Seit einer Woche landet derselbe Beitrag in fünf Varianten in meinem Feed. Anthropic markiert Claude-Texte, ein Entwickler hat ein Tool dagegen gebaut, David besiegt Goliath, Thema erledigt. Die Erzählung stimmt an keiner einzigen Stelle, und der Entwickler dieses Tools sagt das selbst deutlicher als alle, die ihn gerade feiern. Ich bin zertifizierter KI-Beauftragter nach ISO 42001 und verfolge die Umsetzung von Artikel 50 seit dem ersten Entwurf. Nach diesem Artikel weißt du, was das Tool tatsächlich entfernt, warum aktuell niemand seine Wirkung nachprüfen kann und warum ausgerechnet Claude die Prügel für etwas kassiert, wozu sich 82 Anbieter verpflichtet haben. Am interessantesten finde ich die Zahl, die in keinem dieser Postings vorkommt.
Kurz erklärt: Drei Dinge, die hier ständig verwechselt werden
Unicode-Hygiene meint das Entfernen unsichtbarer Sonderzeichen aus einem Text: Zero-Width-Zeichen, geschützte Leerzeichen, typografische Anführungszeichen. Das ist Kosmetik, kein Wasserzeichen. Diese Zeichen sind Nebenprodukte von Formatierung und Copy-Paste.
Statistisches Textwasserzeichen meint ein Muster, das beim Erzeugen des Textes in die Wortwahl selbst gelegt wird. Nichts wird eingefügt, nichts angehängt. Es verschiebt nur, welches von mehreren gleich guten Wörtern gewinnt.
C2PA ist ein digital signierter Metadaten-Container, der an eine Datei drangehängt wird. Er sagt, mit welchem Werkzeug ein Inhalt entstanden ist, und verschwindet beim Neu-Speichern.
Drei völlig verschiedene Ebenen. Die Debatte auf LinkedIn wirft alle drei in einen Topf, und genau dadurch entsteht der Eindruck, ein Skript räume in einem Durchlauf alles ab.
Warum trifft die Kritik ausgerechnet Claude?
Weil Anthropic geliefert und darüber geschrieben hat. Sonst nichts.
Die Europäische Kommission hat am 10. Juni 2026 den Code of Practice zur Transparenz KI-generierter Inhalte veröffentlicht. Der Kodex hat zwei Abschnitte: Abschnitt 1 für Anbieter, die markieren müssen, Abschnitt 2 für Betreiber, die kennzeichnen müssen. In der laufend aktualisierten Unterzeichnerliste der Europäischen Kommission stehen 82 Namen in Abschnitt 1 und 152 in Abschnitt 2, insgesamt rund 190 Organisationen, weil viele beide unterschrieben haben. Etwa die Hälfte davon sind kleine und junge Unternehmen.
82 Anbieter. Das ist die Zahl, um die es hier geht, denn genau diese Gruppe baut Wasserzeichen ein. Neben Anthropic stehen dort Google, Meta, Microsoft, Mistral, OpenAI, Aleph Alpha, Cohere, Black Forest Labs und Synthesia.
Das ist der Punkt, an dem es interessant wird. Nicht ein Konzern hat sich hier etwas ausgedacht. Eine ganze Branche hat unterschrieben, und Anthropic war der erste, der die Umsetzung sichtbar gemacht hat, weltweit und nicht nur für EU-Nutzer.
Google betreibt SynthID seit 2023 produktiv. Als Google und OpenAI im Mai auf dasselbe Wasserzeichen-System gesetzt haben, habe ich beschrieben, warum SynthID damit von einem Feature zur Infrastruktur wurde. Zu diesem Zeitpunkt waren nach Googles eigenen Angaben bereits über 100 Milliarden Bilder und Videos markiert. Die Empörung darüber hielt sich in engen Grenzen.
Jetzt schreibt Anthropic einen ehrlichen Support-Artikel über die eigene Umsetzung und kassiert dafür eine Woche Prügel. Wer transparent kommuniziert, wird zur Zielscheibe. Wer schweigend ausrollt, bleibt unbehelligt. Das macht keinen Sinn, aber es beschreibt ziemlich genau, wie Aufmerksamkeit auf diesen Plattformen funktioniert.
Was entfernt watermarks-remover tatsächlich?
Ich hab mir das Repository von Guillaume Meyer angeschaut, bevor ich irgendwas dazu sage. Es leistet drei Dinge: Unicode-Hygiene bei Text, Löschen von Metadaten aus Dateien (C2PA, EXIF, XMP) und optionale Rewrite-Hooks gegen statistische Marken.
Was in der README steht und in keinem einzigen der viralen Postings vorkommt: Pixel-Wasserzeichen und C2PA Soft Binding sind ausdrücklich out of scope. Bei einem Bild wird also der angehängte Metadaten-Container entfernt, nicht die Markierung im Bild selbst. Der Reverse-SynthID-Scorer, mit dem man den statistischen Anteil überhaupt angreifen könnte, ist nicht mitgeliefert. Er läuft nur aus einem lokalen Checkout unter einer Non-Commercial Research License.
Bei Text ist der Effekt noch schräger. Anthropic schreibt explizit, dass dem Text nichts hinzugefügt wird und keine versteckten Zeichen existieren. Das Wasserzeichen sitzt in der Reihenfolge der Wörter, wie ich in der technischen Einordnung zu Claudes Textwasserzeichen aufgedröselt habe. Unicode-Hygiene entfernt damit sauber etwas, das nie das Wasserzeichen war.
Und der viel geteilte Satz, das Tool räume auch ChatGPT ab? OpenAI hat aktuell gar kein ausgerolltes Textwasserzeichen. Da wird nichts entfernt, weil da nichts ist.
Warum kann niemand nachprüfen, ob das funktioniert?
Weil es keinen öffentlichen Detektor gibt. Anthropic hat eine Erkennungs-API angekündigt, ausgeliefert ist sie nicht. Ohne Detektor kannst du keinen Vorher-Nachher-Vergleich fahren. Du kannst einen Text durch das Skript jagen, und danach weißt du exakt so viel wie davor.
Ein Werkzeug gegen ein Wasserzeichen, das derzeit niemand messen kann, ist kein Gegenmittel. Es ist eine Behauptung mit Installationsanleitung.
Das gilt in beide Richtungen, und deshalb formuliere ich es vorsichtiger, als ich es beim ersten Lesen wollte. Ich kann genauso wenig beweisen, dass das Tool nicht wirkt. Was ich sagen kann: Niemand von denen, die es gerade als erledigten Fall teilen, hat es überprüft. Weil es momentan schlicht nicht überprüfbar ist.
Der Entwickler ist ehrlicher als die, die ihn feiern
Das ist der Teil, der mich an der ganzen Sache am meisten stört.
Guillaume Meyer dokumentiert die Grenzen seines Projekts sauber. Die README kann nicht garantieren, dass ein Detektor durchfällt, und sagt das auch. Er hat eine Tabelle zum Restrisiko nach einem Durchlauf ergänzt, Links zur externen Verifikation gesetzt und einen Disclaimer zu den Qualitätskosten der Textbereinigung nachgeschoben. Öffentlich hat er betont, transparent über den tatsächlichen Stand des Projekts sein zu wollen.
Er verkauft ein Hygiene-Werkzeug mit klar benannten Grenzen. Die KI-Influencer auf LinkedIn, X und Facebook machen daraus ein Allheilmittel, das ein Milliardenunternehmen in 24 Stunden ausgehebelt hat. Ein Entwickler, der ehrlich dokumentiert, gegen einen Schwarm, der nicht liest. Das ist die eigentliche Geschichte, und sie ist unangenehmer als die David-gegen-Goliath-Version.
Der zweite Teil, den Anthropic selbst offen ausspricht: Leichtes Editieren entfernt das Wasserzeichen wahrscheinlich nicht, ein kompletter Rewrite mit Ersetzung jedes Wortes schon. Wer jedes Wort ersetzt, hat aber keinen Claude-Text mehr. Er hat einen eigenen. Genau das mache ich seit Jahren mit jedem Entwurf, und dafür brauche ich kein Skript.
Ändert sich dadurch etwas an deiner Kennzeichnungspflicht?
Nein. Und das ist der Punkt, an dem die Diskussion für EPU und KMU teuer werden kann.
Anbieter und Betreiber sind im AI Act zwei getrennte Rollen. Anthropic, Google und OpenAI sind Anbieter. Du, der ein KI-System beruflich einsetzt, bist Betreiber. Anthropic erfüllt seine Pflicht in dem Moment, in dem der Text entsteht. Wenn du die Markierung danach entfernst, ändert das nichts an Anthropics Compliance. Es dokumentiert nur, dass du eine Kennzeichnung bewusst beseitigt hast.
Deine eigene Pflicht hängt an ganz anderen Fragen, und die hab ich hier aufgeschlüsselt: was seit dem 2. August für KI-Bilder und Chatbots gilt und wen es tatsächlich trifft. Wer die sichtbare Seite davon sauber lösen will, findet die praktische Umsetzung bei den EU-Icons für KI-Kennzeichnung, die ich auf diesem Blog bei jedem Beitragsbild einsetze.
Ein Skript, das Zero-Width-Zeichen löscht, hilft dir bei keiner dieser Pflichten. Es erzeugt nur das Gefühl, du hättest etwas erledigt.
Was ich davon halte
Schauen wir uns an, was in einer Woche wirklich passiert ist. Eine Branche mit rund 190 unterzeichnenden Organisationen setzt eine Transparenzpflicht um. Ein Anbieter erklärt seine Umsetzung im Detail. Ein Entwickler baut ein gut dokumentiertes Werkzeug mit klaren Grenzen. Und ein Feed voller Menschen, die keins der drei gelesen haben, erklärt das Thema für beendet.
Ich beobachte das seit Anfang 2024 in der Beratungsarbeit mit Einzelunternehmen und KMU im DACH-Raum: Die teuersten Fehler entstehen nicht durch fehlende Tools, sondern durch geteilte Behauptungen, die niemand geprüft hat. Wenn du einen KI-Beitrag siehst, der ein komplexes Thema in einem Satz für erledigt erklärt, dann öffne die verlinkte Quelle. Bei diesem hier hätten fünf Minuten in einer README gereicht.
