„Wurde das bearbeitet?“ und „War das überhaupt jemals real?“ sind unterschiedliche Fragen, und unser Urteilsmodell hat ursprünglich nicht zwischen ihnen unterschieden. Ein Bild konnte manipuliert sein — zusammengesetzt, retuschiert, zugeschnitten, um zu täuschen — und trotzdem eine reale, von einer echten Kamera aufgenommene Szene zeigen. Oder es konnte vollständig von einem Diffusionsmodell generiert worden sein, ganz ohne zugrunde liegendes Originalfoto. Beides sind Authentizitätsprobleme, erfordern aber unterschiedliche forensische Beweise und, ehrlich gesagt, unterschiedliche redaktionelle Reaktionen.
synthetic ist jetzt ein eigenständiges Urteil neben authentic, manipulated, inconclusive und unverified. Es ist kein Subtyp von „manipuliert“ — es ist ein separater Befund, auf dem Ihr Workflow verzweigen kann.
Statt dies als neue eigenständige Pipeline anzuflanschen, haben wir dedizierte Synthetik-Prüfungsstufen in die Pipelines eingebaut, wo es am meisten zählt: verify-image-deep und verify-video-full (unsere KI- und Crowd-Tiefenprüfungs-Pipelines der Stufe 2) führen jetzt nach ihrem initialen forensischen Vor-Screening und vor der Visual-/Frame-Analyse-Stufe eine Synthetik-Prüfungsstufe aus. verify-audio-technical und verify-text-coherence erhielten entsprechende Ergänzungen — die Audio-Prosodie-Analyse bewertet jetzt syntheticLikelihood für TTS- und Voice-Cloning-Indikatoren, und die Text-Kohärenz-Analyse prüft auf KI-generierte oder substanziell umgeschriebene Texte und zitiert dabei konkrete stilometrische Belege.
Da es sich um Stufen innerhalb bestehender Pipelines und nicht um neue Pipelines handelt, gibt es nichts Neues zu konfigurieren — die Pipelines, die Sie bereits nutzen, liefern einfach reichhaltigere Ergebnisse.
Jede Synthetik-Prüfungsstufe liefert einen Wahrscheinlichkeitswert plus eine Liste konkreter Indikatoren — Generator-Artefakte bei Bild und Video, spektrale Fingerabdrücke bei Audio, stilometrische Muster bei Text — statt einer nackten Wahrscheinlichkeit. Diese Belege fließen zusammen mit allen gelaufenen Crowd- oder Experten-Review-Stufen in die finale Bewertungsübersicht der Pipeline ein, sodass ein synthetic-Urteil genauso nachvollziehbar ist wie jedes andere Urteil auf der Plattform: Sie sehen genau, was es ausgelöst hat.
Beim Aufbau dieser Funktion haben wir etwas gefunden und behoben, das nichts mit neuen Features zu tun hatte: Die JSON-Format-Anweisungen unseres KI-Stufen-Executors — die Schemabeschreibung, die wir dem Modell schicken, um ihm mitzuteilen, in welcher Form die Antwort erfolgen soll — waren nicht mehr mit dem Urteils-Enum synchron, gegen das sie validiert wurden. Sie listete vier Urteile auf und ließ synthetic komplett aus. Jede Stufe, die eigentlich ein synthetisches Urteil hätte zurückgeben können sollen, konnte das schlicht nicht, weil dem Modell nie mitgeteilt wurde, dass diese Option existiert. Die Korrektur des Anweisungstexts war eine Ein-Zeilen-Änderung, aber es ist genau die Art von Lücke, die unsichtbar bleibt, bis man gezielt danach sucht — die Validierung des Prompt-Gerüsts gegen das Schema, nicht nur des Schemas gegen die Datenbank, hat sich als wichtig erwiesen.
Die Synthetik-Prüfung ändert nichts an den Kosten einer Pipeline — sie ist in die bestehenden costCredits pro Pipeline eingerechnet, von 500 Credits für eine schnelle technische Prüfung der Stufe 1 bis zu mehreren Tausend für eine vollständige Tiefenprüfung der Stufe 2. Die genauen Werte je Pipeline finden Sie im Pipeline-Katalog.
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