Raven: Was die Geolokalisierung eines Fotos kostet
Raven soll Häuser sogar anhand von Innenaufnahmen finden. Eine Kostenschätzung zeigt, wie günstig die Geolokalisierung einzelner Fotos werden kann.
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Das Interessanteste an dieser Geschichte ist nicht, dass künstliche Intelligenz erraten kann, wo ein Foto aufgenommen wurde. Das schaffen auch Hobbyspieler bei GeoGuessr. Spannend ist etwas anderes: der Preis. Wenn die Suche nach einer Adresse anhand eines Fotos statt mehrtägiger Analyse nur noch eine API-Anfrage kostet, die in Cent abgerechnet wird, verändert sich nicht die Technik, sondern der Maßstab ihrer Nutzung. Ich habe berechnet, was das tatsächlich kosten könnte.
Raven will auch Innenräume erkennen, nicht nur Straßen
Das US-Medium 404 Media berichtete diese Woche über das Werkzeug Raven, das früher unter dem Namen Geospy lief. Die ursprüngliche Version war ein klassischer Geolokalisierungsdienst: Man lädt ein Außenfoto hoch, und das Modell schätzt anhand von Architektur, Pflanzen, Strommasttypen und Bordsteinkanten die Region, die Stadt und manchmal sogar die Straße. Die neue Behauptung geht weiter: Das Unternehmen gibt an, ein konkretes Haus anhand eines einzigen Fotos lokalisieren zu können, das in einem Innenraum aufgenommen wurde. Im Wohnzimmer. Im Schlafzimmer. Auf einem Bild, das theoretisch nur Möbel zeigt.
Das klingt nach Marketing und ist es teilweise auch. Der Mechanismus ist jedoch nicht magisch. Innenräume enthalten viele Hinweise: die Anordnung der Fenster und der Blick hinaus, Steckdosentypen, ein für eine bestimmte Zeit und einen bestimmten Bauträger typischer Ausbaustandard, Heizkörper, der Lichteinfall als Hinweis auf die Ausrichtung des Gebäudes und oft schlicht ein Ausschnitt der Aussicht. Ein Modell, das Milliarden Immobilienfotos verarbeitet hat, kennt typische Wohnungsgrundrisse einer Stadt womöglich besser als die meisten Makler. Bei Wohnanlagen aus den Jahren 2015 bis 2024 wiederholen sich Grundrisse so stark, dass die Kombination aus „Fenster, Aussicht und Deckenhöhe“ nahezu einzigartig sein kann.
Entscheidend am Bericht von 404 Media ist, wer die Kunden sind: US-Behörden. Keine akademischen Forschungslabore, sondern Polizeidienststellen, die mit dem Werkzeug die mühsame Analyse abgeben und durch einen Klick ersetzen können.
Was kostet eine Ortung? Meine Schätzung pro Anfrage
Hier kommt meine Rechnung. Raven veröffentlicht keine offene Preisliste für Privatkunden, aber für verwandte Dienste gibt es öffentliche Preise. Kommerzielle Bildanalyse-APIs, auf denen viele solcher Verarbeitungsketten beruhen, kosten für die Erkennung von Labels und Sehenswürdigkeiten etwa 1 bis 1,50 US-Dollar (ca. 0,89 bis 1,33 Euro) pro 1.000 Anfragen. Bei Google Cloud Vision beträgt der Preis in der Stufe bis zu fünf Millionen Bilder pro Monat 1,50 US-Dollar (ca. 1,33 Euro) pro 1.000 Einheiten, laut offizieller Preisliste. Eine Geolokalisierungsanfrage erfordert gewöhnlich zwei bis drei Aufrufe: Objekterkennung, Erkennung eines Orientierungspunkts und Abgleich mit einer Datenbank.
Meine Rechnung: Drei Einheiten zu je 1,50 US-Dollar (ca. 1,33 Euro) pro 1.000 ergeben 0,0045 US-Dollar (ca. 0,0040 Euro). Dazu kommt ein multimodales Modell, das aus diesen Hinweisen eine Adresshypothese ableitet. Bei einem typischen Preis von zwei bis drei US-Dollar (ca. 1,78 bis 2,67 Euro) pro Million Eingabetoken und einem Bild, das etwa 1.000 Token kostet, kommen weitere rund 0,0018 bis 0,0027 US-Dollar (ca. 0,0016 bis 0,0024 Euro) hinzu. Rechnet man Betriebskosten, die Speicherung des Index und die Marge des Anbieters dazu - bei solchen Diensten kann sie das Drei- bis Vierfache betragen -, komme ich auf etwa 0,026 Euro pro Ortung, also rund 0,029 US-Dollar. Das ist eine Schätzung der technischen Untergrenze, kein Rechnungsbetrag für Polizeibehörden, der bei Lizenzverträgen um ein Vielfaches höher liegen kann. Die Grenzkosten, also die Kosten für die Prüfung eines weiteren Fotos, liegen aber ungefähr in dieser Größenordnung.
Warum ist das wichtig? Bei Kosten von rund 0,026 Euro stellt sich kaum noch die Frage, ob sich die Prüfung eines Fotos lohnt. Bei diesem Preis kann man alle prüfen. Für etwa 234 Euro ließen sich rund 9.000 Fotos analysieren. Mit dem Budget für einen gewöhnlichen Arbeitslaptop könnte man das gesamte Profil eines Influencers mittlerer Größe samt Archiv durchgehen.
Was solche Kosten für einzelne Profile bedeuten
Stellen wir die andere Seite der Rechnung daneben. Die Zahl der Fotos, die täglich auf Meta-Plattformen landen, wird weltweit auf mehrere Hundert Millionen geschätzt. Für den Preis pro Foto lässt sich daraus jedoch keine sinnvolle Gesamtsumme ableiten: Niemand muss alle Bilder analysieren. Es genügt, sich für die Fotos einer einzelnen Person zu interessieren. Ein Profil mit 300 Beiträgen würde in meiner Rechnung rund 7,80 Euro kosten. Für diesen Betrag ließe sich eine Karte der Orte erstellen, an denen jemand regelmäßig unterwegs ist, wohnt und sein Kind in die Betreuung bringt.
„Die Bestimmung zur visuellen Darstellung wurde zu Unrecht ausgelassen. Fotos und Videos können biometrische Daten darstellen; ihre Verarbeitung zur eindeutigen Identifizierung einer natürlichen Person unterliegt besonderen Beschränkungen.“
- Erwägungsgrund 51 der Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO), in dem der EU-Gesetzgeber den Status von Fotos als personenbezogene Daten ausdrücklich anspricht
Was die Technik für Ermittlungen und Beweise bedeutet
Für den Einsatz von Raven oder Geospy durch Behörden außerhalb der USA gibt es in den hier angeführten Quellen keine Bestätigung. Das bedeutet nicht, dass solche Werkzeuge nicht eingesetzt werden. Verträge und Beschaffungen im Bereich der Ermittlungsanalyse sind nicht immer leicht nachzuvollziehen. Die Erfahrungen mit anderen Überwachungswerkzeugen zeigen, dass solche Informationen mitunter erst spät und nicht unbedingt durch die beschaffende Stelle bekannt werden. Ein Beispiel dafür ist der Fall Pegasus, über den die Stiftung Panoptykon berichtet hat.
Auch die Beweisfrage ist nicht einfach. Ein Ergebnis aus einem Geolokalisierungsmodell ist nicht automatisch ausgeschlossen, aber auch nicht ohne Weiteres ein belastbarer Beweis. Es kann allenfalls ein Indiz oder ein operativer Hinweis sein, der durch überprüfbare Informationen bestätigt werden muss - etwa durch eine Ortsbesichtigung, Verbindungsdaten oder Zeugenaussagen. Das Problem: Der Weg von „Das Modell hat dieses Gebäude identifiziert“ zu einer Durchsuchung bei einer bestimmten Person kann kürzer sein als der Weg von der Durchsuchung zum Nachweis, dass das Modell richtig lag.
In den USA zeigt sich dieses Problem bereits. Im selben Podcast von 404 Media werden zwei Fälle beschrieben, die eine mögliche Entwicklung veranschaulichen: Ein Richter erklärte eine konkrete Suche im Kennzeichen-Erkennungssystem von Flock für verfassungswidrig. In einem anderen Fall beeinflusste ein von KI erzeugtes Video eine Gerichtsentscheidung; die Berufungsinstanz stellte fest, das Material habe eine „übermäßige emotionale Wirkung“ entfaltet. Zwei unterschiedliche Mechanismen, dasselbe Muster: Ein Werkzeug kommt vor Gericht zum Einsatz, bevor sich Standards für seine Bewertung etabliert haben.
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Es geht nicht nur um abstrakte Rechtsfragen, sondern auch um Einstellungen. Erstens: Deaktivieren Sie die Speicherung des Aufnahmeorts in den Fotometadaten. Auf Android finden Sie den entsprechenden Schalter in der Kamera-App. Auf dem iPhone führt der Weg über „Einstellungen“ - „Datenschutz & Sicherheit“ - „Ortungsdienste“ - „Kamera“; dort wählen Sie „Nie“. Damit blockieren Sie den einfachsten Angriffsweg: EXIF-Daten, die manche Messenger und Cloud-Dienste weitergeben, ohne sie zu entfernen.
Zweitens - und das ist schwieriger: Metadaten sind inzwischen das kleinere Problem. Raven braucht keine EXIF-Daten, denn das System analysiert das Bild selbst. Wenn Sie Fotos aus Ihrer Wohnung veröffentlichen, achten Sie nicht nur auf sich selbst, sondern auch auf den Hintergrund: den Blick aus dem Fenster, ein markantes Gebäude dahinter, eine Hausnummer, die sich im Spiegel spiegelt, oder den Vorhang der Nachbarn. In Wohnblocks mit vielen ähnlichen Grundrissen kann eine Wohnung paradoxerweise schwerer zuzuordnen sein als ein freistehendes Haus: Ein Block hat Hunderte ähnlicher Fenster, ein Haus nur eines.
Drittens: Wenn Sie Grund zu der Annahme haben, dass ein kommerzieller Geolokalisierungsdienst Ihre Daten verarbeitet, können Sie nach Artikel 15 DSGVO Auskunft über Ihre Daten verlangen. Bleibt eine Antwort aus, können Sie sich an die zuständige Datenschutzaufsichtsbehörde wenden. Gegenüber einem Unternehmen außerhalb der EU kann das schwieriger sein. Eine Anfrage dokumentiert den Vorgang; wie Aufsichtsbehörden Modelle beurteilen, die den Standort aus Bildinhalten ableiten, ist bislang nicht ausdrücklich geklärt.
Die dauerhafteste Veränderung betrifft nicht die Technik, sondern eine bisherige Grundannahme. Zwanzig Jahre lang gingen wir davon aus, dass ein Foto ohne Geotag anonym sei. Bei Kosten von rund 0,026 Euro pro Prüfung ist diese Annahme nicht mehr verlässlich - nicht, weil sie wissenschaftlich widerlegt wurde, sondern weil die Überprüfung so billig geworden ist, dass sie kaum noch ein Hindernis darstellt.
Fakten geprüft am 18. Oktober 2026. Quellen: 404 Media - Podcast über Raven/Geospy, Preisliste der Google Cloud Vision API, Datenschutz-Grundverordnung, Stiftung Panoptykon zu Pegasus. Die Preisumrechnungen sind Schätzungen auf Basis öffentlicher API-Preise, nicht von Verträgen mit Behörden. Umrechnung der US-Dollar-Beträge in Euro zum EZB-Referenzkurs vom 16. Oktober 2026: 1 Euro = 1,1253 US-Dollar. Quelle: EZB. Umgerechnete Beträge sind Schätzwerte, keine lokalen Checkout-Preise.
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