Synthetic Content

Synthetic Content bezeichnet digitale Inhalte, die vollständig oder wesentlich durch künstliche Intelligenz erzeugt oder inhaltlich verändert wurden. Dazu zählen Texte, Bilder, Audio, Videos und multimodale Inhalte. Entscheidend ist, ob KI das Ergebnis substanziell prägt – nicht, ob sie lediglich bei kleineren Korrekturen unterstützt.

Mit der zunehmenden Verbreitung generativer KI wird diese Unterscheidung wichtiger. Denn aus der Art der Entstehung ergeben sich weitere Fragen: Ist ein Inhalt authentisch oder manipuliert? Ist seine Herkunft nachvollziehbar? Und bestehen für seinen konkreten Einsatz Transparenz- oder Kennzeichnungspflichten?

Das Wichtigste zu Synthetic Content in Kürze

Synthetic Content ist vollständig oder wesentlich KI-generierter beziehungsweise KI-veränderter digitaler Inhalt.
Eine einfache Rechtschreibkorrektur oder klassische Bildbearbeitung macht einen Inhalt nicht automatisch zu Synthetic Content.
Die Begriffe Synthetic Content, Synthetic Media und AI-generated Content überschneiden sich und werden nicht überall einheitlich verwendet.
Deepfakes sind ein Teilbereich synthetischer Inhalte; Synthetic Data bezeichnet dagegen künstlich erzeugte Datensätze.
Synthetic Content ist nicht grundsätzlich problematisch. Risiken entstehen insbesondere durch Täuschung, Desinformation, Identitätsmissbrauch und fehlende Transparenz.
Seit dem 2. August 2026 gelten die Transparenzvorgaben aus Artikel 50 des EU AI Act. Ob und wie gekennzeichnet werden muss, hängt vom konkreten Fall und von der Rolle als Anbieter oder Betreiber ab.

Was ist Synthetic Content?

Synthetic Content ist ein Sammelbegriff für Inhalte, deren wesentliche Bestandteile mithilfe künstlicher Intelligenz erzeugt oder verändert wurden. Ein Sprachmodell kann beispielsweise einen vollständigen Text erstellen, ein Bildgenerator ein Motiv erzeugen oder ein KI-System eine reale Stimme synthetisch nachbilden.
Auch bereits vorhandene Inhalte können als Synthetic Content eingeordnet werden, wenn die KI-Bearbeitung ihre Darstellung oder Aussage substanziell verändert. Nicht jede Nutzung eines KI-gestützten Werkzeugs reicht dafür aus. Eine automatische Rechtschreibkorrektur hat eine andere Qualität als das Ersetzen einer Person in einem Foto oder das Generieren einer nicht stattgefundenen Szene.

Wann gilt ein Inhalt als synthetisch?

Eine vollständig standardisierte Definition von Synthetic Content existiert nicht für jeden fachlichen und regulatorischen Kontext. Für die praktische Einordnung ist deshalb vor allem der Grad der KI-basierten Erzeugung oder Veränderung relevant. Wurde ein wesentlicher Bestandteil des Ergebnisses durch KI erzeugt, ersetzt oder in seiner Bedeutung verändert, spricht viel für Synthetic Content. Unterstützt das System dagegen nur bei einer Standardbearbeitung, ohne Aussage oder Darstellung substanziell zu beeinflussen, ist die Einordnung weniger naheliegend.

Was zählt zu Synthetic Content – und was eher nicht?

Beispiel	Synthetic Content?	Einordnung
ChatGPT erstellt einen vollständigen Produkttext	Ja	Der Text wird wesentlich durch generative KI erzeugt.
Ein Bildgenerator erzeugt ein Produktmotiv	Ja	Das Bild entsteht vollständig synthetisch.
KI ersetzt den Hintergrund eines Fotos durch eine neue Szene	Meist ja	Ein wesentlicher Bestandteil des Bildes wird generativ verändert.
Eine reale Stimme wird mittels KI geklont	Ja	Das Audio wird synthetisch erzeugt beziehungsweise nachgebildet.
KI fügt eine Person in eine nicht stattgefundene Szene ein	Ja	Die reale Darstellung wird substanziell verändert.
Rechtschreibsoftware korrigiert Tippfehler	Eher nein	Die Bearbeitung unterstützt lediglich, ohne den Inhalt wesentlich zu verändern.
Ein Foto wird klassisch zugeschnitten	Nein	Es findet keine KI-Generierung oder wesentliche KI-Veränderung statt.

Die entscheidende Grenze liegt damit nicht zwischen „KI verwendet“ und „keine KI verwendet“. Entscheidend ist, ob KI den eigentlichen Inhalt wesentlich erzeugt oder verändert.

Synthetic Content, Synthetic Media, Deepfake oder Synthetic Data?

Begriff	Bedeutung	Verhältnis zu Synthetic Content	Beispiel
Synthetic Content	KI-generierter oder wesentlich KI-veränderter digitaler Inhalt	Oberbegriff in diesem Artikel	KI-generierter Produkttext
AI-generated Content	Inhalt, der durch generative KI erzeugt wurde	starke Überschneidung	von einem LLM erzeugter Artikel
Synthetic Media	synthetisch erzeugte oder veränderte Medien	teilweise synonym verwendet, teilweise stärker auf audiovisuelle Medien bezogen	KI-Video
Deepfake	realistisch wirkende KI-generierte oder manipulierte Darstellung	Teilbereich	künstliches Video einer realen Person
Synthetic Data	künstlich erzeugte Datensätze	anderer Begriff und anderer Anwendungszweck	simulierte Trainings- oder Testdaten

Die Terminologie ist nicht vollständig standardisiert. Je nach wissenschaftlichem, technischem oder regulatorischem Kontext können sich Definitionen überschneiden.

Synthetic Media wird nicht zwingend enger definiert als Synthetic Content. In Teilen der Fachliteratur kann der Begriff ebenfalls Text, Bild, Audio, Video und multimodale Inhalte umfassen.
Synthetic Data ist dagegen klar abzugrenzen. Hier steht nicht die Veröffentlichung eines digitalen Inhalts im Vordergrund, sondern beispielsweise die Erzeugung künstlicher Daten für Training, Simulation oder Tests.

Was Synthetic Content nicht automatisch ist

Standardkorrekturen oder kleine technische Hilfestellungen reichen nicht automatisch für eine Einordnung als Synthetic Content aus.

„Synthetic“ beschreibt zunächst die Art der Entstehung oder Veränderung – nicht die Qualität, Richtigkeit oder Legitimität eines Inhalts.

Deepfakes sind ein spezieller Anwendungsfall synthetischer Inhalte, Synthetic Data bezeichnet dagegen künstlich erzeugte Datensätze für andere Zwecke.

Welche Arten von Synthetic Content gibt es?

KI-generierte Texte: Sprachmodelle können Produktbeschreibungen, Zusammenfassungen, Übersetzungen oder vollständige redaktionelle Entwürfe erzeugen. Je stärker die KI den eigentlichen Inhalt produziert, desto eindeutiger ist die Einordnung als Synthetic Content.
KI-generierte und manipulierte Bilder: Bildgeneratoren können neue Motive erstellen oder vorhandene Aufnahmen verändern. Werden Personen, Objekte, Hintergründe oder Szenen wesentlich generativ erzeugt oder ersetzt, kann das Ergebnis als synthetischer Inhalt gelten.
Synthetische Stimmen und Audio: KI kann Stimmen erzeugen, nachbilden oder Sprache automatisiert verändern. Einsatzfelder reichen von digitalen Sprechern und Übersetzungen bis zu Voice-Cloning.
KI-Videos und Deepfakes: Generative Systeme können einzelne Sequenzen oder vollständige Videos erzeugen. Deepfakes sind ein besonders relevanter Teilbereich, weil sie reale Personen täuschend echt in nicht stattgefundenen Situationen darstellen können.
Multimodale Inhalte: Multimodale Systeme kombinieren mehrere Medienformen, beispielsweise Text, Bild, Audio und Video innerhalb eines Produktionsprozesses. Synthetic Content ist deshalb nicht an ein bestimmtes Format gebunden.

Warum wird Synthetic Content eingesetzt?

Synthetic Content kann Produktionsprozesse beschleunigen und skalierbar machen. Texte, Bilder oder audiovisuelle Varianten lassen sich schneller erstellen, übersetzen und für unterschiedliche Zielgruppen anpassen. Generative Systeme werden deshalb unter anderem in Marketing, E-Commerce, Medienproduktion, Software und interner Kommunikation eingesetzt.
Weitere Möglichkeiten entstehen durch Personalisierung und kreative Variantenbildung. Ein Ausgangskonzept kann beispielsweise automatisiert für unterschiedliche Formate, Märkte oder Zielgruppen weiterentwickelt werden.
Geschwindigkeit ist jedoch kein Qualitätsmerkmal. Je stärker Inhalte automatisiert produziert werden, desto wichtiger werden redaktionelle Prüfung, klare Verantwortlichkeiten und nachvollziehbare Prozesse.

Welche Risiken entstehen durch Synthetic Content?

Synthetic Content kann für legitime kreative und wirtschaftliche Zwecke eingesetzt werden. Die gleiche technische Fähigkeit kann jedoch auch dazu dienen, Inhalte glaubwürdig erscheinen zu lassen, obwohl dargestellte Ereignisse, Personen oder Aussagen nicht authentisch sind.

Besonders relevant sind dabei:

Desinformation und Manipulation: Realistisch generierte Bilder, Stimmen oder Videos können einen falschen Eindruck über reale Ereignisse vermitteln. Die technische Qualität eines Inhalts sagt nichts darüber aus, ob seine Aussage wahr ist.
Identitätsmissbrauch: Stimmen oder Gesichter realer Personen können synthetisch nachgebildet werden. Dadurch ergeben sich Fragen zu Persönlichkeitsrechten, Reputation und Täuschung.
Urheberrecht und Nutzungsrechte: Hinzu kommen mögliche Fragen zu Urheberrecht, Nutzungsrechten und Trainings- beziehungsweise Ausgangsmaterial.

Für Organisationen ist deshalb nicht allein relevant, was technisch erzeugt werden kann, sondern auch, unter welchen rechtlichen, redaktionellen und kommunikativen Bedingungen der Inhalt eingesetzt wird.

Wie lässt sich Synthetic Content erkennen?

Eine zuverlässige Erkennung allein anhand des sichtbaren oder hörbaren Ergebnisses ist schwierig. Typische Artefakte, ungewöhnliche Formulierungen oder unnatürlich wirkende Details können Hinweise sein, sind aber kein belastbarer Nachweis.
Deshalb gewinnt Provenienz, also die nachvollziehbare Herkunft und Bearbeitungshistorie eines Inhalts, an Bedeutung. Technische Ansätze umfassen unter anderem Metadaten, maschinenlesbare Markierungen, Wasserzeichen und kryptografisch abgesicherte Herkunftsinformationen.

Was sind Content Credentials?

Content Credentials basieren auf technischen Provenienzstandards und können Informationen darüber dokumentieren, wie ein digitales Asset entstanden und verändert worden ist. Abhängig von der konkreten Implementierung können beispielsweise Bearbeitungsschritte oder Angaben zur Herkunft nachvollziehbar hinterlegt werden.
Der Ansatz unterscheidet sich damit von einem klassischen AI-Content-Detektor. Statt nur nachträglich zu schätzen, ob ein Inhalt vermutlich von KI stammt, soll die Entstehungs- und Bearbeitungshistorie technisch nachvollziehbarer werden.

Wo liegen die Grenzen von AI-Content-Detektoren?

Detektoren liefern in vielen Fällen lediglich Wahrscheinlichkeitsbewertungen. Inhalte können nachbearbeitet werden, und generative Modelle verändern sich kontinuierlich.
Detection und Provenienz beantworten deshalb unterschiedliche Fragen: Detection versucht einen Ursprung zu erkennen. Provenienz dokumentiert Informationen über Entstehung und Veränderung.

Erkennung und Kennzeichnung sind nicht dasselbe

Eine technische Markierung oder ein Herkunftsnachweis ist nicht automatisch gleichbedeutend mit einer für Menschen sichtbaren Offenlegung. Maschinenlesbare Markierung, Provenienz und wahrnehmbare Kennzeichnung erfüllen unterschiedliche Funktionen. Das ist insbesondere für die Transparenzpflichten des EU AI Act relevant.

Muss Synthetic Content in Deutschland gekennzeichnet werden?

Synthetic Content muss nicht pauschal in jedem Anwendungsfall mit demselben sichtbaren Hinweis gekennzeichnet werden. Seit dem 2. August 2026 gelten jedoch die Transparenzpflichten aus Artikel 50 des EU AI Act. Sie unterscheiden nach Art des Systems und Inhalts sowie danach, ob ein Akteur als Anbieter oder Betreiber eines KI-Systems handelt. Für die Einordnung ist deshalb zunächst zu klären: Wer setzt welches KI-System für welchen Inhalt ein?

Wer muss nach dem EU AI Act was prüfen?

Situation	Was ist relevant?
Anbieter eines generativen KI-Systems	Bestimmte generierte oder manipulierte Outputs müssen technisch so markiert werden, dass sie als KI-generiert beziehungsweise KI-manipuliert erkennbar sind.
Betreiber veröffentlicht einen Deepfake	Eine klare und wahrnehmbare Offenlegung gegenüber natürlichen Personen ist zu prüfen.
KI-generierter oder KI-manipulierter Text informiert über Angelegenheiten von öffentlichem Interesse	Eine Offenlegungspflicht kann für den Betreiber relevant sein.
Text wurde menschlich überprüft oder redaktionell kontrolliert und es besteht redaktionelle Verantwortung	Für die Offenlegung bestimmter Texte ist dies eine wichtige gesetzliche Ausnahme.
KI dient nur einer unterstützenden Standardbearbeitung	Je nach konkretem Fall kann eine Ausnahme von bestimmten Markierungsanforderungen greifen.

Wann reicht eine technische Markierung – und wann braucht es einen sichtbaren Hinweis?

Anbieter generativer KI-Systeme müssen für die vom AI Act erfassten Outputs insbesondere die maschinenlesbare Erkennbarkeit berücksichtigen. Betreiber können darüber hinaus eigene Offenlegungspflichten haben:

Bei Deepfakes muss die Information für Menschen klar und wahrnehmbar erfolgen.
Eine im Inhalt eingebettete maschinenlesbare Markierung des Anbieters ersetzt diese Offenlegungspflicht nicht automatisch.

Bei bestimmten KI-generierten oder manipulierten Texten zu Angelegenheiten von öffentlichem Interesse kommt es außerdem darauf an, ob eine menschliche Überprüfung oder redaktionelle Kontrolle erfolgt und wer die redaktionelle Verantwortung für die Veröffentlichung trägt. Die konkrete rechtliche Bewertung hängt vom Einzelfall ab. Bei relevanten Veröffentlichungsprozessen sollte daher nicht allein geprüft werden, ob KI verwendet wurde, sondern:

welche Rolle das Unternehmen einnimmt
welche Art von Inhalt vorliegt
welche Form von Transparenz verlangt wird

Maßnahmen zur Überprüfung von Synthetic Content

Check 1: Ist mein Inhalt Synthetic Content?

Für die inhaltliche Klassifikation reichen wenige Kernfragen:

Wurde der Inhalt vollständig durch KI erzeugt?
Hat KI wesentliche Bestandteile des Inhalts erzeugt oder ersetzt?
Wurden Aussage, Darstellung, Stimme, Personen oder Szenen durch KI substanziell verändert?
Ging die Bearbeitung über eine unterstützende Standardkorrektur hinaus?

Trifft mindestens einer der ersten drei Punkte zu und handelt es sich nicht lediglich um eine unterstützende Standardbearbeitung, spricht viel für eine Einordnung als Synthetic Content. Dieser Check beantwortet ausschließlich die Frage nach der Art des Inhalts. Er sagt noch nichts darüber aus, ob eine Kennzeichnungspflicht besteht.

Check 2: Muss ich Kennzeichnung oder Transparenz prüfen?

Im zweiten Schritt geht es um den konkreten Einsatz:

Handelt Ihr Unternehmen als Anbieter oder Betreiber des eingesetzten KI-Systems?
Handelt es sich um einen Deepfake?
Wird KI-generierter oder manipulierter Text zur Information über Angelegenheiten von öffentlichem Interesse veröffentlicht?
Findet eine qualifizierte menschliche Überprüfung oder redaktionelle Kontrolle statt?
Wer trägt die redaktionelle Verantwortung für die Veröffentlichung?
Sind erforderliche maschinenlesbare Markierungen beziehungsweise Provenienzinformationen vorhanden?
Ist zusätzlich eine für Menschen wahrnehmbare Offenlegung erforderlich?

Die Klassifikation als Synthetic Content und die regulatorische Kennzeichnungsprüfung sind zwei getrennte Entscheidungen. Ein vollständig gekennzeichnetes KI-Bild ist nicht mehr oder weniger synthetisch als dasselbe Bild ohne Herkunftsinformationen.

Synthetic Content in SEO und Content Marketing

Für SEO ist nicht allein entscheidend, ob ein Inhalt vollständig von Menschen oder mithilfe von KI erstellt wurde. Maßgeblich ist, ob der Content die Suchintention erfüllt, fachlich belastbar ist und Nutzern einen tatsächlichen Informationswert bietet.
Bei automatisierter Produktion steigen deshalb vor allem die Anforderungen an redaktionelle Prüfung, Quellenkontrolle und Qualitätsmanagement. Große Content-Mengen lassen sich mit KI schneller erzeugen. Relevanz und Verlässlichkeit entstehen dadurch jedoch nicht automatisch. Für Unternehmen ist KI-Content deshalb vor allem eine Prozessfrage: Wo ist Automatisierung sinnvoll – und wo bleibt menschliche Expertise erforderlich?

Fazit: Entscheidend sind Entstehung, Herkunft und Einsatz

Synthetic Content beschreibt primär, wie ein digitaler Inhalt entstanden oder wesentlich verändert worden ist. Eine bloße KI-Unterstützung bei Standardkorrekturen reicht dafür nicht automatisch aus. Für die praktische Bewertung folgen anschließend drei getrennte Fragen: Ist der Inhalt vertrauenswürdig? Ist seine Herkunft nachvollziehbar? Und bestehen im konkreten Einsatz Transparenz- oder Kennzeichnungspflichten?
Gerade diese Trennung verhindert Fehlannahmen. Nicht jeder synthetische Inhalt ist problematisch und nicht jeder KI-Inhalt benötigt denselben sichtbaren Hinweis. Entscheidend bleiben Kontext, Art des Inhalts und Verantwortlichkeit.

Quellen

https://www.marketinginstitut.biz/glossar/synthetic-media/

https://www.it-recht-kanzlei.de/kennzeichnung-ki-generierte-inhalte-produkt-fotos-beschreibung.html

https://digitalzentrum-berlin.de/leitfaden-ki-generierte-inhalte-kennzeichnen

Häufige Fragen zu Synthetic Content

Ist ein ChatGPT-Text Synthetic Content?

Ja, wenn ChatGPT den Text vollständig oder in wesentlichen Teilen erzeugt hat. Wird das System lediglich zur Rechtschreibkorrektur oder für kleinere sprachliche Anpassungen eingesetzt, ist die Einordnung weniger eindeutig.

Sind KI-Bilder Synthetic Content?

Ja. Vollständig generierte Bilder sind typische Beispiele für Synthetic Content. Auch vorhandene Bilder können darunterfallen, wenn wesentliche Bestandteile mittels KI erzeugt oder inhaltlich verändert werden.

Was ist der Unterschied zwischen Synthetic Content und Synthetic Media?

Die Begriffe werden nicht überall einheitlich verwendet. Synthetic Content wird in diesem Beitrag als Oberbegriff für KI-generierte oder wesentlich KI-veränderte digitale Inhalte verwendet. Synthetic Media kann ähnlich gebraucht werden, wird teilweise jedoch stärker mit Bild-, Audio- und Videoinhalten verbunden.

Ist jeder Deepfake Synthetic Content?

Ja, Deepfakes lassen sich dem Bereich synthetisch erzeugter beziehungsweise manipulierter Inhalte zuordnen. Umgekehrt ist jedoch nicht jeder Synthetic Content ein Deepfake.

Muss Synthetic Content gekennzeichnet werden?

Nicht pauschal. Nach Artikel 50 des EU AI Act unterscheiden sich die Anforderungen unter anderem danach, ob ein Akteur Anbieter oder Betreiber ist und ob beispielsweise ein Deepfake oder ein KI-generierter beziehungsweise manipulierter Text zu Angelegenheiten von öffentlichem Interesse vorliegt.

Kann Synthetic Content zuverlässig erkannt werden?

Nicht in jedem Fall allein anhand seines Erscheinungsbildes. Detektoren können Hinweise liefern, während Provenienzmechanismen und Content Credentials zusätzliche Informationen über Entstehung und Bearbeitung bereitstellen können.

Was sind Content Credentials?

Content Credentials sind ein technischer Ansatz zur Dokumentation der Herkunft und Bearbeitungshistorie digitaler Inhalte. Sie sollen nachvollziehbarer machen, wie ein Inhalt entstanden beziehungsweise verändert worden ist.