Über 90 Prozent lehnen ab, KI wird trotzdem mehr genutzt: Was die DGPh-Umfrage 2026 offenlässt

Die Deutsche Gesellschaft für Photographie hat mit der Hochschule Hannover die achte Erhebung zum deutschen Bildermarkt veröffentlicht, und die Zahlen zeigen einen Graben, der tiefer wird statt sich zu schließen: Der Anteil der Redaktionen, die künftig KI-generierte Bilder oder Videos einsetzen wollen, ist von 46,2 auf 56,6 Prozent gestiegen. Gleichzeitig lehnen über 90 Prozent der befragten Fotograf:innen und Bildagenturen ab, ihre eigenen Werke für das Training von KI-Modellen zur Verfügung zu stellen.

Die Frage, die die Studie selbst offenlässt

Diese beiden Zahlen nebeneinander werfen eine Frage auf, die der Bericht selbst nicht beantwortet: Wenn über 90 Prozent der professionellen Bildschaffenden ihre Werke für KI-Training verweigern, woher stammen dann die Trainingsdaten der Modelle, die genau jetzt immer mehr Redaktionen einsetzen wollen? Die Studie dokumentiert den Graben präzise, lässt aber offen, was auf der anderen Seite tatsächlich passiert – eine Lücke, die genauso zur Einordnung gehört wie die Zahlen selbst.

Die unbequeme Antwort

Die ehrliche Antwort ist unangenehmer als die Frage: Der größte Teil dessen, was aktuelle Bildmodelle "wissen", wurde vermutlich absorbiert, bevor es überhaupt eine Möglichkeit gab, dem zuzustimmen oder zu widersprechen – zu einem Zeitpunkt, an dem weder eine Lizenzstruktur noch eine organisierte Ablehnung existierte. Die aktuelle Verweigerungshaltung von über 90 Prozent ist real und nachvollziehbar, wirkt aber vor allem auf zukünftige, zusätzliche Lizenzierung – nicht rückwirkend auf das, was ein bereits trainiertes Modell in sich trägt. Das ist dieselbe Grenze, die sich beim GEMA-Urteil gegen Suno zeigte: Ein Gericht kann feststellen, dass ein Training unrechtmäßig war, ändert damit aber nicht automatisch, was ein bereits existierendes Modell bereits gelernt hat.

Warum die Ablehnung trotzdem nicht bedeutungslos ist

Das relativiert die Verweigerungshaltung, macht sie aber nicht wirkungslos. Für neue Modellversionen, für aktuelle Arbeiten, die erst jetzt entstehen, und als Verhandlungsposition gegenüber Plattformen, die auf frische, hochwertige Bilder angewiesen sind, bleibt die kollektive Ablehnung ein reales Druckmittel – nur eben eines, das nach vorne wirkt, nicht rückwärts. Wer heute als Fotograf oder Agentur ablehnt, verhindert nicht, dass bestehende Modelle bereits gelernt haben, sondern bestimmt mit, worauf die nächste Modellgeneration aufbauen kann.

Was das für die eigene Praxis bedeutet

Für Studios wie unseres, die selbst zwischen klassischer Fotografie und KI-gestützter Produktion arbeiten, ist die praktische Konsequenz eine doppelte: Die eigene Handschrift lässt sich nicht dadurch schützen, dass man KI-Training pauschal ablehnt – dafür ist der Zug für bereits trainierte Modelle zu weit gefahren. Schützen lässt sie sich eher so, wie ich es bereits zur Werkzeugunabhängigkeit beschrieben habe: über ein Ergebnis, das erkennbar bleibt, unabhängig davon, welches Modell gerade zum Einsatz kommt – nicht über die Hoffnung, ein einzelnes Werkzeug bliebe von fremden Trainingsdaten verschont.

Fazit

Die DGPh-Umfrage 2026 zeigt einen Markt, der in zwei Richtungen gleichzeitig auseinanderdriftet: mehr Nachfrage nach KI-Bildern, mehr Ablehnung, dafür Trainingsdaten zu liefern. Die eigentlich interessante Erkenntnis liegt aber in dem, was die Studie nicht sagt – dass diese Ablehnung ein Modell, das schon trainiert ist, nicht mehr zurückholen kann. Wer das ignoriert, kämpft einen Kampf, der längst an anderer Stelle entschieden wurde. Wer es anerkennt, kann die eigene Position wenigstens für das einsetzen, was noch nicht entschieden ist.