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NEUE FOLGE: 28.7.2025

EU-Transparenzpflichten für KI-

Systeme – Auswirkungen auf die Normung

Stand: 2. August 2025
Zielgruppe: Normenanwender:innen, Fachgremien,

KMU-Vertreter:innen

im DIN-Umfeld

1.

Ein Unternehmen in Hongkong wurde Opfer eines groß angelegten KI-Betrugs. Ein Mitarbeiter überwies 23 Millionen Euro in der Annahme, mit seinem CEO in einem Videocall zu sprechen. Das Gespräch war vollständig KI-generiert – inklusive Stimmklon, Videoavatar und Hintergrundkulisse.

Normungsrelevanz:
– Der Fall zeigt die Dringlichkeit verlässlicher technischer Standards zur Authentifizierung in digitalen Echtzeitmedien
– Bestehende Normen zur Informationssicherheit (z. B. ISO/IEC 27001) reichen für KI-basierte Täuschungsszenarien nicht aus
– Es fehlt an eindeutigen, normierten Verfahren zur Verifikation digitaler Identitäten in Live-Kommunikation

Implikation für Arbeitskreise:
Die Entwicklung praxisnaher Normen für manipulationsresistente Kommunikationsprozesse wird erforderlich – inklusive standardisierter Sicherheitsmechanismen (z. B. visuelle Wasserzeichen, Echtzeit-Bestätigungssysteme, auditierbare Identitätsprotokolle). Auch kleinere Unternehmen benötigen praktikable Schutzstandards.

2. Apple setzt auf KI-Übernahmen – Dynamik in proprietären Ökosystemen

Apple hat Verzögerungen bei der Einführung seiner eigenen KI-Sprachassistenz eingeräumt und reagiert mit Übernahmeplänen. Ins Visier geraten sind die Anbieter Perplexity und Mistral – beide mit starker Position in der generativen KI.

Normungsrelevanz:
– Die Konzentration von KI-Kompetenz bei marktbeherrschenden Konzernen erschwert die Entwicklung offener, interoperabler Standards
– Proprietäre Systeme (z. B. Apple-Ökosystem) können normative Anschlussfähigkeit behindern, etwa bei Schnittstellen oder Datenmodellen
– Gleichzeitig steigen die Erwartungen an die Standardisierung KI-gestützter Assistenzsysteme im Consumer- und Unternehmensbereich

Implikation für Arbeitskreise:
Normungsgremien sollten stärker auf systemoffene Standards achten, die auch in proprietäre Ökosysteme eingebunden werden können. Für mittelständische Anwender braucht es klare Anforderungen an Integration, Datensouveränität und Transparenz von KI-Funktionalitäten – auch in Plattformen großer Anbieter.

3. KI in der Justiz – Estland erprobt Algorithmus zur Urteilsunterstützung

Estland testet als erstes europäisches Land ein KI-gestütztes System zur richterlichen Entscheidungsfindung in Zivilverfahren. Die Software analysiert vergleichbare Urteile, wertet Akten aus und macht Vorschläge für Urteilsformulierungen. Der Mensch bleibt formell entscheidend – das System ist unterstützend.

Normungsrelevanz:
– Es fehlen international konsentierte Anforderungen an den Einsatz von KI in normativen bzw. rechtsverbindlichen Kontexten
– Trainingsdaten, Modelltransparenz und Qualitätssicherung müssen bei Justiz-KI besonders klar geregelt sein
– Auch die Frage der Haftung und Verantwortung bei KI-gestützten Entscheidungen ist derzeit nicht normativ geklärt

Regulatorischer Wendepunkt: Transparenzpflichten für große KI-Modelle in Kraft

Mit Inkrafttreten der neuen Transparenzanforderungen im Rahmen des EU AI Act gelten seit dem 2. August 2025 verbindliche Pflichten für Anbieter großer KI-Modelle. Dazu gehören u. a.:

• Offenlegung von Trainingsdatenkategorien

• Dokumentation der Modellarchitektur

• Risikoeinschätzung bei potenziellen gesellschaftlichen Auswirkungen

• Kennzeichnung synthetischer Inhalte

Diese Maßnahmen sollen der Nachvollziehbarkeit, Vertrauensbildung und Grundrechtskonformität KI-basierter Anwendungen dienen – insbesondere bei sogenannten General Purpose AI-Modellen (GPAI).

Normungsrelevanz:
– Technische Normen wie ISO/IEC 42001 (KI-Managementsysteme) erhalten neue praktische Relevanz
– Die Definition „großer KI-Modelle“ braucht eindeutige, nachvollziehbare Klassifikationsnormen
– Transparenzanforderungen müssen in konkrete, auditable Anforderungen überführt werden (z. B. Dokumentationspflichten, Offenlegungsschemata)

2. Geopolitische Divergenz: Europa reguliert, USA dereguliert

Während die EU auf rechtsverbindliche Transparenz setzt, verfolgt die US-Regierung unter Präsident Trump eine gegensätzliche Strategie: vollständige Deregulierung und gezielte Investitionsprogramme. Staaten mit scharfen Regeln sollen keine Bundesmittel mehr erhalten. Gleichzeitig investiert die US-Wirtschaft massiv – rund 400 Mrd. USD – in KI-Infrastruktur.

Normungsrelevanz:
– Gefahr der Inkompatibilität zwischen normativen Referenzsystemen in der EU und US-basierten Marktpraktiken
– Strategische Frage: Können europäische Normen bei globaler Abkopplung Bestand haben?
– Notwendigkeit resilienter, interoperabler Normen unabhängig von politischem Umfeld

3. Risiko für KMU: Compliance versus Marktzugang

Für kleine und mittelständische Unternehmen schafft der AI Act Klarheit: Sie können sich auf europäische Standards stützen, wenn sie KI-Anwendungen nutzen oder integrieren. Doch was passiert, wenn große US-Anbieter (z. B. Meta) ihre Angebote zurückziehen oder regional beschränken?

Normungsrelevanz:
– Notwendigkeit standardisierter Beschreibungsformate und Schnittstellen, um KI-Systeme unterschiedlicher Herkunft vergleichen und evaluieren zu können
– Normen könnten als Übersetzungsschicht zwischen divergierenden Regimen dienen
– Bedarf an anbieterunabhängigen Bewertungsverfahren und Gütekriterien für KI-Dienste

4. Ausblick: Innovation durch Vertrauen – Normen als Brückeninstrument

Die kommenden 12 Monate gelten als Übergangsfrist – bis August 2026 können erste Sanktionen verhängt werden. Der regulatorische Kurs Europas stellt Innovation und Transparenz nicht als Gegensätze, sondern als kombinierte Zielgrößen dar.

Implikation für Arbeitskreise:
– Normen können als neutrale Struktur dienen, um regulatorische Anforderungen technisch umsetzbar zu machen
– Verbindliche Normungsvorhaben sollten gezielt auf Dokumentationspflichten, Risikoabschätzungen und Nutzertransparenz ausgerichtet werden
– Es braucht begleitende Anwendungsleitfäden, um Normen im KMU-Alltag anschlussfähig zu machen