23.04.2021

Darum ist der hohe Stromverbrauch ein existenzielles Problem für Bitcoin

Blockchain-Experte Andreas Freitag beleuchtet in diesem Gastbeitrag, wie sich der Energieverbrauch von Bitcoin entwickeln wird - und warum das auch für die Kryptowährung selbst zum großen Problem werden könnte.
/artikel/bitcoin-mining-energieverbrauch
Andreas Freitag ist Blockchain-Berater bei Accenture.
Andreas Freitag ist Blockchain-Berater bei Accenture. | © Andreas Freitag
Andreas Freitag ist Blockchain-Berater bei Accenture und hat in den letzten Jahren diesen Bereich bei Accenture maßgeblich mit aufgebaut. Seine Themenschwerpunkte sind Self Sovereign Identity, digitales Zentralbankgeld und Crypto Custody. 2018 hat der brutkasten mit Andreas eine mehrteilige Videoserie zum Thema Blockchain gemacht. Alle Folgen sind am Ende dieses Artikels verlinkt.

Der Bitcoin-Kurs geht seit Ende 2020 wieder nach oben – und seitdem wird auch der Energieverbrauch der Kryptowährung wieder kontrovers diskutiert. Mein Beitrag fokussiert sich auf den Energieverbrauch für das sogenannte Mining, nicht auf finanz-, regulative, geldpolitische, soziale oder/und politische Aspekte von Bitcoin. Ich habe – so weit es geht – verfügbare, belastbare Zahlen verwendet und Vergleiche gewählt, um die Dimensionen greifbarer zu machen. Alle Zahlen und Annahmen kann man natürlich im Detail diskutieren, aber die Größenordnungen sind korrekt.

Vorweg: Bitcoin ist eine großartige „Erfindung“ und sie fasziniert mich immer wieder aufs Neue. Bitcoin zeigte, dass es möglich ist, ohne eine zentrale Stelle einen Konsens über Informationen (Transaktionen) zu erzielen und Daten defacto unveränderlich abzuspeichern. Dennoch muss die Diskussion über den Energieverbrauch geführt werden.

Aber wieso braucht Bitcoin überhaupt soviel Energie?

Um die Transaktionen unveränderlich abzuspeichern, wurde das Protokoll Proof of Work (PoW) entwickelt. Dies ist das sogenannte mining. Das Mining besteht darin Transaktionen zu prüfen, in einen Datenblock zu schreiben und einen gültigen Hash-Wert zu finden. Mehr Information dazu findet sich zum Beispiel hier „Blockchain Web Series: Teil 1 – Bitcoin und wie alles begann“.

Den Energieverbrauch verursacht das Finden eines gültigen Hash-Wertes. Das Bitcoin-Protokoll legt fest, dass ein Hash-Wert unter einem bestimmten Wert liegen muss. Da ein Hash-Wert eine rein zufällige Zahl ist, kann man einen gültigen Hash-Wert nur durch probieren finden. Im Moment werden in der Sekunde 170.000.000.000.000.000.000 Hash-Werte berechnet. Diese Zahl ist ca. 20 Mal die Anzahl der gesamten Sandkörner auf der Welt.

Wieso steigt der Energieverbrauch?

Das Mining ist ein Rennen zwischen verschiedenen Minern. Je mehr Hash-Leistung ein Miner hat, desto wahrscheinlicher ist es als erster einen neuen gültigen Hash-Wert findet. Jeder Block bringt zurzeit 6.25 Bitcoins und die Transaktionsgebühren. Wenn der Kurs von Bitcoin steigt, ist ein Block mehr wert und die Miner investieren in zusätzliche Hardware, um ihre Chancen zu erhöhen. Leider macht es dadurch das Rennen für alle schwerer. Das Bitcoin-Protokoll berechnet die Schwierigkeit des Hash-Wertes ca. alle 2 Wochen neu – mit dem Ziel, ein Blockzeit von 10 Minuten einzuhalten.

Wie hoch ist der Energieverbrauch jetzt?

Um das zu berechnen, brauchen wir die gesamte Hash-Leistung des Bitocin-Netzwerkes. Das sind zurzeit ca. 170 Mio. TeraHash pro Sekunde, die zuvor genannte Zahl mit den Sandkörnern. Als nächstes benötigt man für die Berechnung die Hash-Leistung der Mining-Hardware.

Anbei eine Liste von beliebter Mining-Hardware mit der Hashleistung (TH/s, Terahash pro Sekunde) und der Leistungsaufnahme. Daraus errechnet sich, wieviel Leistung für ein Terahash notwendig ist. Für die Berechnung verwende ich 60 Watt pro TH/s. Damit kommt man auf 89 Terawatt (TW) pro Jahr. Das entspricht ca. dem Stromverbrauch von Belgien oder Finnland. Bitcoin-Mining benötigt 33 bis 45 Prozent der Energie von allen Rechenzentren auf der Welt kombiniert.

TypWattTH/sW/THs
Antminer S1932509534,21052632
Antminer T1931508835,79545455
Antminer S913201494,28571429
Antminer S712934,73273,3615222
Antminer S55601,155484,8484848
Quelle: Miners.eu

Die Berechnung stellt nur eine Größenordnung dar und kann je nach Annahmen durchaus um 25% abweichen.

Wo wird die Energie verbraucht?

Auf Basis von IP-Adressen kann man feststellen wo das Mining betrieben wird. Der größte Teil entfällt auf China. Man sieht im Anteil am Gesamtenergieverbrauch des Landes, dass in einigen Ländern ein substantieller Anteil auf das Bitcoin-Mining verwendet wird:

LandAnteil am globalen Bitcoin-MiningEnergieverbrauch Land
(Terawattstunden/Jahr)
Energieverbrauch Mining
(TWh/Jahr)
Anteil Energieverbrauch
durch Mining am Gesamtenergieverbrauch
des Landes
China63,25%7.22656,520,78%
USA7,24%3.9906,470,16%
Russia6,90%9656,170,64%
Kasachstan6,17%925,515,99%
Malaysia4,33%1473,872,63%
Iran3,82%2553,411,34%
Kanada0,82%5490,730,13%
Deutschland0,56%5240,500,10%
Norwegen0,48%1240,430,35%
Venezuela0,42%60,386,25%
andere Staaten6,01%   
Quellen: Statista, Cambridge Bitcoin Electricity Consumption Index

Wie geht es mit dem Verbrauch weiter?

Diese Frage ist schwer zu beantworten. Betrachten wir trotzdem folgendes Szenario:

  • der Bitcoin-Preis steigt auf 1 Mio. Euro pro Bitcoin, was eine Steigerung um das ca. 20-fache wäre
  • es gibt ein unlimitiertes Angebot an Mining-Hardware
  • die Energiekosten bleiben gleich

Das beschriebene Szenario würde zu einer 20-fach höheren Belohnung je Block führen und auch zu einem 20-fachen Anstieg der Hash-Leistung und Energieaufwandes. In der Berechnung nehme ich einen 15-fachen Anstieg an, um auf der konservativen Seite zu sein. Das wären 1.340 TW/h und damit rund 6 Prozent des globalen Energieverbrauches!

LandAnteil am globalen Bitcoin-MiningEnergieverbrauch Land (TWh/Jahr)Energieverbrauch Mining (TWh/Jahr)Energieverbrauch des
Bitcoin-Minings am Gesamtenergieverbrauch
des Landes
China63,25%7.226847,7311,73%
USA7,24%3.99097,042,43%
Russia6,90%96592,489,58%
Kasachstan6,17%9282,7089,89%
Malaysia4,33%14758,0339,48%
Iran3,82%25551,2020,08%
Kanada0,82%54910,992,00%
Deutschland0,56%5247,511,43%
Norwegen0,48%1246,435,19%
Venezuela0,42%65,6393,82%
andere Staaten6,01%   
Energieverbrauch in TWh/Jahr / Berechnung beruht auf der realistischen Annahme, dass sich die Verteilung nach Ländern nicht ändert

Wann müssen die Länder den Stecker ziehen?

Ab einem bestimmten Punkt muss ein Land den Stecker ziehen und Bitcoin-Mining verbieten. Ein Land kann nicht zulassen, dass 5 Prozent oder sogar mehr als 10 Prozent seines Stromverbrauchs auf Mining entfällt. Die chinesische Führung beispielsweise bekennt sich dazu, den CO2-Ausstoß einzuschränken und die Anzahl der Kohlekraftwerke zu reduzieren. Ich gehe davon aus, dass der derzeitige Energieverbrauch bereits diskutiert wird. Ab wann zum China Einschränkungen vornehmen wird, kann man nicht sagen. Ich persönlich glaube, das China etwas unternehmen wird, sobald der Verbrauch auf über 1 Prozent des Gesamtverbrauchs ansteigt.

Bitcoin-Miner würden dann in andere Länder ausweichen und diese würden vor demselben Problem stehen. In Europa ist der Stromverbrauch durch Bitcoin-Mining im Moment noch kein großes Problem. Hier würde man aber aus Klimagründen sehr viel früher Einschränkungen durchführen. Eine Ausnahme bei dieser Überlegung sind Länder, die selbst Bitcoin-Mining betreiben – zum Beispiel, um an Devisen zu kommen wie in Venezuela.

Aber wird Bitcoin-Mining nicht mit Überschussenergie aus Wasserkraftwerken betrieben?

In seltenen Ausnahmefällen vielleicht, aber sicher nicht in einem großen Umfang. Es wird eher “Überschussenergie” aus Kohlekraftwerken verwendet. Miner interessiert nur billige Energie und nicht wo sie herkommt. Nur mit billiger Energie sind sie konkurrenzfähig und verdienen Geld. Die folgende Tabelle zeigt die Verteilung der Mining-Power auf die verschiedenen chinesischen Provinzen und die Zusammensetzung der Quellen für elektrischen Strom in den Provinzen:

LandAnteil BTC-MiningEnergieverbrauch Mining (TWh/Jahr)Thermal
(58,45)
Wasser
(19,47)
Solar
(1,38)
Wind
(5,62
)
Atom
(4,43)
Xinjiang35,76%31,9582%5%2%11% 
Sichuan9,66%8,6312%86% 2% 
Nei Mongol8,07%7,2185% 3%12% 
Yunnan 5,42%4,844%91% 5% 
Beijing1,73%1,5595%5%   
Zhejiang0,92%0,8276%5% 1%18%
Shanxi0,67%0,6092%3% 5% 
Gansu0,51%0,4662%22%4%12% 
Qinghai0,26%0,2320%60%18%2% 
Ningxia0,25%0,2282%2%3%13% 
CHINA63,25%56,52     
Quellen: Resources, Conservation and Recycling, Lawrence Berkeley National Laboratory, FT

Man sieht, dass in der Provinz mit der meisten Miningaktivität, Xinjiang, der Strom zu 82 Prozent aus thermalen Quellen kommt, d.h. von fossilen Brennstoffen. Dabei handelt es sich zumeist um Kohle, da in China in den letzten 10 Jahren sehr viele Kohlekraftwerke gebaut wurden, um den Hunger nach billigem Strom zu stillen.

Der Strombedarf kann auch direkte Auswirkungen auf den Bitcoin-Kurs haben, wie sich beim Kurseinbruch vergangenenes Wochenende gezeigt hat. Es wird darüber spekuliert,  dass ein “Blackout” in Xinjiang dafür verantwortlich war. Dort mussten Kohlekraftwerke aufgrund von Überschwemmungen abgeschaltet werden. Wie in der vorigen Tabelle ersichtlich, konzentrieren sich In Xinjiang ca. 36 Prozent der globalen Bitcoin-Mining-Kapazitäten und 82 Prozent des Stroms in der Provinz wird aus fossilen Energieträgern hergestellt.

Quelle: BitInfoCharts

An der globalen Bitcoin-Hash-Leistung kann man den Blackout sehr gut sehen. Die Hash-Leistung ist um 37 Prozent gefallen – das entspricht ungefähr der kalkulierten Mining-Kapazität in Xinjiang. Das legt den Schluss nahe, dass der überwiegende Anteil des Stroms für das Mining in Xinjiang aus Kohlekraftwerken kommt.

Und verbraucht Bitcoin nicht weniger Strom als Visa oder andere Zahlungsdienste?

Falsch. Andere Zahlungsmöglichkeiten brauchen kein Mining und wir betrachten in der Energiediskussion nur Mining. Wenn das so wäre, würde die Welt bildlich gesprochen brennen. Der globale Energieverbrauch durch Rechenzentren ist 200 bis 250 TWh, Bitcoin-Mining alleine liegt bei ca. 90 TWh!

Wie kann man Bitcoin „retten“?

Bitcoin ist „nur“ eine Software. Das heißt: Man kann sie anpassen. Der Nachteil bei Bitcoin ist, dass alle Gruppen, die aktiv im Bitcoin-Netzwerk beteiligt sind, freiwillig updaten müssen. Und hier wird es schwierig: Miner investieren hohe Beträge und das Geschäftsmodell ist auf das derzeitige Protokoll ausgerichtet.

Es geht aber auch anders: Zum Beispiel wurde Ethereum mit dem Ziel entwickelt, den Proof-of-Work-Ansatz durch das sogenannte Proof of Stake (PoS) zu ersetzen. Derzeit wird versucht, den Übergang von PoW zu PoS zu schaffen. Aber auch hier hat man derzeit enorme Widerstände aus dem Netzwerk, da bestehende Geschäftsmodelle gefährdet sind.

Es geht also wieder um das Geld. Meiner Meinung wird es nur zu Änderungen kommen, wenn Bitcoin massiv unter Druck kommt – zum Beispiel durch Mining-Verbote.

Deine ungelesenen Artikel:
vor 6 Stunden

KI-Kennzeichnung: Was seit Sonntag gekennzeichnet werden muss, und was nicht

Seit 2. August ist Artikel 50 des EU AI Act verbindlich, die Transparenzstufe der KI-Verordnung. Der Wiener Rechtsanwalt Manuel Mofidian erklärt anhand von drei konkreten Anwendungsbeispielen, was gekennzeichnet werden muss und was nicht.
/artikel/ki-kennzeichnung-was-gekennzeichnet-werden-muss-und-was-nicht
vor 6 Stunden

KI-Kennzeichnung: Was seit Sonntag gekennzeichnet werden muss, und was nicht

Seit 2. August ist Artikel 50 des EU AI Act verbindlich, die Transparenzstufe der KI-Verordnung. Der Wiener Rechtsanwalt Manuel Mofidian erklärt anhand von drei konkreten Anwendungsbeispielen, was gekennzeichnet werden muss und was nicht.
/artikel/ki-kennzeichnung-was-gekennzeichnet-werden-muss-und-was-nicht
Rechtsanwalt Manuel Mofidian © Armin Hubner

Ein Unternehmen erstellt selbst oder unter seiner Weisung und Kontrolle einen kurzen Werbeclip. Kein Dreh, kein Team, kein Budget für Schauspieler:innen: Die Person, die im Video das Produkt vorstellt, ist von einer KI generiert. Sie existiert nicht, sieht aber aus wie ein Mensch.

Seit Sonntag ist dieser Clip kennzeichnungspflichtig, und die Pflicht trifft das Unternehmen, nicht das Tool, mit dem der Clip entstanden ist. Denn ein Deepfake im Sinne des Gesetzes ist nicht nur die manipulierte Aufnahme einer prominenten Person. Nach den neuen Leitlinien der EU-Kommission genügt es, dass das Dargestellte real existieren könnte und der Inhalt so wirkt, als wäre er echt. Ob jemand täuschen wollte, spielt keine Rolle. Ob der Gesetzeswortlaut wirklich so weit reicht, wird in der Fachwelt diskutiert, denn er knüpft an die Ähnlichkeit mit real existierenden Personen an. Für die Praxis ist vorerst die Kommissionslinie maßgeblich, denn an ihr werden sich die Behörden primär orientieren.

Nein, die EU hat das nicht verschoben

In vielen Geschäftsleitungen ist in den vergangenen Wochen eine andere Botschaft angekommen: Brüssel habe zurückgerudert, man habe Zeit. Diese Lesart ist gefährlich verkürzt.

Die Digital-Omnibus-Verordnung zur KI, Verordnung (EU) 2026/1744, wurde am 24. Juli im Amtsblatt veröffentlicht und ist seit 27. Juli in Kraft, wenige Tage vor dem Stichtag. Verschoben hat sie die Pflichten für Hochrisiko-Systeme: eigenständige Anwendungen nach Anhang III auf Dezember 2027, in Produkte eingebettete KI auf August 2028. Die Transparenzpflichten hat sie in ihrer Substanz nicht angetastet. Sie gelten seit Sonntag.

Eine einzige Ausnahme gibt es, und sie betrifft Anbieter, nicht Anwender (in der KI-VO Betreiber genannt): Generative KI-Systeme, die bereits vor dem 2. August auf dem Markt waren, haben für die technische, maschinenlesbare Kennzeichnung ihrer Ausgaben bis zum 2. Dezember 2026 Zeit. Auf die Pflichten von Unternehmen, die KI einsetzen, hat das keine Auswirkung.

Was es an Orientierung gibt

Anders als beim Start der DSGVO steht der Stichtag nicht im luftleeren Raum. Die EU-Kommission hat am 10. Juni den Verhaltenskodex zur Transparenz KI-generierter Inhalte veröffentlicht. Die dazugehörigen Leitlinien zur Auslegung von Artikel 50 hat sie inhaltlich am 20. Juli freigegeben, die förmliche Annahme steht noch aus, bis alle Sprachfassungen vorliegen. Beides ist rechtlich nicht bindend, in der Praxis aber der Maßstab, an dem sich Behörden orientieren werden.

Der Kodex wurde von Kommission und AI Board als geeignet bewertet. Wer ihm beitritt, kann sich zum Nachweis der Kennzeichnungspflichten darauf berufen. Wer das nicht tut, muss seine Compliance auf anderem Weg belegen und muss laut Kommission mit mehr Auskunftsersuchen rechnen.

Die wichtigste Unterscheidung, die Sie brauchen

Das Gesetz trennt zwei Rollen: Anbieter und Betreiber. „Stark vereinfacht gesagt: Anbieter ist, wer ein KI-System entwickelt und auf den Markt bringt. Betreiber ist derjenige, der ein KI-System in eigener Verantwortung nutzt. Die Definitionen sind aber deutlich länger und komplexer, also muss im Einzelfall wirklich ausgelegt werden, ob die Tatbestände erfüllt sind, auch weil diese mit den Definitionen von KI-Systemen und -Modellen verzahnt sind“, sagt Manuel Mofidian, Wirtschafts- und Tech-Rechtsanwalt mit Spezialisierung auf KI-Recht. „Vielleicht sogar 99 Prozent der Unternehmen und Organisationen, die KI einsetzen, sind Betreiber.“

So sei man bereits Betreiber, wenn ein Unternehmen einen eingekauften Voicebot laufen lässt. Aber auch wenn Mitarbeiter:innen auf Anweisung des Unternehmens ein KI-Tool einsetzen, wird dadurch ihr Unternehmen zum Betreiber, nicht der einzelne Mitarbeiter:innen. Heraus fällt nur die rein persönliche und nicht berufliche Nutzung: „Wenn meine Mutter privat ChatGPT verwendet, ist sie keine Betreiberin.“

Die Grenze verläuft dabei nicht per se zwischen Unternehmen und Einzelpersonen, sondern zwischen privat und erwerbsmäßig. Wer regelmäßig wirtschaftlichen Nutzen aus der Nutzung zieht oder sie im Rahmen einer geschäftlichen, beruflichen oder freiberuflichen Tätigkeit einsetzt, ist Betreiber. Creator, die KI-Inhalte monetarisieren, fallen darunter.

Diese Trennung entscheidet, wer welche Pflicht hat. In den drei folgenden Beispielen fällt die Antwort jeweils anders aus.


Beispiel 1: Der Chatbot im Kundenservice

Wer mit einer KI spricht, muss das erfahren. Diese Pflicht trifft allerdings nicht Sie, sondern den Anbieter, also jenes Unternehmen, das den Assistenten gebaut und verkauft hat. Es muss das Produkt so konzipieren, dass die Information rechtzeitig kommt. „Bei der ersten Interaktion, so früh wie möglich und deutlich“, fasst Mofidian zusammen, in der Praxis also z. B. mit einer Ansage zu Gesprächsbeginn.

Eine Ausnahme gibt es, wenn ohnehin offensichtlich ist, dass eine KI interagiert. Ein erkennbarer virtueller Comic-Avatar dürfte darunterfallen. Eine Stimme, die klingt wie ein Mensch, nicht. Auf diese Ausnahme sollte man sich aber nicht zu bequem verlassen: Die Kommission verlangt in ihren Leitlinien eine enge Auslegung, weil die Ausnahme den Betroffenen Transparenz entzieht.

Für Unternehmen, die einen solchen Assistenten einkaufen, ist dieser legistische Ansatz dennoch eine Entlastung: Sie müssen die Ansage nicht selbst einbauen. Wer allein einen fremden Chatbot in die eigene Website einbindet, bleibt nach den Leitlinien im Regelfall Betreiber. Die Rolle kann aber kippen: Wer in gewissen Konstellationen das System wesentlich verändert, etwa nachtrainiert, wer seine Zweckbestimmung ändert oder es unter eigenem Namen oder eigener Marke in Verkehr bringt, kann selbst zum Anbieter werden und „erbt“ dann die Anbieter-Pflichten.

Beispiel 2: Das „Deepfake“-KI-Video im Marketing

Hier kann die Hauptverantwortung das KI-einsetzende Unternehmen treffen, den Betreiber im Sinne der KI-Verordnung. Wer Inhalte veröffentlicht, die als echt durchgehen könnten, muss offenlegen, dass sie künstlich erzeugt wurden. Der Hinweis darf dabei nicht in den Metadaten vergraben sein, er muss für Menschen wahrnehmbar sein. Auf die maschinenlesbare Markierung, die der Anbieter im Inhalt hinterlässt, können Sie sich zur Erfüllung Ihrer eigenen Pflicht ausdrücklich nicht stützen.

Nicht jedes KI-Bild fällt darunter. „Jedes Deepfake ist künstlich erzeugt, aber nicht jeder künstlich erzeugte Inhalt ist ein Deepfake“, sagt Mofidian. „Ich kann tausend Sachen mit einer KI machen, die nichts mit Deepfake zu tun haben. Ein Bild von einem Einhorn zum Beispiel. Hier besteht keine ausreichende Ähnlichkeit mit realen Lebenssachverhalten, weswegen dies kein Deepfake sein kann.“ Bei offensichtlich künstlerischen, kreativen, satirischen, fiktionalen oder vergleichbaren Werken kann die Offenlegung in angemessener, nicht die Darstellung beeinträchtigender Form erfolgen. Die Kennzeichnungspflicht entfällt dadurch jedoch nicht vollständig.

Wie eine Kennzeichnung konkret aussehen kann, beschreibt der Verhaltenskodex. Die Kommission stellt dafür einen Satz frei verfügbarer EU-Icons bereit, den Betreiber verwenden können; gleichwertige eigene Labels sind ebenfalls zulässig. Der Kodex macht darüber hinaus Vorgaben zu Gestaltung und Platzierung und sieht Alternativen vor, wo visuelle Labels nicht funktionieren, bei reinen Audioinhalten etwa gesprochene Hinweise.

Beispiel 3: Der automatisch erzeugte Text

Der unauffälligste Teil ist für viele der folgenreichste. Wer KI-erzeugte Texte veröffentlicht, um die Öffentlichkeit über Angelegenheiten von öffentlichem Interesse zu informieren, muss das kennzeichnen. Hier genügt bereits die Erzeugung, eine Verzerrung der Realität ist nicht nötig.

Jedoch greift eine Ausnahme, wenn der Inhalt einer menschlichen Überprüfung oder redaktionellen Kontrolle unterzogen wurde und eine natürliche oder juristische Person die redaktionelle Verantwortung für die Veröffentlichung trägt.

Entscheidend ist, was als Überprüfung zählt. Die Kommission verlangt eine bewusste Auseinandersetzung mit der Substanz des Inhalts, durch Personen mit einschlägigem Fachwissen und fachlichem Urteilsvermögen. Rein formale oder prozedurale Kontrollen genügen ausdrücklich nicht, Rechtschreib- und Grammatikkorrektur werden als Negativbeispiele genannt. Ein Text muss also nicht verändert, aber inhaltlich geprüft werden. „Es kann reichen, dass du es einmal bewusst inhaltlich substanziell prüfst und durchliest. Keiner verpflichtet dich, einen Beistrich zu ändern“, sagt Mofidian. Entscheidend sei, dass beides zusammenkommt: „Die Prüfung allein genügt nicht. Es muss auch jemand die redaktionelle Verantwortung übernehmen.“

Damit sind klassische Redaktionen weitgehend außen vor. Eng wird es dort, wo der Mensch aus dem Prozess verschwindet. Ein Agent, der Texte generiert und selbst publiziert, ohne dass jemand gegenliest, erfüllt die erste Bedingung nicht. „Wenn das alles autonom abläuft, dann hast du ein Kennzeichnungs-Thema“, sagt Mofidian. Für Unternehmen, die gerade solche Pipelines aufbauen, sei dies eine wichtige Konsequenz des Stichtags.


Was nicht gekennzeichnet werden muss

Rund um den Stichtag kursierte die Warnung, künftig müsse praktisch jeder mit KI erstellte Inhalt ein Label tragen. Das ist so nicht richtig, und die Abgrenzung ist für die Praxis oft entscheidender als die Pflicht selbst.

Nicht erfasst sind KI-erzeugte Texte, die nicht der Information der Öffentlichkeit über Angelegenheiten von öffentlichem Interesse dienen. Hier braucht es nach Artikel 50 kein Label. Auch der Newsletter über das eigene Sortiment fällt nicht darunter, wohl aber ein Beitrag, der über ein Thema von allgemeinem Interesse informiert.

Nicht erfasst sind erkennbar künstliche Bilder und Videos, vom Fantasiemotiv bis zur sichtbar generierten Illustration.

Nicht erfasst ist KI, die im Hintergrund unterstützt, ohne den Inhalt wesentlich zu verändern, etwa bei Standardbearbeitung oder Berechnung. Ebenso wenig erfasst sind Systeme, die weder mit Menschen interagieren noch Inhalte erzeugen und auch keine Emotionen erkennen oder Menschen biometrisch kategorisieren, also der Großteil klassischer Analyse-Anwendungen in der Produktion.

Nicht erfasst ist schließlich, was vor dem Stichtag erzeugt wurde: Eine rückwirkende Kennzeichnung älterer Inhalte verlangt niemand. Eine Ausnahme sollten Unternehmen mit vorbefülltem Content-Kalender kennen: Bei Text kommt es auf den Zeitpunkt der Veröffentlichung an. Wer einen KI-Text im Juli erzeugt und im September publiziert, muss ihn kennzeichnen, sofern er unter die Pflicht fällt.

Und schließlich ist die maschinenlesbare Kennzeichnung, über die derzeit viel geschrieben wird, eine Pflicht der Anbieter, und sie richtet sich nicht an den Leser. „Für dich muss die Kennzeichnung nicht eindeutig sein, sondern für eine Maschine“, erklärt Mofidian den Unterschied. „Beim Deepfake muss es dagegen so sein, dass ein Mensch es versteht.“ Wer KI-Werkzeuge einkauft, muss also keine Wasserzeichen in seine Dateien bauen.

Wer allerdings dokumentieren kann, wie ein Inhalt entstanden ist und wer ihn freigegeben hat, ist im Streitfall besser aufgestellt. Nachweisbarkeit ist keine Pflicht aus Artikel 50, aber sie entscheidet, wie belastbar man dasteht, wenn jemand nachfragt.

Die Falle: KI-Recht ist mehr als nur die KI-VO

Selbst wer nach dieser Aufteilung zum Schluss kommt, als Betreiber in gewissen Konstellationen wenig tun zu müssen, sollte nicht zu früh aufatmen. Dass der AI Act in gewissen Konstellationen entlasten kann, sagt Mofidian, „heißt für andere, ebenfalls einschlägige Rechtsgebiete noch nichts“. „KI-Recht ist eine Querschnittsmaterie. Das Kennzeichnungs-Regime des AI Acts ist nur eine Schicht. Daneben laufen DSGVO, Urheberrecht, Persönlichkeitsrechte, Lauterkeitsrecht, Vertrags- und Haftungsfragen.“

Für die Praxis besonders relevant: Das Label schützt nicht vor anderen Rechtsfolgen. „Ein gekennzeichnetes Deepfake kann trotzdem rechtswidrig sein, etwa weil es das Bildnis einer realen Person verletzt“, sagt Mofidian. Zudem droht die Durchsetzung nicht nur von Behördenseite: „Eine fehlende Kennzeichnung, aber auch eben z. B. Rechtsverstöße aus anderen Bereichen, holen dich unter Umständen schneller über eine Mitbewerber-Abmahnung ein als über eine Behörde.“ Die Kennzeichnung beantwortet nur die Frage, ob KI im Spiel war, nicht, ob der Inhalt selbst zulässig ist oder Rechte anderer verletzt, etwa Geschäftsgeheimnisse.

Deutlich zeige sich dies z. B. im Datenschutzrecht. Dort kann sich das Verhältnis in gewissen Konstellationen fast schon umdrehen, wobei auch hier jedenfalls im Einzelfall geprüft werden muss: Während nach der KI-Verordnung Pflichten wie der „Chatbot-Hinweis“ oder die maschinenlesbare Markierung beim Anbieter liegen können, kann datenschutzrechtlich das einsetzende Unternehmen der Verantwortliche sein, weil es über Zweck und Mittel der Datenverarbeitung entscheidet. Der KI-Anbieter kann in dieser Konstellation datenschutzrechtlich betrachtet häufig Auftragsverarbeiter sein, wobei denkbar ist, dass KI-Anbieter daneben auch zu eigenen Zwecken verarbeiten und insoweit selbst Verantwortliche sind. Arbeitet der Anbieter nicht DSGVO-konform, kann das auf das einsetzende Unternehmen zurückfallen, das nach der KI-Verordnung „nur“ Betreiber ist, nach der DSGVO aber Verantwortlicher.

Was Verstöße kosten

Verstöße gegen die Transparenzpflichten liegen auf der mittleren Sanktionsstufe: bis zu 15 Millionen Euro oder drei Prozent des weltweiten Jahresumsatzes. Für Unternehmen gilt der höhere der beiden Werte.

Für kleine und mittlere Unternehmen einschließlich Startups dreht die Verordnung diese Regel um. Dort gilt der niedrigere Wert. Ein Startup mit zehn Millionen Euro Umsatz riskiert damit maximal 300.000 Euro, nicht 15 Millionen. Die oft zitierten 35 Millionen Euro betreffen ausschließlich die verbotenen KI-Praktiken und haben mit Kennzeichnung nichts zu tun.

Toll dass du so interessiert bist!
Hinterlasse uns bitte ein Feedback über den Button am linken Bildschirmrand.
Und klicke hier um die ganze Welt von der brutkasten zu entdecken.

brutkasten Newsletter

Aktuelle Nachrichten zu Startups, den neuesten Innovationen und politischen Entscheidungen zur Digitalisierung direkt in dein Postfach. Wähle aus unserer breiten Palette an Newslettern den passenden für dich.

Montag, Mittwoch und Freitag

AI Summaries

Darum ist der hohe Stromverbrauch ein existenzielles Problem für Bitcoin

AI Kontextualisierung

Welche gesellschaftspolitischen Auswirkungen hat der Inhalt dieses Artikels?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Darum ist der hohe Stromverbrauch ein existenzielles Problem für Bitcoin

AI Kontextualisierung

Welche wirtschaftlichen Auswirkungen hat der Inhalt dieses Artikels?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Darum ist der hohe Stromverbrauch ein existenzielles Problem für Bitcoin

AI Kontextualisierung

Welche Relevanz hat der Inhalt dieses Artikels für mich als Innovationsmanager:in?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Darum ist der hohe Stromverbrauch ein existenzielles Problem für Bitcoin

AI Kontextualisierung

Welche Relevanz hat der Inhalt dieses Artikels für mich als Investor:in?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Darum ist der hohe Stromverbrauch ein existenzielles Problem für Bitcoin

AI Kontextualisierung

Welche Relevanz hat der Inhalt dieses Artikels für mich als Politiker:in?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Darum ist der hohe Stromverbrauch ein existenzielles Problem für Bitcoin

AI Kontextualisierung

Was könnte das Bigger Picture von den Inhalten dieses Artikels sein?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Darum ist der hohe Stromverbrauch ein existenzielles Problem für Bitcoin

AI Kontextualisierung

Wer sind die relevantesten Personen in diesem Artikel?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Darum ist der hohe Stromverbrauch ein existenzielles Problem für Bitcoin

AI Kontextualisierung

Wer sind die relevantesten Organisationen in diesem Artikel?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Darum ist der hohe Stromverbrauch ein existenzielles Problem für Bitcoin