AI or Not
AI or Not · KI-Erkennung
AI or Not ist ein KI-Inhaltsdetektor, der Bilder, Text, Video und Audio auf KI-Generierung und Deepfakes prüft, mit kostenlosem Web-Tool sowie API und MCP-Server.
Über AI or Not
About
Was ist AI or Not
AI or Not ist eine Erkennungsplattform und fungiert als KI-Detektor, der Ihnen sagt, ob ein Inhalt von einer KI oder von einem Menschen stammt. Sie laden ein Bild hoch, fügen einen Text ein oder ziehen ein Video oder eine Audiodatei hinein, und das Tool liefert ein Urteil samt Konfidenzwert. Es deckt vier Inhaltstypen an einer Stelle ab: Bilder, geschriebenen Text, Video sowie Stimme oder Musik.
Das Unternehmen dahinter entstand 2023 und machte sich zuerst mit der Bilderkennung einen Namen. Der Ansatz: Die Modelle lesen die Pixel des Bildes, nicht Metadaten, Wasserzeichen oder Herkunftsetiketten. Das ist wichtig, weil das Löschen der EXIF-Daten oder das erneute Speichern eines Screenshots diese Signale meist beseitigt, und AI or Not nach eigener Aussage das Bild trotzdem erkennt.
Die wichtigste Einschränkung: Die Erkennung bleibt eine Wahrscheinlichkeit, kein Beweis. Ein Konfidenzwert nahe der Mitte der Skala heißt, dass das Tool unsicher ist, und kein Detektor liegt in jedem Fall richtig. Behandeln Sie das Ergebnis als einen Baustein einer Entscheidung, nicht als letztes Wort.
Erste Schritte
- Legen Sie ein kostenloses Konto mit Ihrer E-Mail-Adresse an, oder starten Sie eine Prüfung direkt von der Startseite ohne Anmeldung.
- Laden Sie Ihre Datei hoch oder fügen Sie Ihren Text in den Prüfer ein und wählen Sie den Inhaltstyp.
- Warten Sie auf das Ende der Analyse, meist ein bis zwei Sekunden, und lesen Sie Urteil und Konfidenzwert.
- Melden Sie sich im Dashboard an, um einen API-Schlüssel zu erzeugen, wenn Sie Prüfungen in großen Mengen fahren wollen.
Produktinformationen
Ein kurzer Überblick über Preise, unterstützte Plattformen und die Leistung von AI or Not.
Am besten für
Die Nutzer, Aufgaben und Szenarien, für die dieses Tool am besten passt.
Nutzer
- Journalisten und Faktenprüfer
- Content-Moderatoren
- Studierende und Texter
- Versicherungs- und Identitätsteams
Aufgaben
- KI-generierte Bilder erkennen
- Einen Textentwurf prüfen
- Video und Audio analysieren
- Inhalte in großen Mengen prüfen
Szenarien
- Eine Redaktion will bestätigen, dass ein online kursierendes Foto echt ist, bevor sie die Geschichte bringt.
- Ein Marktplatz filtert Verkäuferbilder auf gefälschte Produktfotos, bevor das Angebot live geht.
- Ein Texter prüft eine Kundenabgabe und braucht einen belegbaren Grund, sie abzulehnen.
- Ein Schadenteam leitet verdächtige Schadenfotos an einen menschlichen Sachbearbeiter weiter, statt einfach auszuzahlen.
Wichtigste Funktionen
Erkennung mehrerer Inhaltstypen
AI or Not prüft Bilder, Text, Video und Audio von einer Stelle aus, sodass Sie nicht für jedes Format zwischen Tools wechseln müssen. Der Bildprüfer ist am weitesten entwickelt, doch die Plattform behandelt Text, Video und Stimme als gleichwertige Inhaltstypen und nicht als Zusatz.
Bildanalyse auf Pixelebene
Der Bilddetektor liest die Pixel selbst, statt sich auf Metadaten, Wasserzeichen oder C2PA-Inhaltsnachweise zu verlassen. Dieser KI-Bilddetektor analysiert also auch eine Datei ohne Metadaten, einen erneut gespeicherten Screenshot oder einen Zuschnitt. Genau das trennt AI or Not von Detektoren, die ausfallen, sobald Metadaten verschwinden.
Aufschlüsselung pro Generator
Statt eines einfachen Ja oder Nein liefert die Bild-API eine Aufschlüsselung pro Generator zusammen mit dem Gesamturteil. Sie erkennt Ausgaben von Tools wie Midjourney, DALL·E und GPT Image, Stable Diffusion, Flux, Ideogram sowie Googles Nano Banana, und die Liste wird mit neuen Modellen laufend erneuert.
Deepfake-Erkennung und Stimmsignale
Die Video- und Audioprüfungen suchen nach Deepfake- und Stimmsignalen, nicht nur nach KI-Generierung. Das umfasst Gesichtstausch, geklonte Stimmen und fabrizierte Clips, also genau die Fälle von Betrug und Desinformation.
Erkennungs-API und MCP-Server
Dieselbe Erkennung, die das Web-Tool antreibt, läuft hinter einer KI-Erkennungs-API, samt MCP-Server für Tools wie Claude, Cursor und Codex. Entwickler erhalten Credits nach Nutzung ab der ersten Prüfung und JSON-Antworten mit Konfidenzwerten und modellspezifischen Details.
Sofortige Datenlöschung
Hochgeladene Dateien werden verarbeitet und sofort gelöscht, in jedem Tarif, auch im kostenlosen. Für Teams, die Kundenfotos oder Ausweisdokumente bearbeiten, entfällt damit das Speicher- und Leckrisiko, das mit aufbewahrten Medien einhergeht.
Vor- und Nachteile
Vorteile
- Deckt vier Inhaltstypen in einem Produkt ab, sodass ein einziges Konto Bilder, Text, Video und Audio abwickelt.
- Die pixelbasierte Bilderkennung funktioniert weiter, wenn Metadaten gelöscht oder Dateien neu gespeichert werden.
- Der kostenlose Tarif erlaubt Prüfungen ohne Bezahlung, und Credits nach Nutzung skalieren ab der ersten bezahlten Prüfung.
- Liefert Konfidenzwerte und Details pro Generator statt eines pauschalen Ja oder Nein.
- Starkes externes Signal: Die NewsGuard-Prüfung vom Mai 2026 vergab die volle Punktzahl bei stark veränderten Bildern.
Nachteile
- Die Erkennung ist probabilistisch, daher heißt ein Wert nahe der Mitte, dass das Ergebnis wirklich unsicher ist und weiterhin ein menschliches Urteil nötig bleibt.
- Am ausgereiftesten ist die Bildabdeckung; Text, Video und Audio wirken weniger ausgereift, wenn das Ihr Hauptanwendungsfall ist.
- Der Business-Tarif startet bei 100 Dollar pro Monat, viel für einen Einzelnutzer mit gelegentlichem Prüfbedarf.
- Eigene Modelle und private Bereitstellungen laufen über ein Vertriebsgespräch, nicht über einen Selbstbedienungskauf.
Häufige Fragen
Ja. Es gibt einen kostenlosen Tarif, der Prüfungen nach Anlage eines Kontos erlaubt, mit höheren Limits nach der Anmeldung. Bezahlte Credit-Pakete und der Business-Tarif ergänzen Volumen und senken die Kosten pro Prüfung.
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