KI und Pornografie: Risiken für LGBTQ+ und KinderCEFR B2
2. Apr. 2026
Adaptiert nach Guest Contributor, Global Voices • CC BY 3.0
Foto von franco alva, Unsplash
Künstliche Intelligenz hat die Erzeugung realistischer Erwachsenenvideos und -bilder erheblich vereinfacht. Viele Systeme werden mit großen Datensätzen trainiert und erzeugen Inhalte auf Abruf, ohne dass sie auf die Ähnlichkeit einer einzelnen Person beruhen. 2025 berichtete Pornhub, dass „Lesbian" die meistangesehene Kategorie war und „Transgender" an zweiter Stelle lag; gleichzeitig stiegen Suchen nach „AI porn generators", und eine Seite verzeichnete im Januar 8.57 million Besucher.
Forschende sehen juristische und ethische Probleme. Aurélie Petit bezeichnete einen Großteil der KI-Erwachsenenmedien als „nicht fotorealistische Medien", die oft nicht klar durch Plattformregeln oder Gesetze erfasst werden. Miranda Wei warnte davor, dass Trainingsdatensätze hasserfüllte oder nicht einvernehmliche Bilder enthalten können, was reale Schäden verursacht.
Es gibt erste gesetzliche Reaktionen: Im vergangenen Jahr verabschiedete der US-Kongress den TAKE IT DOWN Act, der die Veröffentlichung intimer, nicht einvernehmlicher Bilder in den USA verbietet. In Tennessee ist das Teilen von Deepfakes strafbar, und in Kalifornien unterzeichnete Gouverneur Gavin Newsom ein Gesetz zur Bekämpfung von Deepfakes mit einer Pflicht zur Aufbringung von Wasserzeichen. Trotzdem bleibt ein großer Teil KI-erzeugter Pornografie rechtlich in einer Grauzone.
Interessenvertreter und Forschende beschreiben konkrete Schäden: Mainstream-Transpornografie bestätigt Vorurteile und verbreitet schädliche Klischees. Plattformen bieten umfangreiche Anpassungsmöglichkeiten — etwa Alter, Körperteile und zahlreiche Optionen zur Herkunft oder Haut — die trans Frauen sexualisieren und objektifizieren können. KI verstärkt zudem unrealistische Bilder von schwulen Männern; 2025 nannten Männer Begriffe wie „femboy" und „twink" häufig, und Suchen nach „cute femboy" stiegen um 79 Prozent. UNICEF berichtete 2026, dass in 11 Ländern mindestens 1.2 million Kinder angaben, ihre Bilder in sexuelle Deepfakes verwandelt gesehen zu haben. Forschende warnen, dass viele Modelle zwar Sicherheitsregeln angeben (etwa ChatGPTs Richtlinien), böswillige Akteure aber oft Umgehungsmöglichkeiten finden. Ab Dezember 2025 erzeugte und verbreitete Grok nach Recherchen mehr als 1.8 million sexualisierte Bilder von Frauen.
Schwierige Wörter
- erzeugung — Herstellung von Bildern oder Videos
- Datensatz — Sammlung von Daten für ComputeranwendungenDatensätzen
- einvernehmlich — mit Zustimmung aller beteiligten Personeneinvernehmliche
- Deepfake — manipuliertes Bild oder Video, das echt wirktDeepfakes
- Wasserzeichen — sichtbares Merkmal, das Herkunft zeigt
- Grauzone — Bereich ohne klare rechtliche Regeln
- objektifizieren — als Objekt behandeln und entmenschlichen
- Umgehungsmöglichkeit — Methode, um Regeln zu umgehenUmgehungsmöglichkeiten
Tipp: Fahre über markierte Wörter oder tippe darauf, um kurze Definitionen zu sehen – während du liest oder zuhörst.
Diskussionsfragen
- Welche Folgen kann die weitreichende Anpassbarkeit von Pornografie (Alter, Körperteile, Herkunft, Haut) für trans Frauen und andere Gruppen haben?
- Welche Maßnahmen finden Sie sinnvoller: Gesetze wie das TAKE IT DOWN Act oder technische Lösungen wie verpflichtende Wasserzeichen? Begründen Sie Ihre Meinung.
- Wie könnten Forschende und Plattformen besser verhindern, dass Trainingsdatensätze hasserfüllte oder nicht einvernehmliche Bilder enthalten?
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