Social-Media-Plattformen gehen schärfer gegen die Flut von KI-Inhalten vor, berichtet Businessinsider.com. Snap empfehle in seinem Kurzvideo-Feed keine vollständig KI-generierten Videos mehr; Youtube stelle klar, dass es Fließbandware und KI-Personas nicht belohne. Meta kennzeichne seit Juni auch Werbung mit KI-Anteil. Bei Tiktok und Pinterest dürfe jeder Nutzer den KI-Anteil im Feed selbst dosieren. LinkedIn, wo laut KI-Detektor Pangram 41 Prozent der langen Beiträge maschinell entstehen, biete selbst einen Knopf zum Aufpolieren per KI an.
Social-Media-Plattformen verschärfen ihren Umgang mit massenhaft produzierten Inhalten aus KI. Wie Businessinsider.com berichtet, reagieren YouTube, TikTok, Snap, Meta, Pinterest, LinkedIn und Substack auf eine wachsende Menge automatisiert erstellter Beiträge. Im Zentrum steht die Frage, wie Plattformen neue Werkzeuge fördern können, ohne ihre Feeds mit austauschbarer Fließbandware zu überladen.
Die Anbieter ziehen dabei unterschiedliche Grenzen. YouTube betont, dass KI als Hilfsmittel für originelles Erzählen akzeptiert sei. Inhalte, die massenhaft generisch produziert werden oder KI-Personas zur Manipulation der Plattform einsetzen, sollen jedoch keine Belohnung erhalten. Die Klarstellung knüpft an bestehende Regeln gegen unauthentische Inhalte an. YouTube verweist damit auf Fälle, in denen repetitive, aufwandsarme oder emotional manipulative Videos demonetarisiert wurden.
Mehr Kennzeichnung, weniger Spam
Auch im Musikbereich setzt YouTube auf Transparenz. YouTube Music hat Labels eingeführt, die anzeigen, ob ein Track überwiegend mit generativer KI erstellt wurde oder ob KI eine wesentliche Rolle spielte. Nutzer können sehen, wie die Technik etwa Komposition oder Gesang beeinflusst hat. Klassische Tonkorrekturen wie Auto-Tune fallen laut YouTube nicht unter diese Regeln.
Der Handlungsdruck ist sichtbar: YouTube will sich gegenüber der Werbung seit Jahren als Zukunft des Fernsehens positionieren. Ein Zustrom automatisierter Spam-Videos kann dieses Versprechen beschädigen. Im Januar entfernte die Plattform mehr als ein Dutzend populäre Kanäle, die mit KI-Videos über Figuren wie Katzen oder Jesus Millionen Aufrufe gesammelt hatten. Ein Bericht der Videoplattform Kapwing schätzte den Anteil KI-generierter Videos im YouTube-Feed auf 21 Prozent.
TikTok verfolgt einen breiteren Ansatz. Die Plattform und der Mutterkonzern ByteDance stellen Kreativen zahlreiche KI-Werkzeuge bereit, unter anderem in CapCut und rund um TikTok Shop. Gleichzeitig verlangt TikTok Kennzeichnungen für KI-generierte Inhalte und versieht einige Videos mit unsichtbaren Wasserzeichen in den Metadaten. Seit November können Nutzer die Menge an KI-Inhalten in ihrem Feed selbst regulieren. Im Juli kündigte TikTok Tests verbesserter Erkennungssysteme gegen Accounts an, die KI-Spam veröffentlichen und originäre Creator verdrängen.
Plattformen verschieben Verantwortung an Nutzer
Pinterest geht ebenfalls in Richtung Nutzerkontrolle. Der KI-Anteil im Feed soll dosierbar werden, statt allein durch die Empfehlungssysteme bestimmt zu sein. Snap setzt restriktiver an und empfiehlt in seinem Kurzvideo-Feed keine vollständig KI-generierten Videos mehr. Meta kennzeichnet seit Juni außerdem Werbung mit KI-Anteil. Damit wird sichtbar, dass Transparenz und Reichweitensteuerung zunehmend zusammengehören.
Substack ergänzt diese Entwicklung um eine Prüffunktion für Texte. Seit dem 21. Juli können Leser einschätzen lassen, wie stark ein Beitrag möglicherweise mit KI entstanden ist. Grundlage ist eine Partnerschaft mit Pangram, einem Anbieter für KI-Erkennung. Autoren können zusätzlich offenlegen, ob sie etwa Claude für das Lektorat genutzt haben oder ganz ohne KI arbeiten. Allerdings lässt sich die Analyse in den Veröffentlichungseinstellungen deaktivieren.
LinkedIn zeigt die Ambivalenz besonders deutlich. Laut Pangram entstehen dort 41 Prozent der langen Beiträge maschinell. Zugleich bietet LinkedIn selbst eine Funktion an, mit der Nutzer Texte per KI aufpolieren können. Die Plattformen stehen damit vor einem offenen Prüfpunkt: Sie müssen definieren, wann KI produktive Unterstützung ist und wann automatisierte Masse die Qualität ihrer Feeds verdrängt.