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NEUE FOLGE: 28.7.2025

KI-Entwicklungen mit Relevanz für die Normung

Datum: 28. Juli 2025
Zielgruppe: Fachgremien, Normenanwender:innen, Arbeitskreise im NA Normenpraxis

1. Chinas Vorschlag einer globalen KI-Allianz – Herausforderung für internationale Normenkohärenz

Im Rahmen der World AI Conference in Shanghai hat Chinas Premier Li Qiang den Aufbau einer internationalen Organisation zur Festlegung globaler KI-Sicherheitsstandards gefordert. Hintergrund ist die Zunahme geopolitischer Spannungen, insbesondere zwischen China und den USA.

Normungsrelevanz:
– Die Fragmentierung von Wertvorstellungen (z. B. objektive Wahrheiten vs. sozialistische Werte) beeinflusst die Ausgestaltung technischer Normen
– Nationale Alleingänge (z. B. US-Exportkontrollen, chinesische Modellanforderungen) gefährden die Kompatibilität internationaler Standards
– Zugang zu bestimmten KI-Technologien (z. B. Chips) kann durch geopolitische Normenkonflikte eingeschränkt werden

Implikation für Arbeitskreise:
Die deutsche Normung muss sich auf ein multipolares KI-Ökosystem vorbereiten. Es gilt, herstellerneutrale und werteplural auslegbare Normen zu schaffen, um europäische Interessen auch bei divergierenden globalen Entwicklungen zu wahren.

2. UN fordert internationale Koordination – Normung als globaler Ordnungsrahmen

Die Vereinten Nationen warnen vor einer unkoordinierten Regulierung der KI auf nationaler Ebene. Nur ein geringer Teil der Staaten hat bisher regulatorische Grundlagen geschaffen. UN-Vertreterin Doreen Bogdan-Martin fordert eine länderübergreifende Koordination.

Normungsrelevanz:
– Fehlende regulatorische Grundlagen erschweren die Akzeptanz internationaler Normen
– Die Diskrepanz zwischen Technologiefortschritt und normativer Infrastruktur wächst
– Technische Normen könnten als Brückeninstrumente zwischen sehr unterschiedlichen Regulierungsansätzen dienen

Implikation für Arbeitskreise:
Normungsgremien sollten sich aktiv an internationalen Dialogen beteiligen und dabei die Rolle technischer Regeln als „neutraler Boden“ zwischen politischen Systemen stärken. Das erfordert transparente, anschlussfähige und modular anpassbare Normstrukturen.

3. Energiebedarf von KI-Rechenzentren steigt drastisch – Anforderungen an Nachhaltigkeitsnormen

Der stark wachsende Energiebedarf von KI-Rechenzentren verursacht steigende Strompreise in mehreren US-Bundesstaaten. Neue Zahlen zeigen: KI-gestützte Rechenzentren benötigen bis zu 30-mal mehr Energie als herkömmliche Rechenzentren.

Normungsrelevanz:
– Nachhaltigkeitsstandards für IT-Infrastrukturen (z. B. ISO/IEC 30134) müssen um KI-spezifische Lastprofile ergänzt werden
– Es fehlt an normierten Grenzwerten, Effizienzkriterien und Umweltkennzahlen für KI-Rechenzentren
– Auch Unternehmen ohne direkten KI-Einsatz sind indirekt betroffen (Netzkostenumlage)

Implikation für Arbeitskreise:
Die Normung sollte Anforderungen zur Energieeffizienz und CO₂-Bilanzierung von KI-Systemen definieren – insbesondere mit Blick auf den Lebenszyklus von Rechenzentren und Edge-Lösungen. Relevante Schnittstellen zu Umwelt-, Energie- und IT-Normung sind zu vernetzen.

4. KI-Fake-Videos als Vertrauensrisiko – Bedarf an Standards für digitale Authentizität

Die Verbreitung täuschend echter KI-generierter Fake-Videos auf sozialen Plattformen nimmt zu. Die Grenze zwischen realen Nachrichtenformaten und synthetisch erzeugten Inhalten verschwimmt. Aktuelle Beispiele nutzen Tools wie Google Veo3 zur automatisierten Videoproduktion.

Normungsrelevanz:
– Es fehlt an international anerkannten Kennzeichnungsstandards für synthetische Medieninhalte
– Medien- und Informationssicherheitsnormen sind bislang nicht auf generative KI abgestimmt
– Unternehmen sehen sich wachsenden Reputationsrisiken ausgesetzt (z. B. Deepfakes von Führungspersonen)

2. STAFFEL / Woche: 05.2026

EXECUTIVE SUMMARY

Die analysierten Inhalte markieren eine Verschiebung von „KI als Tool“ hin zu KI als gesellschaftlicher und wirtschaftlicher Steuerungsfaktor. Im Fokus stehen drei Risikodynamiken:

1. Kontrolle über digitale Öffentlichkeiten (Beispiel TikTok): Plattformmacht beeinflusst politische Meinungsbildung.

2. Erosion von Authentizität (Deepfakes, KI-Propaganda, KI-Avatare in Verwaltung): Sichtbarkeit verliert Beweisfunktion.

3. Spaltung in der Arbeitswelt (Produktivitäts-KI vs. Nicht-Nutzung): Risiko einer Kompetenz- und Wertschöpfungskluft.

Ergänzt wird dies durch eine zunehmende Bedrohungslage (Malicious LLMs wie WormGPT) sowie durch Qualitätsrisiken durch synthetische Datenrückkopplung („KI frisst sich selbst“).

Zielbild für ANP:
Prüfbarkeit, Kennzeichnung, Verantwortlichkeit und Security-by-Design als Mindestleitplanken für KI-Einsatz in Öffentlichkeit, Verwaltung und Unternehmen.

PROBLEMFELD 1: KONTROLLE ÜBER DIGITALE ÖFFENTLICHKEITEN

Beobachtung
Digitale Plattformen sind öffentliche Arenen mit hoher gesellschaftlicher Steuerungswirkung. Eine politisch beeinflusste Eigentümer- oder Kontrollstruktur kann Vielfalt reduzieren und Debattenräume verengen.

Normungs- und Regulierungsbedarf
– Transparenzanforderungen an Governance-Strukturen von Plattformen
– Nachweisbare Mechanismen zur Sicherung von Pluralität und Nicht-Diskriminierung in Distributionslogiken
– Prüfpfade für „politische Integrität“ algorithmischer Reichweitenmechanismen

Idee für ANP
– Kriterienkatalog für Plattform-Governance-Transparenz
– Mindestanforderungen für algorithmische Rechenschaft (Auditierbarkeit)

PROBLEMFELD 2: AUTHENTIZITÄT, DEEPFAKES UND KI-INTERAKTION IN VERWALTUNG

Beobachtung
Deepfakes und KI-Manipulationen wirken schneller als Aufklärung. Parallel entstehen KI-Avatare für Bürgerkommunikation („KI-Bürgermeister“), die Vertrauen und Verantwortungszuordnung beeinflussen.

Normungs- und Regulierungsbedarf
– Kennzeichnungspflicht für KI-generierte Inhalte: sichtbar und maschinenlesbar
– Mindestanforderungen an KI-gestützte Behördenkommunikation:
• klare Rollen- und Haftungsabgrenzung
• Grenzen rechtsverbindlicher Auskünfte
• Protokollierung und Nachvollziehbarkeit

Idee für ANP
– Standard „Maschinenlesbare KI-Kennzeichnung“ (Metadaten und UI-Label)
– Leitlinie „KI-Assistenz in Behörden“ (Haftung, Transparenz, Eskalation)

PROBLEMFELD 3: ARBEITSWELT-SPALTUNG DURCH UNGLEICHE KI-NUTZUNG

Beobachtung
KI-Integration in Standardsoftware steigert Produktivität. Gleichzeitig zeigen Daten eine breite Nicht-Nutzung von KI, was eine neue Wertschöpfungskluft erzeugt.

Normungs- und Regulierungsbedarf
– Anforderungen an organisationsweite Qualifizierungsstrategien („Capability Building“)
– Mindeststandards für Change- und Lernkultur in KI-Transformation
– Schutz vor struktureller Benachteiligung durch fehlende Kompetenzzugänge

Idee für ANP
– Musterprozess „KI-Kompetenzaufbau“ für KMU (schlank, umsetzbar)
– Kriterien für „faire Einführung“ (Zugang, Schulung, Begleitung)

PROBLEMFELD 4: BEDROHUNGSLAGE DURCH MALICIOUS LLMS UND UNSICHERES VIBE-CODING

Beobachtung
Neben missbrauchbaren Systemen entstehen gezielt kriminelle Modelle (z. B. WormGPT). Gleichzeitig erzeugt KI-gestützte Softwareentwicklung ohne Security-Kompetenz neue Angriffsflächen.

Normungs- und Regulierungsbedarf
– Mindestanforderungen an Security-by-Design für KI-Systeme und KI-generierten Code
– Prüfverfahren und Zertifizierung nach Risikoklassen (analog Sicherheitsprüfung)
– Klare Haftungszuordnung bei Datenabfluss und Sicherheitsmängeln

Idee für ANP
– Entwurf „KI-Sicherheits-TÜV“ nach Einsatzgebiet (Finanzen, Gesundheit, Verwaltung)
– Security-Checkliste für KI-generierte Softwareartefakte

PROBLEMFELD 5: QUALITÄTS- UND WAHRHEITSRISIKEN DURCH SYNTHETISCHE DATENRÜCKKOPPLUNG

Beobachtung
KI-Inhalte werden Teil zukünftiger Trainingsdaten („KI frisst sich selbst“). Risiko: Fehlerverstärkung, sinkende Originalität, Erosion überprüfbarer Quellen.

Normungs- und Regulierungsbedarf
– Standards für Quellentransparenz und Rückverfolgbarkeit
– Anforderungen an Datenvalidierung und Provenance (Herkunftsnachweis)
– Schutzmaßnahmen gegen Datenvergiftung (Training Data Security)

Idee für ANP
– Leitlinie „Provenance und Quellenkette“ für KI-Antwortsysteme
– Anschlussfähigkeit an Sicherheitsforschung (Training-Absicherung)

SCHLUSSFOLGERUNG / LEITMOTIV

KI verschiebt die Kontrollfrage von der Technik in die Governance.

Wer steuert Öffentlichkeit, Wahrheit und Wertschöpfung?

ANP kann die Brücke bauen zwischen
„KI nutzen“ und „KI verantwortbar nutzen“ – durch Kennzeichnung, Prüfbarkeit, Verantwortungslogik und Security-by-Design.

Hinweis: Diese Zusammenfassung wurde auf Basis der Podcast-Transkripte erstellt und für die Zielgruppe der Normenanwender kontextualisiert. Die Inhalte dienen der Information und ersetzen keine Rechtsberatung.