Podcaster
Episoden
23.07.2026
46 Minuten
KI raus aus dem Rampenlicht? In Arles war sie deutlich seltener – doch Kennzeichnung und künstlerischer Wert bleiben heiß umkämpft. Wo endet Fotografie und wo beginnt KI? Von manipulierten Selfies bis zu synthetischen Bildern wird Authentizität zum neuen Minenfeld.Meta, Google und Gesetzgeber suchen nach Regeln für Deepfakes, KI-Labels und menschenähnliche Agenten – bisher eher Flickenteppich als klare Lösung. Jetzt kommen MCP Agenten und Skills: Kreative Workflows, Bildauswahl und Geschmack werden automatisierbar – und vielleicht bald sogar der ganze Podcast.
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Im KI-Podcast unterhalten sich Dr. Jürgen Scriba, Leiter der Arbeitsgruppe "Technischer Fortschritt" / Deutscher Fotorat und Boris Eldagsen (Mitglied der Arbeitsgruppe) mit wechselnden Gästen über aktuelle Auswirkungen von KI auf Fotografie.
Feedback, Wünsche und Anregungen bitte an ki(at)deutscher-fotorat.de
HIGHLIGHTS:
(00:08) : Rückblick auf die Fotofestivals in Arles: Trotz großer Hitze war die diesjährige Ausgabe überzeugender als die beiden Vorjahre. KI-Bilder waren deutlich weniger präsent. (01:57) : Eine Arbeit von Jordan Beal aus Martinique zeigt KI-Motive, die vom Bildschirm mit Polaroid fotografiert und vergrößert wurden. Die formale Idee ist verständlich, der inhaltliche Zusammenhang bleibt unklar. (07:37) : Anhand eines Selfies mit Fontcuberta unterscheidet Boris authentische Fotos, KI-manipulierte Bilder und vollständig generierte Szenen. (09:37) : Ein KI-Talk in Arles war besser als im Vorjahr, er fragte, ob Fotografie noch Künstler braucht. Relevante Themen wurden berührt, doch die eingeladenen Expertinnen, unter anderem von der FH Dortmund, arbeiteten selbst nicht praktisch mit KI.
(14:54) : Meta plante kurzzeitig, Instagram-Nutzern die KI-Verarbeitung fremder Bilder zu erlauben. Die Opt-out-Lösung war unpraktisch und nicht rückwirkend; nach Protesten wurde das Vorhaben zurückgezogen. (20:07) : Plattformen führen KI-Kennzeichnungen ein, etwa Instagram-Labels oder Hinweise bei Google-Anzeigen. Die Lösungen bleiben uneinheitlich und technisch eingeschränkt. (21:51) : Neue Regeln und Verfahren sollen synthetische Darsteller und Deepfakes kenntlich machen. Googles unsichtbare Kennzeichnung SynthID hilft, mit Google-Werkzeugen erzeugte Inhalte zu erkennen. (22:54) : In China werden menschenähnliche KI-Agenten stärker eingeschränkt, besonders zum Schutz Minderjähriger vor emotionaler Abhängigkeit. In den USA stehen häufiger Suizid und Selbstverletzung im Mittelpunkt. (24:29) : Ein Deal zwischen Getty Images und OpenAI scheint eher die Bebilderung von Suchergebnissen mit echten Pressefotos als das KI-Training zu betreffen. Die Details bleiben unklar.
(28:11) : Bei Bildmodellen gilt nicht mehr automatisch: neuer ist besser. Sie unterscheiden sich nach Qualität, Geschwindigkeit, Reasoning und Preis; für anspruchsvolle Aufgaben bleibt oft die Pro-Variante überlegen.
(34:06) : Aggregator-Plattformen erschweren Preisvergleiche durch eigene Token-Währungen. Meta bietet sein Bildmodell derzeit kostenlos an; ein Videomodell ist angekündigt. (36:18) : Bei Videomodellen verschärft sich der Wettbewerb. Längere Clips, viele Referenzbilder und gezielte Änderungen werden möglich, doch Veröffentlichungen verzögern sich oft. (38:23) : Ein neuer Trend sind CLI-, MCP- und Agenten-Workflows: Bild- und Videogenerierung wandert vom Browser ins Terminal und lässt sich stärker automatisieren. (40:40) : Wiederverwendbare „Skills“ sollen persönliche Arbeitsweisen und Vorlieben abbilden. Mit „Record and Replay“ können Abläufe aufgezeichnet und als KI-Fähigkeit weitergegeben werden. (43:19) : So könnten Bildauswahl, Geschmack und kreative Routinen ausgelagert werden. Das eröffnet neue Geschäftsmodelle, bedroht aber klassische kreative Arbeit. (44:28) : Zum Schluss wird scherzhaft gefragt, wann auch der Podcast von KI-Avataren übernommen wird. Themenvorschläge sollen künftig per E-Mail eingesendet werden.
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Im KI-Podcast unterhalten sich Dr. Jürgen Scriba, Leiter der Arbeitsgruppe "Technischer Fortschritt" / Deutscher Fotorat und Boris Eldagsen (Mitglied der Arbeitsgruppe) mit wechselnden Gästen über aktuelle Auswirkungen von KI auf Fotografie.
Feedback, Wünsche und Anregungen bitte an ki(at)deutscher-fotorat.de
HIGHLIGHTS:
(00:08) : Rückblick auf die Fotofestivals in Arles: Trotz großer Hitze war die diesjährige Ausgabe überzeugender als die beiden Vorjahre. KI-Bilder waren deutlich weniger präsent. (01:57) : Eine Arbeit von Jordan Beal aus Martinique zeigt KI-Motive, die vom Bildschirm mit Polaroid fotografiert und vergrößert wurden. Die formale Idee ist verständlich, der inhaltliche Zusammenhang bleibt unklar. (07:37) : Anhand eines Selfies mit Fontcuberta unterscheidet Boris authentische Fotos, KI-manipulierte Bilder und vollständig generierte Szenen. (09:37) : Ein KI-Talk in Arles war besser als im Vorjahr, er fragte, ob Fotografie noch Künstler braucht. Relevante Themen wurden berührt, doch die eingeladenen Expertinnen, unter anderem von der FH Dortmund, arbeiteten selbst nicht praktisch mit KI.
(14:54) : Meta plante kurzzeitig, Instagram-Nutzern die KI-Verarbeitung fremder Bilder zu erlauben. Die Opt-out-Lösung war unpraktisch und nicht rückwirkend; nach Protesten wurde das Vorhaben zurückgezogen. (20:07) : Plattformen führen KI-Kennzeichnungen ein, etwa Instagram-Labels oder Hinweise bei Google-Anzeigen. Die Lösungen bleiben uneinheitlich und technisch eingeschränkt. (21:51) : Neue Regeln und Verfahren sollen synthetische Darsteller und Deepfakes kenntlich machen. Googles unsichtbare Kennzeichnung SynthID hilft, mit Google-Werkzeugen erzeugte Inhalte zu erkennen. (22:54) : In China werden menschenähnliche KI-Agenten stärker eingeschränkt, besonders zum Schutz Minderjähriger vor emotionaler Abhängigkeit. In den USA stehen häufiger Suizid und Selbstverletzung im Mittelpunkt. (24:29) : Ein Deal zwischen Getty Images und OpenAI scheint eher die Bebilderung von Suchergebnissen mit echten Pressefotos als das KI-Training zu betreffen. Die Details bleiben unklar.
(28:11) : Bei Bildmodellen gilt nicht mehr automatisch: neuer ist besser. Sie unterscheiden sich nach Qualität, Geschwindigkeit, Reasoning und Preis; für anspruchsvolle Aufgaben bleibt oft die Pro-Variante überlegen.
(34:06) : Aggregator-Plattformen erschweren Preisvergleiche durch eigene Token-Währungen. Meta bietet sein Bildmodell derzeit kostenlos an; ein Videomodell ist angekündigt. (36:18) : Bei Videomodellen verschärft sich der Wettbewerb. Längere Clips, viele Referenzbilder und gezielte Änderungen werden möglich, doch Veröffentlichungen verzögern sich oft. (38:23) : Ein neuer Trend sind CLI-, MCP- und Agenten-Workflows: Bild- und Videogenerierung wandert vom Browser ins Terminal und lässt sich stärker automatisieren. (40:40) : Wiederverwendbare „Skills“ sollen persönliche Arbeitsweisen und Vorlieben abbilden. Mit „Record and Replay“ können Abläufe aufgezeichnet und als KI-Fähigkeit weitergegeben werden. (43:19) : So könnten Bildauswahl, Geschmack und kreative Routinen ausgelagert werden. Das eröffnet neue Geschäftsmodelle, bedroht aber klassische kreative Arbeit. (44:28) : Zum Schluss wird scherzhaft gefragt, wann auch der Podcast von KI-Avataren übernommen wird. Themenvorschläge sollen künftig per E-Mail eingesendet werden.
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27.06.2026
56 Minuten
Die Spezialfolge zum EU-AI-Act, dem neuen "Code of Practice" und den neuen EU-Guidelines. Zu Gast sind Alexandra Lechner (BFF, DGPh, Female Fotoclub) und Marco Urban (freelens) aus der Fotorat-Arbeitsgruppe "Technischer Fortschritt" und BFF-Justiziarin Dorothe Lanc. Wir diskutieren mit unseren Gästen, was künftig als Deepfake gilt und wie KI-generierte oder KI-veränderte Inhalte gekennzeichnet werden müssen. Die Runde klärt besonders, was das für Fotografierende, Bildbearbeitung, Werbung und Journalismus bedeutet.
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Im KI-Podcast unterhalten sich Dr. Jürgen Scriba, Leiter der Arbeitsgruppe "Technischer Fortschritt" / Deutscher Fotorat und Boris Eldagsen (Mitglied der Arbeitsgruppe) mit wechselnden Gästen über aktuelle Auswirkungen von KI auf Fotografie.
HIGHLIGHTS:
(00:00) - Ausgangspunkt ist die Frage, wann ein Bild als „Deepfake“ gilt. (03:25) - Diskutiert wird, wer als „Deployer“ gilt. (06:13) - Der Deepfake-Begriff ist extrem weit gefasst: Wenn etwas wie Realität aussieht, aber durch KI erzeugt oder verändert wurde, kann es darunterfallen. (08:29) - Dorothe differenziert: Nicht jede KI-Nutzung ist automatisch kennzeichnungspflichtig, sondern erst, wenn eine Täuschung über Realität möglich ist. (11:04) - Journalistische Fotografie wird klar von Werbung und kommerzieller Bildproduktion getrennt. (15:22) - Boris fragt, ob ein fotorealistisches KI-Bild des Pfälzerwaldes schon ein Deepfake ist. Die Antwort hängt eigentlich vom Kontext ab. (17:32) - Die Guidelines kennen Ausnahmen nur für Kunst und Satire. Das bedeutet: KI-generierte Produktfotos, Werbemotive oder Spots müssen vermutlich gekennzeichnet werden. (20:42) - Die Runde warnt vor „Label Fatigue“: Wenn am Ende alles gelabelt ist, nimmt niemand das Label noch ernst. (23:19) - Alexandra beschreibt die Praxis: Kundinnen verlangen oft stark optimierte Presse- und Unternehmensbilder. (24:50) - Die Kennzeichnungspflicht ist verpflichtend, bei Verstößen drohen Bußgelder. Dorothe kritisiert aber, dass Labels wie „KI-modifiziert“ zu grob sind; sinnvoller wäre zu erklären, was genau KI-generiert wurde. (28:20) - Statt nur Logos ins Bild zu kleben, bräuchte es nachvollziehbare Bearbeitungshistorien: Daraus könnten „Trust Zones“ entstehen, in denen ein Foto wieder als Foto erkennbar bleibt. (29:23) - Der Begriff „Deepfake“ wird als unglücklich kritisiert. Eigentlich sollte er für harte Täuschungen reserviert bleiben, für kleinere KI-Eingriffe wäre ein präziserer Begriff besser. (31:02) - Boris erinnert daran, dass Werbung schon immer Fake war. Die neue Frage ist nicht, ob Werbung echt ist, sondern wo das Publikum noch Authentizität erwartet. (33:51) - Authentizität wird paradoxerweise selbst zur Marketingstrategie: Aber selbst ein verwackeltes Making-of kann heute generiert werden. Wenn Regulierung nur an technischen Werkzeugen hängt, läuft sie der Entwicklung immer hinterher. (38:33) - KI-Anbieter sollen technische Kennzeichnungen, Wasserzeichen und Prüftools bereitstellen. Diskutiert wird, ob Labels wie „AI generated“ oder „AI manipulated“ sichtbar am Bild erscheinen müssen. (41:58) - Praktisch bleibt vieles ungeklärt: Fotografinnen liefern ein Bild, Kundinnen schneiden es später zu, Metadaten gehen verloren, Social-Media-Formate ändern alles. Deshalb wäre eine geschützte Pipeline für Provenienzdaten wichtiger als ein starres Logo im Bild. (46:03) - Dorothe empfiehlt: KI-Nutzung dokumentieren. Also Tool, Prompts, Bearbeitungsschritte und ausgelieferte Kennzeichnung festhalten. Wichtig, falls später jemand fragt: „War da KI drin?“ (52:25) - Kontrolle und Sanktionen sind offen. Behörden müssen sich erst organisieren, aber Wettbewerber könnten nicht gekennzeichnete KI-Kampagnen abmahnen lassen. Fazit: Die Praxis bleibt unklar, Gerichte werden viel auslegen müssen — gute Zeiten für Jurist*innen, schlechte für einfache Antworten.
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Im KI-Podcast unterhalten sich Dr. Jürgen Scriba, Leiter der Arbeitsgruppe "Technischer Fortschritt" / Deutscher Fotorat und Boris Eldagsen (Mitglied der Arbeitsgruppe) mit wechselnden Gästen über aktuelle Auswirkungen von KI auf Fotografie.
HIGHLIGHTS:
(00:00) - Ausgangspunkt ist die Frage, wann ein Bild als „Deepfake“ gilt. (03:25) - Diskutiert wird, wer als „Deployer“ gilt. (06:13) - Der Deepfake-Begriff ist extrem weit gefasst: Wenn etwas wie Realität aussieht, aber durch KI erzeugt oder verändert wurde, kann es darunterfallen. (08:29) - Dorothe differenziert: Nicht jede KI-Nutzung ist automatisch kennzeichnungspflichtig, sondern erst, wenn eine Täuschung über Realität möglich ist. (11:04) - Journalistische Fotografie wird klar von Werbung und kommerzieller Bildproduktion getrennt. (15:22) - Boris fragt, ob ein fotorealistisches KI-Bild des Pfälzerwaldes schon ein Deepfake ist. Die Antwort hängt eigentlich vom Kontext ab. (17:32) - Die Guidelines kennen Ausnahmen nur für Kunst und Satire. Das bedeutet: KI-generierte Produktfotos, Werbemotive oder Spots müssen vermutlich gekennzeichnet werden. (20:42) - Die Runde warnt vor „Label Fatigue“: Wenn am Ende alles gelabelt ist, nimmt niemand das Label noch ernst. (23:19) - Alexandra beschreibt die Praxis: Kundinnen verlangen oft stark optimierte Presse- und Unternehmensbilder. (24:50) - Die Kennzeichnungspflicht ist verpflichtend, bei Verstößen drohen Bußgelder. Dorothe kritisiert aber, dass Labels wie „KI-modifiziert“ zu grob sind; sinnvoller wäre zu erklären, was genau KI-generiert wurde. (28:20) - Statt nur Logos ins Bild zu kleben, bräuchte es nachvollziehbare Bearbeitungshistorien: Daraus könnten „Trust Zones“ entstehen, in denen ein Foto wieder als Foto erkennbar bleibt. (29:23) - Der Begriff „Deepfake“ wird als unglücklich kritisiert. Eigentlich sollte er für harte Täuschungen reserviert bleiben, für kleinere KI-Eingriffe wäre ein präziserer Begriff besser. (31:02) - Boris erinnert daran, dass Werbung schon immer Fake war. Die neue Frage ist nicht, ob Werbung echt ist, sondern wo das Publikum noch Authentizität erwartet. (33:51) - Authentizität wird paradoxerweise selbst zur Marketingstrategie: Aber selbst ein verwackeltes Making-of kann heute generiert werden. Wenn Regulierung nur an technischen Werkzeugen hängt, läuft sie der Entwicklung immer hinterher. (38:33) - KI-Anbieter sollen technische Kennzeichnungen, Wasserzeichen und Prüftools bereitstellen. Diskutiert wird, ob Labels wie „AI generated“ oder „AI manipulated“ sichtbar am Bild erscheinen müssen. (41:58) - Praktisch bleibt vieles ungeklärt: Fotografinnen liefern ein Bild, Kundinnen schneiden es später zu, Metadaten gehen verloren, Social-Media-Formate ändern alles. Deshalb wäre eine geschützte Pipeline für Provenienzdaten wichtiger als ein starres Logo im Bild. (46:03) - Dorothe empfiehlt: KI-Nutzung dokumentieren. Also Tool, Prompts, Bearbeitungsschritte und ausgelieferte Kennzeichnung festhalten. Wichtig, falls später jemand fragt: „War da KI drin?“ (52:25) - Kontrolle und Sanktionen sind offen. Behörden müssen sich erst organisieren, aber Wettbewerber könnten nicht gekennzeichnete KI-Kampagnen abmahnen lassen. Fazit: Die Praxis bleibt unklar, Gerichte werden viel auslegen müssen — gute Zeiten für Jurist*innen, schlechte für einfache Antworten.
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27.06.2026
30 Minuten
Die neuen EU-Guidelines machen Deepfake- und Transparenzpflichten etwas klarer und wir geben einen ersten Überblick. Als Beispiel für die ethische Grauzone dient die KI-kolorierte Version von Ansel Adams Foto „Moonrise“ durch James Danziger: juristisch wohl erlaubt, künstlerisch aber als geschmacklose Verfälschung kritisiert; im Kontrast dazu wirkt KI-Verjüngung bei den Rolling Stones anders, weil die Künstler selbst zustimmen.Wir reden über neue Bild- und Videomodelle, Googles „Omni“, steigende KI-Kosten sowie Deepfake-Erkennung: Seedance lockert sichtbare Labels, YouTube und OpenAI bauen Detektoren aus, doch wirklich verlässliche, unabhängige Prüfverfahren fehlen weiterhin.
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Im KI-Podcast unterhalten sich Dr. Jürgen Scriba, Leiter der Arbeitsgruppe "Technischer Fortschritt" / Deutscher Fotorat und Boris Eldagsen (Mitglied der Arbeitsgruppe) mit wechselnden Gästen über aktuelle Auswirkungen von KI auf Fotografie.
HIGHLIGHTS:
(00:08) : EU-Guidelines klären, wann Fotograf:innen mit KI als „Deployer“ gelten (02:19) : Zentral ist die „First Exposure“: der erste Kontakt eines unvorbereiteten Publikums mit KI-Inhalten. Die Abgrenzung bleibt knifflig und soll in einem Special mit Fachleuten vertieft werden. (02:57) : Deepfakes sind vor allem Inhalte, die reale Personen oder Orte authentisch erscheinen lassen. (05:01) : Für Kunst, Satire und Fiktion gelten Ausnahmen von harter Kennzeichnungspflicht. (05:52) : Werbung wird strenger bewertet als Kunst. (06:40) : Entscheidend ist nicht Täuschungsabsicht, sondern der verwendete Werkzeugtyp. Pixelstempel und Generative Fill könnten juristisch sehr unterschiedlich behandelt werden. (08:17) : Die KI-kolorierte Version von Ansel Adams’ „Moonrise“.Das ikonische Schwarzweißbild wird durch Farbe als künstlerisch massiv verfälscht empfunden. (11:40) : Urheber ist der New Yorker Galerist James Danziger, nicht irgendein Internetbastler. Er verweist auf Public Domain, KI-Hinweis und seine Liebe zum Original — überzeugt aber nicht. (14:31) : Juristisch mag die Farbversion erlaubt sein, ästhetisch wird sie hart kritisiert. Fazit: Nur weil man etwas darf, muss man es nicht tun. (15:20) : Beim neuen Rolling-Stones-Video werden die Musiker per KI verjüngt. Da die Künstler selbst zustimmen, wirkt die ethische Lage deutlich anders. (16:17) : In Hollywood nehmen die Pro-KI-Stimmen zu. Die alte Brandmauer bröckelt, KI-Arbeit im Film wird als normale Entwicklung gesehen. (16:58) : Bei Bildmodellen werden Microsoft, Grok, Luma, Nvidia, Krea und Recraft beobachtet. Aggregator-Plattformen dienen als Frühwarnsystem für neue Topmodelle. (19:13) : Google stellt sein neues Videomodell „Omni“ vor.Es kann Text, Bilder, Videos und Ton als Referenzen nutzen, ist aber kein Seedance-Killer. (20:19) : Googles Stärke liegt eher in Videobearbeitung als in reiner Generierung. Omni kann Perspektiven ändern und Inhalte austauschen, bleibt aber bei Laufzeit und Cinematik zurück. (21:54) : KI-Tools werden spürbar teurer. Credits, Limits und Tarife werden enger gezogen; hochwertige Bild- und Video-KI kostet mehr. (22:37) : Seedance lässt sein sichtbares KI-Logo offenbar abschalten. YouTube geht andersherum vor und will KI-Inhalte bei Verdacht automatisch kennzeichnen. (24:17) : YouTube bietet „Likeness Detection“ gegen missbräuchliche Deepfakes der eigenen Person. Dafür braucht es biometrische Daten, Gesichtsvideo und Ausweis — nützlich, aber heikel. (25:55) : OpenAI erkennt vor allem Inhalte aus eigenen Bild- und Videomodellen. Der Detektor sagt eher „wir waren es nicht“ als zuverlässig „das ist kein KI-Bild“. (27:47) : Sinnvoll wären übergreifende Detektoren mit Wasserzeichen- und forensischer Analyse. Ein unabhängiges Prüfsystem wäre hilfreicher als lauter Insellösungen einzelner Anbieter. (29:27) : Fazit: Die Regeln werden klarer, aber die Praxis bleibt voller Grauzonen. Das angekündigte Deepfake-Spezial soll Kunst, Werbung, Kennzeichnung und Erkennung weiter klären.
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Im KI-Podcast unterhalten sich Dr. Jürgen Scriba, Leiter der Arbeitsgruppe "Technischer Fortschritt" / Deutscher Fotorat und Boris Eldagsen (Mitglied der Arbeitsgruppe) mit wechselnden Gästen über aktuelle Auswirkungen von KI auf Fotografie.
HIGHLIGHTS:
(00:08) : EU-Guidelines klären, wann Fotograf:innen mit KI als „Deployer“ gelten (02:19) : Zentral ist die „First Exposure“: der erste Kontakt eines unvorbereiteten Publikums mit KI-Inhalten. Die Abgrenzung bleibt knifflig und soll in einem Special mit Fachleuten vertieft werden. (02:57) : Deepfakes sind vor allem Inhalte, die reale Personen oder Orte authentisch erscheinen lassen. (05:01) : Für Kunst, Satire und Fiktion gelten Ausnahmen von harter Kennzeichnungspflicht. (05:52) : Werbung wird strenger bewertet als Kunst. (06:40) : Entscheidend ist nicht Täuschungsabsicht, sondern der verwendete Werkzeugtyp. Pixelstempel und Generative Fill könnten juristisch sehr unterschiedlich behandelt werden. (08:17) : Die KI-kolorierte Version von Ansel Adams’ „Moonrise“.Das ikonische Schwarzweißbild wird durch Farbe als künstlerisch massiv verfälscht empfunden. (11:40) : Urheber ist der New Yorker Galerist James Danziger, nicht irgendein Internetbastler. Er verweist auf Public Domain, KI-Hinweis und seine Liebe zum Original — überzeugt aber nicht. (14:31) : Juristisch mag die Farbversion erlaubt sein, ästhetisch wird sie hart kritisiert. Fazit: Nur weil man etwas darf, muss man es nicht tun. (15:20) : Beim neuen Rolling-Stones-Video werden die Musiker per KI verjüngt. Da die Künstler selbst zustimmen, wirkt die ethische Lage deutlich anders. (16:17) : In Hollywood nehmen die Pro-KI-Stimmen zu. Die alte Brandmauer bröckelt, KI-Arbeit im Film wird als normale Entwicklung gesehen. (16:58) : Bei Bildmodellen werden Microsoft, Grok, Luma, Nvidia, Krea und Recraft beobachtet. Aggregator-Plattformen dienen als Frühwarnsystem für neue Topmodelle. (19:13) : Google stellt sein neues Videomodell „Omni“ vor.Es kann Text, Bilder, Videos und Ton als Referenzen nutzen, ist aber kein Seedance-Killer. (20:19) : Googles Stärke liegt eher in Videobearbeitung als in reiner Generierung. Omni kann Perspektiven ändern und Inhalte austauschen, bleibt aber bei Laufzeit und Cinematik zurück. (21:54) : KI-Tools werden spürbar teurer. Credits, Limits und Tarife werden enger gezogen; hochwertige Bild- und Video-KI kostet mehr. (22:37) : Seedance lässt sein sichtbares KI-Logo offenbar abschalten. YouTube geht andersherum vor und will KI-Inhalte bei Verdacht automatisch kennzeichnen. (24:17) : YouTube bietet „Likeness Detection“ gegen missbräuchliche Deepfakes der eigenen Person. Dafür braucht es biometrische Daten, Gesichtsvideo und Ausweis — nützlich, aber heikel. (25:55) : OpenAI erkennt vor allem Inhalte aus eigenen Bild- und Videomodellen. Der Detektor sagt eher „wir waren es nicht“ als zuverlässig „das ist kein KI-Bild“. (27:47) : Sinnvoll wären übergreifende Detektoren mit Wasserzeichen- und forensischer Analyse. Ein unabhängiges Prüfsystem wäre hilfreicher als lauter Insellösungen einzelner Anbieter. (29:27) : Fazit: Die Regeln werden klarer, aber die Praxis bleibt voller Grauzonen. Das angekündigte Deepfake-Spezial soll Kunst, Werbung, Kennzeichnung und Erkennung weiter klären.
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18.05.2026
1 Stunde 13 Minuten
KI-Bild- und Videomodelle entwickeln sich gerade in einem Tempo, bei dem selbst Profis kaum hinterherkommen: Midjourney korrigiert seinen Kurs, ChatGPT Image 2 holt überraschend auf, und aus China kommen neue Videomodelle wie Wan 2.7 und Happy Horse. Gleichzeitig wird sichtbar, dass diese kreative Explosion teuer ist — in Geld, Rechenleistung, Energie und neuen Nutzungslimits. Die Folge diskutiert außerdem, warum KI-Bilder Fotografie, Journalismus und Wettbewerbe unter Druck setzen. Boris erklärt, warum Joan Fontcubertas „algorithmische Fotografie“ ein Nonsense-Begriff ist. Im Gespräch mit unserem Gast Christoph Behl von "It’s Real" geht es schließlich darum, wie wir in einer Welt perfekter synthetischer Bilder wieder Vertrauen schaffen können: durch Detektion, Provenienzdaten und neue „Trust Zones“ für echte Bilder.
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Im KI-Podcast unterhalten sich Dr. Jürgen Scriba, Leiter der Arbeitsgruppe "Technischer Fortschritt" / Deutscher Fotorat und Boris Eldagsen (Mitglied der Arbeitsgruppe) mit wechselnden Gästen über aktuelle Auswirkungen von KI auf Fotografie.
HIGHLIGHTS:
(00:08) - EU-Guidelines zur juristischen Definition von Deepfakes i
Fehlen weiterhin. Bis dahin wird praktisch weiter getestet, wie Deepfakes und synthetische Medien entstehen.
(00:31) - Bei KI-Bildmodellen gab es große Bewegung
Midjourney 8.1 korrigiert viele Schwächen von Version 8.0. Die neue Architektur bringt das alte „Midjourney-Feeling“ zurück.
(02:17) - ChatGPT Image 2 wird neu bewertet
In der Beta war es enttäuschend, inzwischen liegt es in vielen Use Cases fast gleichauf mit Nano Banana 2.
(04:53) - In praktischen Bildtests zeigt sich:
ChatGPT Image 2 überzeugt bei Bildrestauration, Lichtübertragung, Pose-Transfer und komplexen Bildkombinationen. Nano Banana 2 ist stärker bei Realismus, Farbpaletten und manchen Stilübertragungen.
(12:41) - Im Videobereich bringt Alibaba zwei Modelle
Wan 2.7 und Happy Horse. Beide kommen aus unterschiedlichen Alibaba-Labs; Happy Horse zielt stärker auf Talking Heads, Short Drama und menschliche Figuren.
(15:51) - Die Kostenfrage
KI-Infrastruktur, Tokenverbrauch und Rechenleistung explodieren. Nutzer merken das an Limits, langsameren Diensten und teuren Pro-Tarifen. Der Energie- und Ressourcenverbrauch wird zu einem zentralen Problem.
(21:07) - KI-Bilder in Fotowettbewerben
Beispiele aus Hasselblad- und Naturfoto-Wettbewerben zeigen, wie schwer Jury und Publikum echte Fotos von synthetischen Bildern unterscheiden können.
(24:03) - Re-Light
Nachträgliche Lichtveränderung in Fotos werden Standard.
(30:00) - Philosophische Debatte
Sind KI-generierte Bilder Fotografie? Boris widerspricht Joan Fontcubertas These von „algorithmischer Fotografie“ und argumentiert, KI-Bilder seien Teil eines größeren Metamediums: Latent Space.
(40:47) - Zu Gast: Christoph Behl
Behl erklärt, wie sein Unternehmen KI-generierte und manipulierte Bilder durch einen multisignalen Ansatz erkennt. Die Detektion basiert auf semantischen Mustern: Bildsprache, Symmetrie, Texturen, Rauschen, Frequenzen, Entropie und typische KI-Artefakte werden kombiniert.
(55:09) - Beispiele
An Beispielen zeigt "It’s Real", wie komplett generierte Bilder, authentische Bilder und teilweise manipulierte Bilder unterschieden werden.
(58:01) - Zielgruppen sind breiter als geplant
Medien, Bildagenturen, Behörden, Polizei, Militär, Versicherungen und E-Commerce interessieren sich für Bildprüfung. Besonders relevant sind Betrug, Desinformation, Bildarchive und journalistische Verifikation.
(1:03:04) - „Deepfake“
Der Begriff wird kritisch gesehen, weil er juristisch und praktisch unscharf ist. Statt alles KI-generierte zu labeln, schlägt Christoph vor, stärker das Echte zu zertifizieren: Trust Zones, Provenienzdaten und geprüfte Authentizität.
(1:09:41) - Fazit
Vertrauen in Bilder wird künftig aktiv hergestellt werden müssen — technisch, juristisch und kulturell.
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Im KI-Podcast unterhalten sich Dr. Jürgen Scriba, Leiter der Arbeitsgruppe "Technischer Fortschritt" / Deutscher Fotorat und Boris Eldagsen (Mitglied der Arbeitsgruppe) mit wechselnden Gästen über aktuelle Auswirkungen von KI auf Fotografie.
HIGHLIGHTS:
(00:08) - EU-Guidelines zur juristischen Definition von Deepfakes i
Fehlen weiterhin. Bis dahin wird praktisch weiter getestet, wie Deepfakes und synthetische Medien entstehen.
(00:31) - Bei KI-Bildmodellen gab es große Bewegung
Midjourney 8.1 korrigiert viele Schwächen von Version 8.0. Die neue Architektur bringt das alte „Midjourney-Feeling“ zurück.
(02:17) - ChatGPT Image 2 wird neu bewertet
In der Beta war es enttäuschend, inzwischen liegt es in vielen Use Cases fast gleichauf mit Nano Banana 2.
(04:53) - In praktischen Bildtests zeigt sich:
ChatGPT Image 2 überzeugt bei Bildrestauration, Lichtübertragung, Pose-Transfer und komplexen Bildkombinationen. Nano Banana 2 ist stärker bei Realismus, Farbpaletten und manchen Stilübertragungen.
(12:41) - Im Videobereich bringt Alibaba zwei Modelle
Wan 2.7 und Happy Horse. Beide kommen aus unterschiedlichen Alibaba-Labs; Happy Horse zielt stärker auf Talking Heads, Short Drama und menschliche Figuren.
(15:51) - Die Kostenfrage
KI-Infrastruktur, Tokenverbrauch und Rechenleistung explodieren. Nutzer merken das an Limits, langsameren Diensten und teuren Pro-Tarifen. Der Energie- und Ressourcenverbrauch wird zu einem zentralen Problem.
(21:07) - KI-Bilder in Fotowettbewerben
Beispiele aus Hasselblad- und Naturfoto-Wettbewerben zeigen, wie schwer Jury und Publikum echte Fotos von synthetischen Bildern unterscheiden können.
(24:03) - Re-Light
Nachträgliche Lichtveränderung in Fotos werden Standard.
(30:00) - Philosophische Debatte
Sind KI-generierte Bilder Fotografie? Boris widerspricht Joan Fontcubertas These von „algorithmischer Fotografie“ und argumentiert, KI-Bilder seien Teil eines größeren Metamediums: Latent Space.
(40:47) - Zu Gast: Christoph Behl
Behl erklärt, wie sein Unternehmen KI-generierte und manipulierte Bilder durch einen multisignalen Ansatz erkennt. Die Detektion basiert auf semantischen Mustern: Bildsprache, Symmetrie, Texturen, Rauschen, Frequenzen, Entropie und typische KI-Artefakte werden kombiniert.
(55:09) - Beispiele
An Beispielen zeigt "It’s Real", wie komplett generierte Bilder, authentische Bilder und teilweise manipulierte Bilder unterschieden werden.
(58:01) - Zielgruppen sind breiter als geplant
Medien, Bildagenturen, Behörden, Polizei, Militär, Versicherungen und E-Commerce interessieren sich für Bildprüfung. Besonders relevant sind Betrug, Desinformation, Bildarchive und journalistische Verifikation.
(1:03:04) - „Deepfake“
Der Begriff wird kritisch gesehen, weil er juristisch und praktisch unscharf ist. Statt alles KI-generierte zu labeln, schlägt Christoph vor, stärker das Echte zu zertifizieren: Trust Zones, Provenienzdaten und geprüfte Authentizität.
(1:09:41) - Fazit
Vertrauen in Bilder wird künftig aktiv hergestellt werden müssen — technisch, juristisch und kulturell.
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25.04.2026
55 Minuten
Im aktuellen Rückblick sprechen wir über die Gründe von OpenAI, Sora 2 einzustellen. Google dominiert Bildmodelle, ByteDance/Seedance 2.0 setzt neue Maßstäbe bei Video. KI-Restaurierung, Kriegspropaganda und KI-Influencer destabilisieren Erinnerung, Wahrheit und politische Kommunikation.
Wie lassen sich KI-Training, Nutzung und Vergütung fair regulieren? Fotograf:innen geraten ökonomisch unter Druck, besonders bei Brot-und-Butterjobs und hybrider Postproduktion.
Wir fragen unsere Gäste: Dr. Anke Schierholz, Leiterin der Rechtsabteilung der VG Bildkunst und Christoph Künne, Kulturwissenschaftler und Mitbegründer des DOCMA Magazins.
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Im KI-Podcast unterhalten sich Dr. Jürgen Scriba, Leiter der Arbeitsgruppe "Technischer Fortschritt" / Deutscher Fotorat und Boris Eldagsen (Mitglied der Arbeitsgruppe) mit wechselnden Gästen über aktuelle Auswirkungen von KI auf Fotografie.
HIGHLIGHTS
(00:08) - Sora 2 wird eingestellt
OpenAI beendet Sora 2 offiziell wegen Rechenkapazitäten und neuer Prioritäten wie Weltsimulation und Robotik.
(02:57) - OpenAI verliert den Vorsprung
Sora 2 sollte offenbar vom Profi-Tool zum Mainstream-Produkt werden. Diese Strategie scheint gescheitert, während OpenAI bei Bild, Video und Coding nicht mehr eindeutig vorne liegt.
(04:21) - Bildmodelle: Google vorn, Midjourney schwächelt
Google/Nano Banana bleibt vorn. Midjourney 8 wirkt trotz neuer Architektur wie ein Dinosaurier.
(09:23) - Google gegen ByteDance im Video-Wettbewerb
Google setzt auf billigere Light-/Fast-Versionen, Seedance 2.0 von ByteDance auf Qualität. Nach Hollywood-Druck reagiert ByteDance mit Kennzeichnung, Watermarking und Filtern für geschützte Figuren oder echte Gesichter.
(15:10) - KI-Restaurierung und Erinnerung
KI-Restaurierung alter Fotos kann emotional stärkere Bilder erzeugen, verändert aber oft Gesichter und Charaktere.
(18:13) - Authentizität oder Wirkung?
Boris fragt, ob dokumentarische Authentizität nötig ist, wenn ein verfälschtes Bild emotional stärker wirkt.
(20:33) - KI-Propaganda und synthetische Influencer
KI-generierte Bilder destabilisieren Kriegskommunikation, Quellenvertrauen und historische Rekonstruktion. Figuren wie „Jessica Foster“ zeigen, wie KI-Influencer politische, militärische und erotische Fantasien bedienen.
Zu Gast: Dr Anke Schierholz und Christoph Künne
(23:34) - Fotografie, Einkommen und KI-Schock
Der zweite Teil fragt, was mit fotografischen Einnahmen passiert, wenn Bilder für Centbeträge generiert werden.
(25:49) - Von Photoshop zu KI-Workflows
Bildbearbeitung verschiebt sich von klassischer Retusche zu generativen Workflows. Kund:innen erwarten zunehmend hybride Arbeit aus Foto und KI.
(28:07) - Fotobranche unter Druck
Besonders gefährdet sind Brot-und-Butterjobs, die oft anspruchsvollere Arbeit mitfinanzieren.
(32:30) - KI-Nutzung als Stigma
Viele Fotograf:innen nutzen KI längst für Retusche oder Postproduktion, sprechen aber ungern darüber.
(36:08) - Der gordische Knoten der Vergütung
KI-Systeme nutzen geistiges Eigentum vergangener Jahre und bedrohen nun diejenigen, die davon leben wollten. Ein globales Vergütungssystem wirkt unrealistisch.
(37:48) - Umsatzbeteiligung und Nachweisproblem
Anke hält Umsatzbeteiligung für denkbar, dafür müsste Training aber klar lizenzpflichtig werden. Das Hauptproblem bleibt: Urheber:innen können meist kaum beweisen, dass ihre Werke genutzt wurden.
(45:01) - KI-Bilder und Schutzfähigkeit
Boris fragt, ob komplex erzeugte KI-Bilder wie „The Electrician“ meldbar sein können.
(49:18) - KI als Kulturbruch
KI wird mit früheren Medienumbrüchen wie Fotografie und Digitalisierung verglichen. Neu ist die Breite: KI verändert nicht nur Bilder, sondern Arbeit, Denken und Zusammenleben.
(53:50) - Das Mehl darf nicht gratis sein
Das TDM-Fundament muss neu gefasst werden, damit kreative Arbeit nicht weiter kostenloser Rohstoff bleibt. Auch der Bäcker bekommt sein Mehl nicht umsonst.
#deutscherfotorat #kibilder #fotografie
Wie lassen sich KI-Training, Nutzung und Vergütung fair regulieren? Fotograf:innen geraten ökonomisch unter Druck, besonders bei Brot-und-Butterjobs und hybrider Postproduktion.
Wir fragen unsere Gäste: Dr. Anke Schierholz, Leiterin der Rechtsabteilung der VG Bildkunst und Christoph Künne, Kulturwissenschaftler und Mitbegründer des DOCMA Magazins.
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Im KI-Podcast unterhalten sich Dr. Jürgen Scriba, Leiter der Arbeitsgruppe "Technischer Fortschritt" / Deutscher Fotorat und Boris Eldagsen (Mitglied der Arbeitsgruppe) mit wechselnden Gästen über aktuelle Auswirkungen von KI auf Fotografie.
HIGHLIGHTS
(00:08) - Sora 2 wird eingestellt
OpenAI beendet Sora 2 offiziell wegen Rechenkapazitäten und neuer Prioritäten wie Weltsimulation und Robotik.
(02:57) - OpenAI verliert den Vorsprung
Sora 2 sollte offenbar vom Profi-Tool zum Mainstream-Produkt werden. Diese Strategie scheint gescheitert, während OpenAI bei Bild, Video und Coding nicht mehr eindeutig vorne liegt.
(04:21) - Bildmodelle: Google vorn, Midjourney schwächelt
Google/Nano Banana bleibt vorn. Midjourney 8 wirkt trotz neuer Architektur wie ein Dinosaurier.
(09:23) - Google gegen ByteDance im Video-Wettbewerb
Google setzt auf billigere Light-/Fast-Versionen, Seedance 2.0 von ByteDance auf Qualität. Nach Hollywood-Druck reagiert ByteDance mit Kennzeichnung, Watermarking und Filtern für geschützte Figuren oder echte Gesichter.
(15:10) - KI-Restaurierung und Erinnerung
KI-Restaurierung alter Fotos kann emotional stärkere Bilder erzeugen, verändert aber oft Gesichter und Charaktere.
(18:13) - Authentizität oder Wirkung?
Boris fragt, ob dokumentarische Authentizität nötig ist, wenn ein verfälschtes Bild emotional stärker wirkt.
(20:33) - KI-Propaganda und synthetische Influencer
KI-generierte Bilder destabilisieren Kriegskommunikation, Quellenvertrauen und historische Rekonstruktion. Figuren wie „Jessica Foster“ zeigen, wie KI-Influencer politische, militärische und erotische Fantasien bedienen.
Zu Gast: Dr Anke Schierholz und Christoph Künne
(23:34) - Fotografie, Einkommen und KI-Schock
Der zweite Teil fragt, was mit fotografischen Einnahmen passiert, wenn Bilder für Centbeträge generiert werden.
(25:49) - Von Photoshop zu KI-Workflows
Bildbearbeitung verschiebt sich von klassischer Retusche zu generativen Workflows. Kund:innen erwarten zunehmend hybride Arbeit aus Foto und KI.
(28:07) - Fotobranche unter Druck
Besonders gefährdet sind Brot-und-Butterjobs, die oft anspruchsvollere Arbeit mitfinanzieren.
(32:30) - KI-Nutzung als Stigma
Viele Fotograf:innen nutzen KI längst für Retusche oder Postproduktion, sprechen aber ungern darüber.
(36:08) - Der gordische Knoten der Vergütung
KI-Systeme nutzen geistiges Eigentum vergangener Jahre und bedrohen nun diejenigen, die davon leben wollten. Ein globales Vergütungssystem wirkt unrealistisch.
(37:48) - Umsatzbeteiligung und Nachweisproblem
Anke hält Umsatzbeteiligung für denkbar, dafür müsste Training aber klar lizenzpflichtig werden. Das Hauptproblem bleibt: Urheber:innen können meist kaum beweisen, dass ihre Werke genutzt wurden.
(45:01) - KI-Bilder und Schutzfähigkeit
Boris fragt, ob komplex erzeugte KI-Bilder wie „The Electrician“ meldbar sein können.
(49:18) - KI als Kulturbruch
KI wird mit früheren Medienumbrüchen wie Fotografie und Digitalisierung verglichen. Neu ist die Breite: KI verändert nicht nur Bilder, sondern Arbeit, Denken und Zusammenleben.
(53:50) - Das Mehl darf nicht gratis sein
Das TDM-Fundament muss neu gefasst werden, damit kreative Arbeit nicht weiter kostenloser Rohstoff bleibt. Auch der Bäcker bekommt sein Mehl nicht umsonst.
#deutscherfotorat #kibilder #fotografie
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Über diesen Podcast
Im KI-Podcast unterhalten sich Dr. Jürgen Scriba und Boris Eldagsen
mit wechselnden Gästen über aktuelle Auswirkungen von KI auf
Fotografie. Medienkünstler Jürgen Scriba ist promovierter Physiker,
war Wissenschaftsredakteur bei „Focus“ und „DER SPIEGEL“,
Geschäftsführer DFA und leitet die Arbeitsgruppe technischer
Fortschritt des Deutschen Fotorats. Boris Eldagsen ist
international anerkannter Experte für KI-generierte Bilder. Seine
Absage des Sony World Photo Awards löste 2023 eine weltweite
Debatte aus. Er unterrichtet "KI für Kreative" an der LABASAD
Barcelona.
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Photonen und Pixel
#15 Von Verlierern zu Gewinnern | Zu Gast: Anke Schierholz & Christoph Künne
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