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
Metrik | Modell / Berechnung | Schwelle | Maßnahme bei Fehler |
---|---|---|---|
Semantic Relevance | CLIP-Ähnlichkeit / eigenes ViT | ≥ 0,78 | ALT neu generieren, Prompt mit Kompositionshinweisen erweitern |
Toxicity | Perspective API / OpenAI Safety | ≤ 0,08 | Blacklist pflegen, bildhafte Sprache im Prompt reduzieren |
Policy Compliance | Regex + Custom-LLM | ≥ 0,9 | Styleguide-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.
Verwandte Werkzeuge
Metadaten-Audit-Dashboard
Bilder in Sekunden auf GPS, Seriennummern, ICC-Profile und Consent-Metadaten prüfen.
Audit-Logger
Maßnahmen über Bild-, Metadaten- und Nutzerlayer mit exportierbaren Audit-Trails protokollieren.
Consent-Manager
Einwilligungsstatus, Nutzungsscope und Fristen für dargestellte Personen nachverfolgen.
EXIF Clean + Autorotate
Remove EXIF and fix orientation.
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