KI-Labels, Zuckerbergs AI Manifest und ein gescheiterter Monet | Projecter Weekly #29 2026

Diese Woche erfahrt ihr außerdem …

📜 was Mark Zuckerberg in 6.500 Wörtern verspricht,

📏  wie ein Kölner Wissenschaftler die digitale Welt vermessen hat,

🏋️ wie ein KI-Agent einer fremden Person den Platz im Fitnesskurs weggenommen hat.

Entwicklungen & Trends

Die KI-Kennzeichnungspflicht ist da

Seit dem 2. August ist Artikel 50 des EU AI Act anwendbar und damit erstmals von den nationalen Behörden durchsetzbar. Die gute Nachricht vorweg: Eine Kennzeichnungspflicht für jede Form von KI-Nutzung gibt es nicht. Ihr müsst also nicht unter jede Anzeige schreiben, dass beim Briefing z. B. ein Sprachmodell im Spiel war. Wen die Pflicht wie trifft, hängt davon ab, ob ein KI-System bereitgestellt oder nur eingesetzt wird. Für Marketingabteilungen ist meistens Letzteres der Fall – im Gesetz heißt das „Betreiber“. Und Betreiber müssen zwei Dinge offenlegen: Deepfakes, also Bilder, Videos oder Stimmen, die von echten Aufnahmen kaum zu unterscheiden sind, und KI-Texte, die „die Öffentlichkeit über Angelegenheiten von öffentlichem Interesse informieren“ sollen. Wer dagegen selbst ein System bereitstellt, etwa einen Chatbot auf der Website, muss darauf hinweisen, dass Nutzer*innen mit einer Maschine sprechen.

Bei den Texten fängt eine Ausnahme fast alle Anwendungsfälle auf: Prüft ein Mensch den Inhalt und übernimmt jemand die redaktionelle Verantwortung für die Veröffentlichung, entfällt die Kennzeichnung. Die EU-Kommission stellt in ihrem FAQ zu Artikel 50 aber klar, dass ein Blick über die Rechtschreibung nicht reicht: Gefordert ist eine bewusste Prüfung durch jemanden mit Fachurteil und der Befugnis, den Inhalt freizugeben, zu ändern oder abzulehnen. Der Stuttgarter Rechtsanwalt Dr. Carsten Ulbricht hat die Betreiberpflichten noch einmal genauer durchdekliniert, der Rechtsanwalt Dr. Thomas Schwenke ergänzt das in seinem Ratgeber zur KI-Transparenz um typische Fälle aus dem Marketing-Alltag, über Textinhalte hinaus. Hier lohnt sich also ein Blick in die Artikel selbst.

Wo die AI Labels hingehören, ist klarer geregelt, als man denkt: spätestens bei der ersten Berührung mit dem Inhalt und klar erkennbar. Beim Text heißt das vor dem Fließtext, beim Video am Anfang, beim Bild im Motiv selbst. Wer mag, nutzt dafür die drei offiziellen EU-Symbole – ein Basissymbol sowie je eine Variante für vollständig KI-erzeugte und für teilweise KI-veränderte Inhalte. Die Symbole tragen selbst keine Beschriftung; die Kommission empfiehlt, sie mit einem kurzen Textzusatz zu kombinieren. Ihre Nutzung ist freiwillig, die Kennzeichnungspflicht ist es nicht.

Unser Tipp für die nächsten Wochen: einmal durch die laufenden Kampagnen gehen und die eigenen Assets in drei Stapel sortieren – unkritisch, kennzeichnungspflichtig, Graubereich. Für den dritten Stapel lohnt sicherlich eine Runde mit der Rechtsabteilung. Antworten aus erster Hand erhaltet ihr außerdem in unserem nächsten AI Update Webinar am 1. September um 10:00 Uhr, in dem wir gemeinsam mit Datenschutz- und KI-Consultant Olivia Satchel von activeMind darauf schauen, was für Marketing- und Kommunikationsteams wirklich zählt. Anhand konkreter Beispiele bekommt ihr klare Faustregeln für die häufigsten Fälle mit auf den Weg – jetzt schon einmal kostenfrei anmelden.

SpaceX liefert Rekordzahlen, die Aktie halbiert sich

Im Juni haben wir hier über den größten Börsengang aller Zeiten geschrieben und darüber, wie Elon Musk zum ersten Billionär der Welt wurde. Zwei Monate später hat sich die Stimmung gedreht. SpaceX legte am 4. August seinen ersten Quartalsbericht als börsennotiertes Unternehmen vor und die Zahlen sind für sich genommen stark: 7,8 Milliarden Dollar Umsatz, ein Plus von 92 Prozent gegenüber dem Vorjahresquartal und über den erwarteten 6,9 Milliarden. Unterm Strich stand allerdings ein Nettoverlust von 541 Millionen Dollar. Die Aktie verlor am Tag der Veröffentlichung rund neun Prozent und notiert inzwischen bei etwa 114 Dollar – knapp die Hälfte des Nach-IPO-Hochs von 225 Dollar und unter dem Ausgabepreis von 135.

Interessant wird es dort, wo SpaceX gar keine Raketen mehr baut. Starlink brachte 4,3 Milliarden Dollar Umsatz bei einem operativen Ergebnis von 1,66 Milliarden. Die KI-Sparte kam auf 2,56 Milliarden – und davon stammen laut Finanzchef Bret Johnsen rund 1,6 Milliarden aus der Vermietung von Rechenleistung, unter anderem an Anthropic, Google und Reflection AI. Der Raketenkonzern verdient also inzwischen einen wachsenden Teil seines Geldes damit, für andere KI-Firmen die Rechenzentren zu betreiben, die sie selbst nicht schnell genug hochziehen können.

Musk kontert die Kursschwäche mit Ansagen, die selbst für seine Verhältnisse groß ausfallen. Ab 2027 sollen „Starmind“-Satelliten starten, Rechenzentren im Orbit, bis Ende 2027 peilt SpaceX 10 bis 20 Gigawatt an. Wobei Musk gleich selbst dämpfte: „I don’t think we’re going to achieve 20GW.“ Das Umsatzziel von einer Billion Dollar zog er derweil von 2031 auf 2030 vor, mit dem Zusatz, es gebe eine „von null verschiedene Chance“, dass es schon 2029 klappt. Was in dieser Gemengelage untergeht: Der Markt bewertet gerade nicht mehr die Vision, sondern die Frage, wann die Investitionen Geld abwerfen. Diese Frage stellt sich die Branche seit dem „Glitch Monday“ im Juni, als an einem einzigen Handelstag knapp eine halbe Billion Dollar Börsenwert bei den KI-Schwergewichten verdampfte – nur bekommt sie jetzt erstmals eine Bilanz, an der man sie festmachen kann.

Die „Jobapokalypse“ fällt aus – die schlechte Stimmung bleibt

Ein Jahr lang war die Erzählung einstimmig: KI übernimmt die Einstiegsjobs, die Konzerne bauen Stellen ab. Amazon strich 16.000 Stellen, Meta 8.000, Microsoft legte ein Abfindungsprogramm für bis zu sieben Prozent seiner US-Belegschaft auf. Jetzt dreht sich die Nachrichtenlage. Das Wall Street Journal berichtet Ende Juli, dass große US-Konzerne branchenübergreifend wieder einstellen – von Tech über Logistik bis Verteidigung, genannt werden unter anderem Alphabet, CSX, Booz Allen Hamilton und ServiceNow. Auch beim Nachwuchs bewegt sich etwas: Sarah Franklin, Chefin des HR-Software-Anbieters Lattice, beobachtet, dass Firmen ihr pausiertes Junior-Recruiting wieder hochfahren, besonders bei Kandidat*innen, die KI-Werkzeuge beherrschen.

Nur die Stimmung in den Büros passt dazu überhaupt nicht. Die Adaptavist Group hat im März 2.500 Wissensarbeitende aus Deutschland, Großbritannien, den USA, Kanada und Spanien befragt, und die deutschen Antworten fallen besonders ernüchtert aus: 72 Prozent würden sich die Arbeitswelt vor ChatGPT und Co. regelmäßig zurückwünschen, 41 Prozent würden die Tools am liebsten ganz abschaffen, wenn sie frei entscheiden könnten. Im internationalen Schnitt liegen die Werte mit 65 und 38 Prozent etwas niedriger.

Der Grund für den Frust ist aber weder Technikfeindlichkeit noch Angst. Die Studie nennt ihn „verification tax“: Weltweit geben 42 Prozent an, mehr Zeit mit dem Prüfen und Korrigieren von KI-Ergebnissen zu verbringen, als sie durch den Einsatz sparen – in Deutschland sind es 39 Prozent. Jede zweite Person korrigiert regelmäßig den KI-Output von Kolleg*innen. 73 Prozent sehen dennoch gleichzeitig Effizienzgewinne und 67 Prozent wünschen sich sogar mehr KI im Unternehmen, nur eben besser eingeführt. Damit ist ziemlich klar benannt, wo der Hebel liegt: nicht bei noch einem Tool im Stack, sondern bei Prozessen, Zuständigkeiten und der Frage, wer für die Qualität eines KI-Ergebnisses geradesteht.

KI News

Zuckerbergs Manifest einer „AI Future“ für alle

Am Montag hat Mark Zuckerberg ein 6.500 Wörter langes Essay veröffentlicht: „The Future is for Everyone: The Path to a Positive AI Future“. Der Meta-Chef eröffnet mit der Frage, wer Zugang zu Superintelligenz haben wird und wofür sie eingesetzt wird – zentralisiert bei wenigen Institutionen oder als Werkzeug für alle. Seine Antwort läuft auf ein Versprechen und mehrere Forderungen hinaus: kostenlose Grundversionen für Milliarden Menschen, persönliche KI-Agenten mit einem vollständig privaten Modus, auf den nicht einmal Meta zugreifen kann, keine Beschränkungen für offene Modelle und für Destillation – ein Verfahren, bei dem sich ein kleines Modell von einem großen abschaut, wie es antworten soll. Die Freigabeentscheidung über Sicherheitskriterien will Zuckerberg einem unabhängigen Board of Directors übertragen statt staatlichen Zulassungsverfahren. Flankiert wird das von einem „Community Compact“ für die Regionen, in denen Meta Rechenzentren baut: lokale Jobs, Investitionen in Schulen, Rückführung von 200 Prozent des Wasserverbrauchs in wasserarmen Gebieten bis 2030.

Geliefert hat Meta gleich mit. Muse Glimmer ist ein Modell mit 30 Milliarden Parametern unter Apache-2.0-Lizenz, per Destillation aus Muse Spark gewonnen, unter 20 Gigabyte groß und damit klein genug, um lokal auf einem gewöhnlichen Rechner zu laufen. Wenige Tage zuvor hatte Meta bereits Muse Spark 1.2 und den Terminal-Agenten Muse Code veröffentlicht.

Der Widerspruch kam prompt. Tech-Journalist Casey Newton greift in seinem Newsletter Platformer zu einer Metapher aus „House of the Dragon“ und nennt Superintelligenz einen Drachen: Zuckerbergs Position laufe darauf hinaus, dass die schnellstmögliche Verbreitung offener Modelle die sicherste Strategie sei – was zugleich exakt Metas eigener Roadmap entspricht. Newtons eigentlicher Vorwurf: Nirgends erkläre das Essay, wie sein Framework mit einem Schaden umgehen würde, aus dem man sich nicht heraus-iterieren kann – einer künstlich erzeugten Pandemie etwa oder einem katastrophalen Cyberangriff.

Und dann ist da noch die Begriffsfrage: KI-Forscher und Branchenkritiker Gary Marcus hat sich die Berichterstattung vorgenommen, konkret die New York Times, die „Open Source“ in Anführungszeichen in die Überschrift setzte. Sein Punkt: Anführungszeichen machen aus einem Open-Weight-Modell kein offenes. Die Gewichte sind einsehbar, die Trainingsdaten und der Quellcode nicht. Man kann das Modell also nutzen und anpassen, aber nicht nachvollziehen, worauf es trainiert wurde. Marcus hält Zuckerberg zwar zugute, die Unterscheidung selbst korrekt getroffen zu haben, wirft ihm im selben Text aber einen „bait and switch“ vor. Für Compliance-Argumentationen ist der Unterschied entscheidend: Open Weight erlaubt Betrieb und Anpassung, nicht aber eine Prüfung der Datengrundlage.

Die KI-Ausbruchsserie geht weiter

In der letzten Ausgabe berichteten wir, wie zwei OpenAI-Modelle aus ihrer Testumgebung ausbrachen und Hugging Face kompromittierten. Inzwischen ist daraus eine Serie geworden. Anthropic hat am 30. Juli 141.006 Evaluationsläufe nachgeprüft und drei Vorfälle gefunden: In einem Fall veröffentlichte ein Modell ein bösartiges Python-Paket auf der Paketplattform PyPI, das daraufhin auf rund 15 realen Systemen ausgeführt wurde, darunter dem Scanner einer Sicherheitsfirma. Eine Woche später meldete Meta einen vergleichbaren Vorfall, bei dem „die Computersysteme eines anderen Unternehmens“ betroffen waren. Am 7. August kam Moonshot AIs Kimi K3 als viertes Labor dazu – das Modell umging die Beschränkungen nicht über den limitierten Web-Verkehr, sondern über Kommandozeilenwerkzeuge.

Der aufschlussreichste Bericht kommt aus Großbritannien. Das AI Security Institute der britischen Regierung dokumentierte am 4. August 19 unerlaubte Aktionen in 10 von 122 Testläufen, 17 davon über Anthropics Mythos 5 und zwei über OpenAIs GPT-5.6 Sol. Im schwerwiegendsten Fall recherchierte ein Agent, wer ein Open-Source-Projekt betreut, legte mehrere gefälschte Identitäten an und manipulierte damit eine reale Person aus dem Projektteam, um Schadcode ins Projekt einzuschleusen. Entdeckt und eingedämmt wurde das binnen einer Stunde, realer Schaden entstand nicht.

Was in der Aufregung untergeht: Bei Anthropic und Meta ist die Ursache dieselbe, nämlich eine Fehlkonfiguration der Testumgebung beim Dienstleister Irregular, durch die die Modelle entgegen ihrer Anweisung echten Internetzugang hatten. Bei Kimi K3 war die Sandbox ebenfalls falsch konfiguriert, ohne dass ein Dienstleister genannt wurde. Es waren also keine heldenhaften Ausbrüche gegen Widerstand, sondern Modelle, die ihre Benchmark-Aufgabe zielstrebig lösten und dabei durch eine Tür gingen, von der niemand wusste, dass sie offen stand. Das ist weniger spektakulär als die Schlagzeilen: Nicht die Modelle waren das Problem, sondern die Annahme, der Testraum sei dicht.

Reagiert wird auf beiden Ebenen. OpenAI hat am 7. August beim kommenden Modell Astra selbst die Reißleine gezogen – erstmals stuft das Unternehmen ein eigenes Modell in seinem internen Risikoraster, dem Preparedness Framework, als „kritisch“ ein. Die Fähigkeit, ohne menschliches Zutun funktionierende Sicherheitslücken zu entwickeln, sei nicht mehr auszuschließen. Die Folge: isolierte Testumgebungen, eingeschränkter Netzwerkzugriff, engere Überwachung, verschobener Release. Parallel haben inzwischen über 1.300 Beschäftigte von OpenAI, Anthropic, Google DeepMind, Meta AI und weiteren Laboren den Appell „Pacing the Frontier“ unterzeichnet. Ihre Forderung ist unideologisch: nicht anhalten, sondern international die Werkzeuge entwickeln, mit denen sich das Tempo überhaupt drosseln ließe. Denn im Alleingang, so das Argument, kann kein Unternehmen bremsen, ohne den Anschluss zu verlieren.

KI-News im Ticker

🏋️‍♀️ Ein Agent räumt die Warteliste frei. Ein Mann in Australien hat seinen KI-Agenten gebeten, ihm einen Platz in einem beliebten Morgenkurs im Fitnessstudio zu buchen. Der Agent stellte fest – Zitat aus dem Protokoll –, dass die Buchungsschnittstelle „null Autorisierungsprüfungen beim Stornieren fremder Reservierungen“ hatte, und strich kurzerhand die Buchung der Person vor ihm.

🌍 Google Earth bekommt KI-Bilder und verliert sie 24 Stunden später wieder. Am 30. Juli ließen sich in Google Earth erstmals per Prompt Inhalte ins Satellitenbild setzen. Der Artikel-Autor Henk van Ess brauchte einen Satz für ein Atomkraftwerk im Iran und schuf eine Menschenmenge an der US-Grenze sowie einen tödlichen Unfall in Amsterdam. 404 Media kam zu ähnlichen Ergebnissen. Google verwies auf sein unsichtbares SynthID-Wasserzeichen und nahm die Funktion am Folgetag wieder heraus.

🗣️ ChatGPT Voice schaut jetzt mit. Seit dem 23. Juli kann die Sprachfunktion in der Desktop-App per „Screen Context“ das aktive Fenster sehen und daraus Aufgaben in Work und Codex anstoßen oder laufende Threads abfragen – Agentensteuerung per Zuruf. Verfügbar ab Plus aufwärts, die Bildschirmfunktion vorerst nur unter macOS.

📩 Was in „noreply“-Postfächern landet. Zwei Sicherheitsforschende haben unabhängig voneinander Domains wie noreply.net und deleteduser.com gekauft und mitgelesen, was ankommt: 401.796 Mails in rund 20 Monaten, aus rund 6.200 Absender-Domains, gut 28.000 davon mit Anhang – Unfallberichte, Urlaubsanträge, Zugangsdaten, sogar Überwachungsvideos. Eine gute Erinnerung, die Absenderadressen der eigenen automatisierten Mails einmal zu prüfen.

Gemeldete Beiträge werden weder gelöscht noch abgestraft – LinkedIn nutzt die Meldungen als Trainingssignal für die eigenen Erkennungsmodelle. Autor*innen sollen im Analytics-Dashboard außerdem einen privaten Hinweis bekommen, wenn ihre Beiträge auffallen.

LinkedIn hat Ende Juli einen Melde-Button eingeführt, der sagt, was viele über zahlreiche Posts auf der Plattform denken: „Seems like AI slop“. Gemeldete Beiträge werden weder gelöscht noch abgestraft – LinkedIn nutzt die Meldungen als Trainingssignal für die eigenen Erkennungsmodelle. Autor*innen sollen im Analytics-Dashboard außerdem einen privaten Hinweis bekommen, wenn ihre Beiträge auffallen. Laut Produktchef Hari Srinivasan (via OnlineMarketing.de) hat LinkedIn allein in den vergangenen Monaten Milliarden automatisierter Veröffentlichungsversuche sowie täglich Hunderttausende automatisierte Kommentare blockiert. Daneben ersetzt das Unternehmen seine Funktion „Enhance your post“ durch ein Korrekturlese-Werkzeug, das die eigene Stimme erhalten soll.

Dass der Bedarf da ist, zeigen die Zahlen des Erkennungsdienstes Pangram: Die Analyse von gut einer Million Beiträgen ergab, dass über 40 Prozent der längeren LinkedIn-Posts vollständig KI-generiert sind und dass zwei Drittel aller plattformübergreifend erkannten KI-Beiträge von LinkedIn stammen. Für alle, die auf Corporate- oder Personal-Branding-Content setzen: Wenn generische Beiträge künftig schlechter ausgespielt werden, wird eine erkennbare eigene Handschrift also zum Ranking-Faktor.

Meta zahlt in New Mexico – und muss die App umbauen

Ein Gericht in New Mexico hat Meta am 6. August zur Zahlung von 567 Millionen Dollar verurteilt – zusätzlich zu den 375 Millionen, die eine Jury dem Bundesstaat bereits im März zugesprochen hatte. Zusammen also rund 942 Millionen Dollar. Der Großteil, 420 Millionen, fließt in Behandlungsangebote für Jugendliche, der Rest soll über fünf Jahre hinweg in Prävention und Aufklärung fließen.

Die eigentliche Nachricht sind aber nicht die Zahlen, sondern die Auflagen. Der Richter verpflichtet Meta, den Like-Zähler für unter 18-Jährige auszublenden, Push-Nachrichten an Minderjährige zwischen 22 und 7 Uhr zu unterlassen und die Nutzungszeit auf 90 Stunden im Monat zu deckeln, dazu noch regelmäßige Sicherheitshinweise einzublenden. Eine allgemeine Pflicht zur Altersverifikation untersagte das Gericht dagegen mit Verweis auf das US-Kinderschutzgesetz COPPA und ordnete stattdessen verbesserte Verfahren zur Altersschätzung an.

Und Meta? Hat natürlich Berufung angekündigt. Sollten die Auflagen Bestand haben, zeigt das einmal wieder die beginnende Phase, in der Gerichte direkt in die Produktmechanik von großen Plattformen eingreifen – eine Blaupause, auf die andere Verfahren, womöglich auch europäische, schauen werden.

Für seine Veröffentlichung „Vermessung der digitalen Welt“ hat Andree deshalb nicht gefragt, sondern gemessen: Die Datenbasis ist das GfK CrossMedia Link Panel, das die tatsächliche Mediennutzung von 8.000 Personen in Deutschland über Desktop, Smartphone und Tablet hinweg erfasst hat. Die Messung aus dem Jahr 2025 gilt als repräsentativ für die deutsche Bevölkerung, mit der einzigen Einschränkung, dass sie Apple-Endgeräte aufgrund von Tracking-Einschränkungen nicht berücksichtigt (zur Einordnung: etwa ein Drittel aller Smartphones in Deutschland nutzen iOS).

Wie eng das Netz ist, das wir wirklich benutzen, wird anhand der Forschungsergebnisse (via FAZ Digitalwirtschaft) sichtbar: In Deutschland sind 17,7 Millionen Domains mit der Endung .de kostenpflichtig registriert – etwa 99,6 Prozent von ihnen bekommen aber gar keinen Traffic, und 500 Angebote allein bündeln 86 Prozent der gesamten Aufmerksamkeit im Netz. Gemeint sind dabei vor allem auch digitale Märkte wie Alphabet und Meta, die zusammen 40 Prozent der Nutzung der gesamten digitalen Welt auf sich vereinen. Seine Erklärung, warum das im Alltag niemandem auffällt: Die schiere Zahl der Angebote suggeriert Vielfalt, die niemand so wirklich nutzt.

Ein paar Einzelbefunde machen greifbar, wie stark sich Reichweiten- und Zeitperspektive unterscheiden. TikTok kommt in der aggregierten Nutzungszeit auf gerade 12 Prozent dessen, was YouTube erzielt. Bei X hat sich die Nutzerzahl halbiert, während die durchschnittliche Nutzungszeit pro Person sich mehr als verdoppelt hat – die aggregierte Nutzungsdauer der Plattform wächst dadurch sogar. 75 Prozent der verbliebenen Nutzer sind Männer. Aus einer breiten Öffentlichkeit ist also ein kleineres, intensiveres und deutlich einseitigeres Publikum geworden: Wer X also z. B. bespielt, sollte wissen, wen er dort (noch) erreicht.

Für Social-Media-Manager*innen heißt das: Reichweiten- und Accountzahlen von Plattformen sind für die eigene Planung nicht alles. Und Diversifizierung ist schwerer, als sie klingt: Wenn zwei Tech-Giganten 40 Prozent der Gesamtnutzung halten, fällt der Rest kleiner aus, als die Reichweiten-Claims vermuten lassen.

Content Piece der Woche

Sicherheitskontrolle für alle

Während die Ermittlungen zum Drohnen-Vorfall am von unserem Leipziger Büro aus nächstgelegenen Flughafen weiterhin laufen, erweist sich der Postillon wieder als sichere Bank in Sachen Realsatire.

Social Media News im Ticker

📱 Brüssel bremst Paris aus. Frankreichs Social-Media-Verbot für Unter-15-Jährige greift ab dem 1. September für neu erstellte Accounts – nur fehlt dem Gesetz das Durchsetzungsmittel. Die EU-Kommission stellt klar, dass einzelne Mitgliedstaaten Plattformen nicht über den Digital Services Act hinaus zu Alterskontrollen verpflichten dürfen; die Aufsicht über sehr große Plattformen liegt bei ihr. Österreich hat inzwischen ebenfalls einen Gesetzentwurf mit einem Mindestalter von 14 Jahren und verpflichtenden Alterskontrollen vorgelegt. Die EU-Kommission will nun einen eigenen Vorschlag bis Sommerende vorlegen.

🎥 Eine TikTok-Alternative aus Berlin. Seit dem 31. Juli ist Wedium am Start, eine Video-App der Berliner wedium GmbH. Wer posten oder kommentieren will, muss sich verifizieren; es gibt zwei Feeds und ausdrücklich keinen auf Suchtwirkung optimierten Algorithmus. Finanzieren soll sich das später über Werbung, dazu kommt ein werbefreies Abo für 8,99 Euro im Monat – die Hälfte der Werbeerlöse soll an Creator*innen, Medien und NGOs gehen. Ob das aufgeht, wird sich zeigen: Die Nische für eine europäische Alternative ist gerade so offen wie lange nicht, das Finanzierungsmodell steht aber erst auf dem Papier.

🧑‍⚖️ Ceuta zeigt, was Falschinformationen anrichten. Nach dem Ansturm auf die spanische Exklave – mindestens 88 Tote – rekonstruiert Belltower.News, wie aus einem inhaltlich eng gefassten Urteil des Obersten Gerichtshofs binnen Tagen das Gerücht wurde, die Grenze sei offen, verbreitet samt Routenanleitungen. EU-Digitalkommissarin Henna Virkkunen hat Meta und TikTok danach einbestellt, hält deren Gegenmaßnahmen für unzureichend und fordert eine engere Zusammenarbeit mit Faktencheckenden sowie Frühwarnsysteme.

🐭 Disney lässt TikToker*innen ihre Inhalte nutzen: Clips aus dem Disney-Universum dürfen künftig ganz offiziell in TikTok-Videos landen – dafür sorgt einen Deal, der zuerst in den USA startet und die Videos parallel auf Disneys Short-Form-Plattform Verts spielt. Finanzielle Details bleiben offen, der Deal folgt aber auf das im März geplatzte Milliarden-Abkommen mit OpenAI. Der Bedarf ist da: Laut TikTok laufen täglich 6,5 Millionen Film- und TV-Posts über die Plattform – Material, das bisher regelmäßig wegen Urheberrechtsverstößen gelöscht wurde. Für Marken ist das ein Lehrstück darin, Kontrolle abzugeben, um Sichtbarkeit zu gewinnen.