Transparenzhinweis / AI Declaration Statement

Transparenzhinweis / AI Declaration Statement

https://bildung.social/@oerinformatik/117480562692178722

https://oer-informatik.de/ai-declaration-statement

tl/dr; (ca. 7 min Lesezeit): Ironischerweise beginnend mit diesem Artikel setze ich verstärkt KI zum Generieren, Ergänzen und Reviewen meiner Artikel und Bildern ein. Was für eine wunderschöne Gelegenheit, sich mit der EU-KI-Verordnung (Artikel 50) zu beschäftigen und Gedanken darüber zu machen, wie und warum ich KI-Inhalte kennzeichnen soll, insbesondere a) welche Kennzeichnung gesetzlich verpflichtend, b) in Prüfungsleistungen sinnvoll und c) aus Transparenzgründen wünschenswert ist [AI-Assisted]. (Zuletzt geändert am 21.10.2026)

KI-Kennzeichnung verfolgt unterschiedliche Ziele: sie soll Menschen (und Maschinen) vor Manipulation schützen, Urheberschafts- und Quellennachweise erbringen (zur Transparenz, Information und Überprüfbarkeit), Verantwortung zuschreiben (rechtlicher Rahmen) und Eigenleistungsanteile bei Prüfungen belegen.

Die rechtliche Grundlage: Kennzeichnungspflichten gemäß EU-KI-Verordnung (EU AI-Act)

Der betreffende Absatz zur Kennzeichnungspflicht (Artikel 50 der EU-KI-Verordnung) ist nicht sehr lang, trotzdem hier nochmal etwas verkürzt zusammengefasst: bei der ersten Interaktion eines Menschen mit KI-Inhalten muss in klarer und eindeutiger Weise die Nutzung von KI offengelegt werden, wenn sich aus einem der folgenden vier Absätze die Kennzeichnungspflicht ergibt:

• Wird KI zur direkten Interaktion mit Menschen genutzt, müssen die Nutzenden immer dann informiert werden (z.B. durch Kennzeichnung), wenn aus dem Kontext nicht offensichtlich ist, dass es sich um Interaktion mit einer KI handelt (Absatz 1).

• Generierte oder manipulierte Medien müssen maschinenlesbar als künstlich erzeugt gekennzeichnet werden, sofern durch die KI wesentliche Änderungen an dem Ursprungsmaterial vorgenommen wurde (Absatz 2).

• Werden Emotionserkennungssysteme oder Systeme zur biometrischen Kategorisierung genutzt, so müssen die davon betroffenen informiert werden - neben ohnehin geltenden Datenschutzaspekten in diesem Kontext (Absatz 3).

• Realitätsnahe generierte Inhalte (Deep Fakes) müssen offensichtlich als generiert gekennzeichnet werden. Textgeneration, die die “Öffentlichkeit über Angelegenheiten von öffentlichem Interesse” informiert, müssen ebenso die künstliche Erzeugung oder Manipulation offenlegen, sofern der Text nicht “einem Verfahren der menschlichen Überprüfung oder redaktionellen Kontrolle” unterzogen wird. (Absatz 4)

Es gibt dazu eine Reihe von Ausnahmen (z.B. Strafverfolgung) und Detailregelungen, auf die ich hier nicht eingehe.

Wer sich nicht im Detail damit beschäftigen will, verhält sich mit folgender vereinfachten Grundregel im beruflichen und gewerblichen Kontext EU-KI-Verordnungs-konform:

• KI-generierte oder manipulierte Medien sollten (sowohl maschinenlesbar als auch offensichtlich) gekennzeichnet werden.
• Wenn Texte abschließend redaktionell überprüft werden, entspringt der EU-KI-Verordnung hier keine weitere Kennzeichnungspflicht.

Soweit der rechtliche Rahmen. Aber wie sieht es bei Prüfungsleistungen wie der Projektdokumentation von Fachinformatiker*innen aus?

Kennzeichnung von KI-Inhalten bei Prüfungsleistungen

Es gibt eine Vielzahl von Versuchen, Kennzeichnungsstandards festzuschreiben: jede (Hoch-)Schule, Organisation, IHK legt hier eigene mehr oder weniger realitätsnahe Regeln fest. Häufig wird verlangt, neben der reinen Kennzeichnung auch das genutzte Tool, das zugrundeliegende (Sprach-)Modell (in der Hilfsmittelliste), und Prompts und Antworten zu veröffentlichen. Der letzte Punkt zeigt direkt das Problem: was für Gelegenheits-Sprachmodellnutzer vielleicht gerade noch denkbar ist, entlockt Nutzern einer systematisch aufgebauten KI-Arbeitsumgebung, bei der es keine isoliert stehenden Prompts mehr gibt, nur noch Schulterzucken: wie soll das gehen?

Wir müssen uns also vielleicht von der anderen Seite anschleichen. Was sollte ich kennzeichnen und warum?

Bei Prüfungsleistungen muss im Vordergrund stehen, dass die erbrachte Eigenleistung klar ersichtlich wird und durch klare Abgrenzung von generiertem und selbst erstelltem Inhalten bewertet werden kann. Ebenso muss das genutzte KI-Skillset (falls vorhanden) hinreichend gut beschrieben sein, denn auch der Aufbau eines solchen KI-Skillsets ist eine Kompetenz, die als Eigenleistung in die Bewertung einfließen kann. Daher ist es ratsam, diesem sehr wichtigen Werkzeug ein eigenes Kapitel in der Dokumentation zu widmen. Aus diesem Kapitel muss hervorgehen, dass der KI-Einsatz fachgerecht im Sinne der jeweiligen Profession und im Kern nur unterstützend (assistiv) war, andernfalls fehlt die bewertbare Eigenleistung.

Eigenes Kapitel zur KI-Nutzung in Prüfungsleistungen

Fachkräfte handeln systematisch und qualitätsverbessernd, daher ist es ratsam, dies auch bei intensivem KI-Einsatz darzustellen, z.B. über einen PDCA-Zyklus:

• Plan: An welchen Stellen mit welchen Rollen, welchem konkreten Auftrag und welchem Fokus ist der KI-Einsatz sinnvoll? Wie erfolgt die Toolauswahl, welche vorhandenen Skills sollen genutzt werden, welche neuen Skills müssen noch geplant und erstellt werden?

• Do: In welchen Bereichen wird KI genutzt? Wie wird sie in den Arbeitsfluss eingebunden? Welche Ergebnisse produziert sie und wie fließen diese in die Dokumentation und das Lieferantenprodukt ein? (Recherche, Brainstorming, Codegenerierung/Refactoring, Diagrammerstellung, Formulierungshilfen, Rechtschreibung, Testerstellung/Durchführung, Daten-Generierung, Infrastrukturaufbau, CI/CD-Pipelineaufbau, Review, …)

• Check: Welche Kontroll- und Korrekturmaßnahmen werden ergriffen, um die Qualität der generierten/manipulierten Produkte zu sichern? Wie wird sichergestellt, dass ein tiefes Verständnis des KI-Produkts vorhanden ist?

• Act: Welche KI-spezifische Learnings gibt es? (ggf. in der Retrospektive des Gesamtprojekts)

Übrigens: auch die für das Projekt genutzten Token sind Kostenkomponenten in der Wirtschaftlichkeitsbetrachtung!

Interessant in diesem Zusammenhang ist die pragmatische Herangehensweise der Uni Wuppertal - deren “Belegtabelle” und “tabellarischer Nachweis” zur KI-Nutzung ist auf jeden Fall auch einen Blick wert: “Wie belege ich die Verwendung von KI-generierten Inhalten?” (relevante Links sind relativ weit unten).

Kennzeichnung von KI-Nutzung in veröffentlichten Artikeln und Medien

Sofern eine Kennzeichnung von Medien und Bildern nötig oder gewünscht ist, werden zum einen maschinenlesbare und zum anderen offensichtliche Daten hinterlegt:

• Als sichtbarer Hinweis wird das Standard-EU-Icon oder vergleichbare Symbole/Texte direkt in das Medium eingebunden. Bei Audios erfolgt die Einbindung natürlich per Tonspur, weitere Medien analog. Auch auf den barrierefreien Zugängen muss die Kennzeichnung erfolgen.

• Maschinenlesbare Metadaten werden häufig als signierte Content Credentials (gemäß C2PA) oder in EXIF/IPTC-Daten in Bilddateien hinterlegt.

Es gibt für die Kennzeichnung von Texten und anderen Medien keine einheitlichen Kategorien oder vorgaben, üblich ist aber eine abgestufte Bezeichnung. Ein dreistufiges Verfahren wäre z.B.:

• “AI-Generated”: Vollständig von der KI generierte Inhalte, die nicht durch natürliche Personen gegengelesen und freigegeben werden. Hier muss in jedem Fall abgewogen werden, ob gemäß AI-Act Art. 50 (siehe oben) eine Kennzeichnung erforderlich ist. Hier war nur die KI am Werk.

• “AI-Assisted / AI-Augmented / AI Modified”: Mithilfe der KI erstellte Inhalte. Mensch und KI haben Hand in Hand gearbeitet, es gibt große inhaltliche Anteile von beiden Seiten.

• “AI-Reviewed”: Die Inhalte selbst wurden komplett von natürlichen Personen verfasst, KI wurde nur zur Verfeinerung genutzt (z.B. Rauschunterdrückung, Formulierungshilfe).

Eine reine Rechtschreib- und Grammatikprüfung wird in der Regel gar nicht gesondert gekennzeichnet, da die generative Komponente hier nur sehr gering ausfällt.

ich habe die Texte verfasst, die KI hat nur Rechtschreib- und Grammatikprüfung übernommen.

ich habe die Texte verfasst, die KI hat bei Recherche, Strukturierung und Umformulierung geholfen.

AI-Reviewed: Der Text ist rein menschlich, die KI wurde lediglich als hochentwickelte Rechtschreib- und Grammatikprüfung genutzt. Auch die akademische Welt (z. B. Richtlinien von Nature oder großen Universitäten) nutzt dieses System und verlangt bei der Einreichung von Texten eine standardisierte „AI Declaration Statement“ im Anhang.

KI-Nutzung auf oer-informatik.de

Keine der zwingenden Regeln der KI-Verordnung schreiben eine Kennzeichnung von KI-Inhalten auf dieser Seite vor. Aus Transparenzgründen werden Artikel, die unter oer-informatik.de seit dem 20.10. erscheinen, mit dem Label [AI-Assisted] gekennzeichnet.

Ich nutze KI mittlerweile durchgängig zum Zeichnen von Diagrammen, Schaltplänen, erstellen von Beispieldaten, Erstellen von Vorlagen für neue Artikel und Übungsaufgaben sowie zum Reviewen der Artikel am Ende. Ich entwickle neue Artikel häufig in mehreren Zyklen, in denen meine Inhalte von der KI ergänzt werden und umgekehrt. In den erarbeiteten Kontext und die über die Zeit erstellten Skills fließen sowohl von der KI eingebrachte Informationen als auch meine Dokumentenbasis und Prompts ein.

Ich versuche Bilder, die mithilfe von KI erstellt werden, jetzt durchgehend in Metadaten und per C2PA zu kennzeichnen.

Alle Artikel - auch Artikel aus KI-Vorlagen - werden nach eingehender Prüfung und umfassender redaktioneller Überarbeitung durch mich freigegeben.

Links und weiterführende Informationen

• EU-KI-Verordnung (Artikel 50)
• Vorschlag der EU-Kommission zur Kennzeichnung von AI-Inhalten: Standard-EU-Icon
• C2PA

Hinweis zur Nachnutzung als Open Educational Resource (OER)

Dieser Artikel und seine Texte, Bilder, Grafiken, Code und sonstiger Inhalt sind - sofern nicht anders angegeben - lizenziert unter CC BY 4.0. Nennung gemäß TULLU-Regel bitte wie folgt: “Transparenzhinweis / AI Declaration Statement” von oer-informatik.de (H. Stein), Lizenz: CC BY 4.0. Der Artikel wurde unter https://oer-informatik.de/ai-declaration-statement veröffentlicht, die Quelltexte sind in weiterverarbeitbarer Form verfügbar im Repository unter https://gitlab.com/oer-informatik/projekt/ihk-projekt. Erstellt mit KI-Assistenz; von mir umfassend redaktionell überarbeitet, geprüft und freigegeben. Stand: 21.10.2026.

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