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NEUE FOLGE: 28.7.2025

KI-Entwicklungen mit Relevanz für die Normung

Datum: 2. August 2025
Zielgruppe: Fachgremien, Normenanwender:innen, Arbeitskreise im NA Normenpraxis

1. Deepfake-CEO in Hongkong – neue Anforderungen an Normen für Identitätsprüfung und Kommunikationssicherheit

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

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.