Governance für LLM-generierte ALT-Texte 2025 — Qualitäts-Scoring und signierte Audit-Trails

Veröffentlicht: 29. Sept. 2025 · Lesezeit: 4 Min. · Von Unified Image Tools Redaktion

LLM-gestützte ALT-Erstellung ist Standard, doch Inkonsistenzen, unpassende Formulierungen und fehlende Attribution treten weiter auf. 2025 müssen Webteams Scoring, Review und Signatur kombinieren, um KI-Ausgaben zuverlässig auszuliefern. Dieser Beitrag zeigt die Qualitätsmetriken, Freigabe-Workflows und die C2PA-Einbindung, die für Governance von LLM-generierten ALT-Texten nötig sind.

TL;DR

  • Drei Kennzahlen: Semantic Relevance, Toxicity, Policy Compliance (0–1). Unterhalb des Schwellenwerts wird neu generiert.
  • Redaktions-Workbench: alt-safety-linter markiert verbotene Begriffe und Datenschutzverstöße, Reviewer signieren die korrigierte Version.
  • C2PA-Integration: ALT-Text in assertions einbetten und mit signiertem Manifest ausspielen, um Manipulation im CDN zu verhindern.
  • Rechtehinweis erzwingen: Fehlen © oder Namen, werden Metadaten automatisch ergänzt.
  • Kontinuierliche Verbesserung: Bildschirmleser-Logs sammeln und Prompts sowie Scoring-Modelle regelmäßig nachjustieren.

Qualitäts-Scoring entwerfen

MetrikModell / BerechnungSchwelleMaßnahme bei Fehler
Semantic RelevanceCLIP-Ähnlichkeit / eigenes ViT≥ 0,78ALT neu generieren, Prompt mit Kompositionshinweisen erweitern
ToxicityPerspective API / OpenAI Safety≤ 0,08Blacklist pflegen, bildhafte Sprache im Prompt reduzieren
Policy ComplianceRegex + Custom-LLM≥ 0,9Styleguide-Verstoß kennzeichnen, Reviewer korrigiert
// pipelines/alt/scoring.ts
import { scoreRelevance } from './models/clip'
import { scoreToxicity } from './models/toxicity'
import { evaluatePolicy } from './rules/policy'

export async function scoreAlt({ imageVector, altText }: { imageVector: Float32Array; altText: string }) {
  const [relevance, toxicity, compliance] = await Promise.all([
    scoreRelevance(imageVector, altText),
    scoreToxicity(altText),
    evaluatePolicy(altText)
  ])
  return { relevance, toxicity, compliance }
}

Speichere die Scores in alt-moderation.log und verknüpfe sie mit dem C2PA-Manifest.

LLM-Generierung und Review-Flow

graph TD
    A[Prompt Builder] --> B[LLM Generation]
    B --> C[Scoring]
    C -->|Bestanden| D[Reviewer Workbench]
    C -->|Nicht bestanden| E[Prompt-Anpassung]
    D --> F[C2PA Signer]
    F --> G[CDN-Auslieferung]

Die Workbench zeigt ALT und Bildvorschau nebeneinander und protokolliert Änderungen.

// components/AltWorkbench.tsx
function AltWorkbench({ imageUrl, generatedAlt }: Props) {
  const [value, setValue] = useState(generatedAlt)
  return (
    <div className="grid gap-4 md:grid-cols-2">
      <img src={imageUrl} alt="preview" className="rounded-lg" />
      <textarea value={value} onChange={e => setValue(e.target.value)} className="h-64 font-mono" />
      <aside>
        <h3>Verbotene Begriffe</h3>
        <ForbiddenList text={value} />
        <h3>Accessibility-Checks</h3>
        <AltQualityScore text={value} />
      </aside>
    </div>
  )
}

Reviewer signieren den freigegebenen Text vor der Auslieferung.

// pipelines/alt/sign.ts
import { sign } from '@contentauth/toolkit'

export async function signAlt({ altText, manifest }: { altText: string; manifest: any }) {
  const signed = await sign(Buffer.from(altText), {
    signer: {
      name: 'Unified Image Tools ALT Review',
      certificate: process.env.C2PA_CERT!,
      privateKey: process.env.C2PA_KEY!
    },
    assertions: [
      {
        label: 'org.unified.alt-text',
        data: { altText, version: manifest.version, reviewer: manifest.reviewer }
      }
    ]
  })
  return signed
}

Signierten ALT im HTML einbetten

// components/OptimizedImage.tsx
import manifest from '../../data/c2pa-manifest.json'

export function OptimizedImage({ id }: { id: string }) {
  const data = manifest[id]
  return (
    <figure>
      <img src={data.src} alt={data.alt.text} data-alt-signature={data.alt.signature} />
      <figcaption>{data.caption}</figcaption>
      <link rel="alternate" type="application/c2pa" href={data.manifestUrl} />
    </figure>
  )
}

data-alt-signature dient zur Manipulationserkennung; die Delivery-Schicht kann kompromittierte Kopien ersetzen.

Audit-Logs und Dashboards

Erweitere metadata-audit-dashboard um eine ALT-Tabelle.

CREATE TABLE alt_audit (
  asset_id TEXT,
  alt_text TEXT,
  relevance NUMERIC,
  toxicity NUMERIC,
  compliance NUMERIC,
  reviewer TEXT,
  signed_at TIMESTAMP DEFAULT now()
);

Visualisiere:

  • Relevance p50/p90
  • Toxicity-Alarmanzahl
  • Durchschnittliche Edit-Distanz pro Reviewer
  • Policy-Verstöße nach Kategorie

Prompt-Optimierung

Verbessere Prompts anhand der Moderationsdaten.

prompts:
  default: |
    Erzeuge einen ALT-Text unter 120 Zeichen, der das Bild beschreibt.
    Vermeide: Vermutungen zu Herkunft/Geschlecht, spekulative Emotionen.
    Muss enthalten: Motiv, Hintergrund, Farbe, Komposition.
  product: |
    Erzeuge einen Produkt-ALT unter 80 Zeichen.
    Muss enthalten: Produktname, Hauptfeature, Farbe.

prompt-evaluator.ts liefert Erfolgsraten je Prompt; optimiere wöchentlich und aktualisiere Regeln gegen Fehlinformation im Einklang mit Helpful Content Updates.

Feldtests mit Screenreadern

Zeichne reale NVDA/VoiceOver-Logs auf, um holprige Texte aufzuspüren.

# Windows (NVDA)
nvda --speech-log --playback optimized-image.html > logs/nvda-20250929.log

Verknüpfe Logs mit den Scores, um problematische ALT-Stellen schnell zu finden.

Checklist

  • [ ] Alle drei Scores erfüllen die Schwellenwerte vor dem Release.
  • [ ] Reviewer-Änderungen und Signaturen sind im Audit-Log.
  • [ ] ALT ist im C2PA-Manifest enthalten und signiert.
  • [ ] Verbotene Begriffe und Datenschutzverstöße werden automatisch erkannt.
  • [ ] Screenreader-Logs werden planmäßig geprüft.
  • [ ] Prompt-Erfolgsraten werden im Dashboard verfolgt.

Zusammenfassung

LLM-Automatisierung beschleunigt ALT-Produktion, doch Governance schützt Barrierefreiheit und Rechtssicherheit. Mit Scoring, Review und Signatur lieferst du vertrauenswürdige ALT-Texte skalierbar aus und bleibst transparent. Integriere diesen Kontrollkreislauf in deine Delivery-Architektur, damit Accessibilty und KI-Tooling gemeinsam besser werden.

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