Hikaku: Kostenlose Browser-Erweiterung markiert KI-Bilder direkt auf dem eigenen Gerät

Worum es geht

Auf GitHub ist die Browser-Erweiterung Hikaku erschienen. Sie markiert beim Surfen Bilder und Videos, die wahrscheinlich mit KI erzeugt wurden, und zeigt auch, warum sie zu diesem Schluss kommt. Der Name kommt aus dem Japanischen: hikaku (比較) heißt „Vergleich“. Die Entwickler wollen nach eigener Aussage abwägen, was ein Bild zu sein behauptet und welche Belege es tatsächlich mitbringt. Ihr Motto lautet sinngemäß:

Sehen heißt glauben. Prüf trotzdem.

Die Erweiterung ist Open Source unter der Apache-2.0-Lizenz und läuft in Firefox, Chrome und Edge. Für Firefox ab Version 140 (Desktop und Android) gibt es sie bei Firefox Add-ons. Im Chrome Web Store wird sie laut README noch geprüft, danach soll Edge folgen. Bis dahin kann man sie über die Release-Seite auf GitHub installieren. Die Projektseite ist hikaku.io.

Das Besondere ist der Datenschutz: Alles läuft auf dem eigenen Gerät. Es gibt keinen Server, kein Konto und keine Nutzungsstatistik. Heruntergeladen werden nur einmal die Modelldaten von Hugging Face, und zwar auf eine feste Version festgelegt („pinned by commit“). Das soll verhindern, dass sich das Modell unbemerkt ändert.

So funktioniert die Prüfung

Hikaku geht in drei Schritten vor:

1. Zuerst die Herkunftsdaten. Die Erweiterung liest Metadaten aus, also Zusatzinformationen, die in der Bilddatei stecken. Dazu gehören Content Credentials (C2PA), eine Art digitaler Herkunftsnachweis, den Kamerahersteller und KI-Anbieter in Dateien einbetten. Unterstützt werden JPEG, PNG, WebP, MP4/MOV sowie AVIF/HEIC. Außerdem wertet Hikaku die Standardformate IPTC, XMP und EXIF aus, etwa die Kennzeichnung trainedAlgorithmicMedia, Vermerke wie „Made with … AI“ oder Namen von Generatoren in den Software-Feldern. Auch Generierungsparameter, die Programme wie Automatic1111, ComfyUI, InvokeAI und NovelAI in ihre Bilder schreiben, werden erkannt. Steht in der Datei, dass sie mit KI erzeugt wurde, gilt das als Antwort.
2. Dann die Pixel. Die meisten sozialen Netzwerke entfernen Metadaten beim Hochladen. Dann bewertet ein Bilderkennungsmodell direkt im Browser das Bild. Es handelt sich um einen Detektor auf Basis von SwinV2, einer verbreiteten Architektur für Bilderkennung. Er läuft über ONNX Runtime, eine Software, die KI-Modelle plattformunabhängig ausführt. Mit Grafikkarte nutzt Hikaku WebGPU, also den Zugriff des Browsers auf die Grafikkarte, und rechnet in fp16 (halbe Genauigkeit). Ohne Grafikkarte läuft das Modell über WebAssembly (WASM) auf dem Prozessor, in einer stärker komprimierten uint8-Variante. Screenshots und flache Grafiken wie Chatverläufe, Programmoberflächen oder Folien überspringt das Modell, weil es sie schlecht beurteilen kann und sie sonst fälschlich als KI einstufen würde.
3. Die Belege zeigen. Jede Markierung führt ihre Signale, Quellen und die Sicherheit der Einschätzung auf. Die Entwickler ziehen dabei eine klare Grenze: Das Modell allein kann nur „wahrscheinlich KI“ sagen. Die Aussage „KI-generiert“ setzt einen Herkunftsnachweis voraus.

Was die Erweiterung schon kann

Verdächtige Bilder bekommen einen violetten Rahmen (durchgezogen, doppelt oder gestrichelt) oder einen Punkt in der Ecke. Fährt man mit der Maus darüber, erscheint eine Karte, etwa mit „AI-generated, 98%“. Ein Detailfenster zeigt die einzelnen Hinweise, die man auch als JSON kopieren kann. Per Rechtsklick lässt sich jedes Bild oder Video gezielt mit „Inspect for AI generation“ prüfen.

Auch Videos werden geprüft, darunter gestreamte auf YouTube oder TikTok. Pro sichtbarem Video zieht Hikaku drei Einzelbilder heraus und nimmt den Median der Werte, also den mittleren der drei. Bei animierten GIFs und WebPs werden das erste, das mittlere und das letzte Bild ausgewertet.

In Arbeit sind laut Funktionsliste:

Wichtig: C2PA-Nachweise werden bisher nur gelesen, ihre Signaturen aber nicht kryptografisch geprüft. Ein gefälschter Nachweis würde also derzeit nicht als Fälschung erkannt.

Wie zuverlässig ist das?

Die Entwickler machen ihre Grenzen ungewöhnlich offen. Mit dem eigenen Benchmark hikaku-bench haben sie die Erweiterung an echten Reddit-Inhalten getestet. Dabei wurden „weak labels“ verwendet, also Kennzeichnungen, die nicht für jedes Bild sicher überprüft sind. Die Ergebnisse:

Rund ein Drittel der KI-Bilder bleibt also unentdeckt. Bei Videos funktioniert die Erkennung noch kaum, weil sich das Bildmodell laut README nicht gut auf Einzelbilder aus Videos übertragen lässt. Da Reddit beim Hochladen Content Credentials und Metadaten entfernt, stützt sich Hikaku in sozialen Medien ganz auf das Bildmodell.

Als bekannte Schwachstellen nennen die Entwickler analoge Fotografie (jedes vierte Foto aus dem Forum r/analog wurde fälschlich markiert), glänzende Produktfotos, 3D-Renderings, Face-Swaps auf echten Fotos, die noch gar nicht erkannt werden, und KI-Videos. Die wichtigste Warnung steht ganz oben: Fehlt eine Markierung, heißt das nicht, dass das Bild von einem Menschen stammt. Wer eine Fehleinschätzung findet, kann mit der kopierten JSON-Ausgabe einen Erkennungsbericht auf GitHub einreichen.

Installation und technische Details

In Chrome und Edge lädt man die Datei hikaku-x.y.z-chrome.zip aus dem neuesten Release herunter und entpackt sie. Dann öffnet man chrome://extensions bzw. edge://extensions, schaltet den Entwicklermodus ein, klickt auf „Entpackte Erweiterung laden“ und wählt den Ordner aus. Beim ersten Bild startet ein einmaliger Modell-Download: rund 400 MB mit Grafikkarte, rund 200 MB ohne. Das Fortschrittsfenster der Erweiterung zeigt, wie weit er ist. Für Netze ohne freien Internetzugang lässt sich die Erweiterung mit npm run build -- --offline so bauen, dass das Modell gleich mitgeliefert wird. Die Erweiterung nutzt Manifest V3, den aktuellen Standard für Chrome-Erweiterungen.

Einordnung

Hikaku packt zwei Ansätze in ein Werkzeug, die sonst meist getrennt angeboten werden: das Auslesen von Herkunftsnachweisen und eine Bildanalyse. Anders als viele Online-Detektoren muss man keine Bilder auf fremde Server hochladen. Das ist ein echter Datenschutz-Vorteil. Dass die Erweiterung jede Markierung begründet und zwischen „wahrscheinlich KI“ und „nachweislich KI“ unterscheidet, ist bei solchen Werkzeugen nicht selbstverständlich.

Die eigenen Zahlen zeigen aber, wie schwer die Aufgabe bleibt. 65 Prozent Trefferquote bei 6 Prozent Fehlalarmen sind für einen ersten Hinweis brauchbar, für ein sicheres Urteil nicht. Wer auf einer Seite mit vielen Bildern scrollt, sieht bei dieser Fehlerquote regelmäßig falsche Markierungen. Ausgerechnet Deepfakes von echten Personen und KI-Videos, die bei Desinformation besonders heikel sind, erkennt die Erweiterung noch nicht oder kaum. Zudem stammen alle Messwerte von den Entwicklern selbst und beruhen auf ungenauen Kennzeichnungen. Unabhängige Tests gibt es bisher nicht. Hikaku eignet sich daher als zusätzlicher Prüfschritt für Neugierige, Journalisten und Moderatoren, ersetzt aber keine sorgfältige Recherche.