SynthID

Ein Wasserzeichen, das man nicht sieht, das Zuschneiden und Komprimieren übersteht und von einem Prüfwerkzeug trotzdem erkannt wird: Das ist die Idee hinter SynthID. Google DeepMind bettet es in Inhalte ein, die mit Google-Modellen wie Gemini, Imagen, Veo oder Lyria entstehen. Nach Googles Angaben vom Oktober 2026 wurden so bereits über 180 Milliarden Bilder und Videos sowie 240.000 Jahre Audio markiert.

Seit dem 7. Oktober 2026 kann jeder unter synthid.com prüfen, ob eine Datei ein solches Wasserzeichen trägt, weltweit und vorerst auf Englisch. Damit wird SynthID vom internen Google-Werkzeug zu einem Prüfschritt, den auch Redaktionen und Marketing-Teams nutzen können.

Wie das Wasserzeichen in die Inhalte kommt

SynthID arbeitet bei der Erzeugung, nicht im Nachhinein. Bei Bildern und Videos verändert es Pixelwerte so, dass Menschen keinen Unterschied sehen, ein trainiertes Prüfmodell das Muster aber wiederfindet. Bei Audio steckt das Signal unhörbar im Klang. Bei Text verschiebt SynthID während des Schreibens die Wahrscheinlichkeiten, mit denen das Modell die nächsten Wortbausteine wählt; im Text selbst ist davon nichts zu lesen.

Fehlerraten für die Bild- und Videoerkennung veröffentlicht Google nicht. Für Text nennt die Entwicklerdokumentation die Grenzen offen: Bei faktenlastigen Antworten lässt sich weniger markieren, und gegen entschlossene Angreifer ist SynthID ausdrücklich nicht ausgelegt.

Was ein Prüfergebnis bedeutet

Der öffentliche Detector prüft Bilder, Videos und Audio auf Wasserzeichen von Google und von Partnern; Google nennt OpenAI, NVIDIA, Kakao und Apple. Zusätzlich prüfen die Google-Suche, die Gemini-App und Chrome hochgeladene Dateien, wenn Nutzer danach fragen; laut Google sind das inzwischen über eine Million Anfragen am Tag.

Entscheidend für die Praxis ist die Asymmetrie der Ergebnisse:

• Wasserzeichen gefunden: starker Hinweis, dass der Inhalt mit einer Google- oder Partner-KI erzeugt oder verändert wurde.
• Kein Wasserzeichen gefunden: keine Aussage. Der Inhalt kann echt sein, aus einem KI-Werkzeug ohne SynthID stammen oder so stark verändert worden sein, dass das Signal verloren ging.
• Text: Der öffentliche Detector deckt Text nicht ab; Textprüfungen laufen über Googles Entwicklerwerkzeuge.

SynthID, C2PA und die EU-Markierungspflicht

Seit dem 2. August 2026 müssen Anbieter generativer KI-Systeme ihre Ausgaben nach Art. 50 Abs. 2 der KI-Verordnung maschinenlesbar markieren, für ältere Systeme gilt eine Frist bis zum 2. Dezember 2026. Der Praxisleitfaden der EU-Kommission vom Juni 2026 sieht vor, mehrere Markierungsschichten zu kombinieren, wo eine allein nicht genügt. Ein unsichtbares Wasserzeichen wie SynthID und signierte Metadaten nach C2PA ergänzen sich dabei: Metadaten erzählen die Herkunftsgeschichte, gehen beim Hochladen aber leicht verloren; das Wasserzeichen sitzt im Inhalt selbst und sagt dafür weniger aus.

Wichtig ist dabei die Frage der Erkennung über Anbietergrenzen hinweg. SynthID ist nicht das einzige Wasserzeichen am Markt, und ein Prüfwerkzeug erkennt nur die Verfahren, die es kennt. Der Praxisleitfaden der Kommission setzt deshalb auf Interoperabilität und lässt ausdrücklich gemeinsame Prüflösungen mehrerer Anbieter zu. Dass Googles Detector inzwischen Partnerinhalte erkennt, geht in diese Richtung, ersetzt aber keine herstellerübergreifende Prüfung.

Für Unternehmen, die KI-Inhalte veröffentlichen, ändert SynthID nichts an der eigenen Pflicht: Ein realistisches KI-Video, das als Deepfake gilt, braucht einen sichtbaren Hinweis, auch wenn ein Wasserzeichen darin steckt. Die Einordnung beschreibt der Eintrag KI-Kennzeichnungspflicht.

Einsatz im Prüfprozess

Ein fiktives Beispiel: Die Social-Media-Redaktion von beispiel-verband.de bekommt ein angebliches Foto einer Protestaktion vor dem Firmensitz eines Mitglieds zugeschickt. Der Detector findet ein Wasserzeichen. Damit ist klar, dass das Bild mit einer KI von Google oder einem Partner entstanden ist, und die Redaktion verzichtet auf das Teilen. Hätte der Detector nichts gefunden, wäre die Prüfung nicht beendet gewesen, sondern bei Quelle, Rückwärtssuche und Content Credentials weitergegangen.

Wie diese Schritte zusammenspielen und welche weiteren Werkzeuge es gibt, beschreibt der Beitrag KI-Bilder erkennen: Merkmale, Werkzeuge und Rechtslage. Für Texte gilt: Weil Wasserzeichen nur bei markierenden Modellen greifen und Umschreiben sie schwächt, bleiben redaktionelle Prozesse wichtiger als jeder Detektor.