guide-ottawa-food-bank/ ↩

  14. Axios Columbus, Dispatch pauses AI sports writing program, 28. August 2023, https://www.axios.com/local/columbus/2023/08/28/dispatch-gannett-ai-newsroom-tool ; The Washington Post, Gannett halts AI-written sports recaps after readers mocked the stories, 31. August 2023, https://www.washingtonpost.com/nation/2023/08/31/gannett-ai-written-stories-high-school-sports/ ↩

  15. Verordnung (EU) 2026/1744 (Digital Omnibus zur KI), ABl. 24. Juli 2026, in Kraft seit 27. Juli 2026, https://eur-lex.europa.eu/eli/reg/2026/1744/oj ; Lewis Silkin, The Digital Omnibus on AI enters into force today, 27. Juli 2026, https://www.lewissilkin.com/insights/2026/07/27/the-digital-omnibus-on-ai-enters-into-force-102nedo ↩

  16. Europäische Kommission, Code of Practice on Transparency of AI-generated Content, veröffentlicht am 10. Juni 2026, https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/policies/code-practice-ai-generated-content ; Europäische Kommission, Commission Opinion on the assessment of the Code of Practice on Transparency of AI-generated content, veröffentlicht am 9. Juli 2026, https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/library/commission-opinion-assessment-code-practice-transparency-ai-generated-content ↩