Zu den größeren Projekten zählt watermarks-remover, ein unter MIT-Lizenz veröffentlichtes Werkzeug des Softwareentwicklers Guillaume Meyer, Gründer von Memo. Es begann als Claude-spezifische Agenten-Funktion und wirbt inzwischen damit, Markierungen von Claude, Gemini und SynthID-Text sowie OpenAI-Herkunftsmerkmale und Open-Weight-Modelle mit Markierungen nach Kirchenbauer-Art zu unterstützen. Meyers Beitrag in sozialen Medien erreichte nach Angaben der Quelle mehr als 2 Millionen Aufrufe.
Daneben finden sich Repositorien wie claude-watermark-cleaner, remove-ai-watermarks und noai-watermark. Hinzu kommt eine Gruppe neuer Webdienste, darunter claudewatermark.com, claudewatermark.rip, gptcleanup.com und claudewatermarkremover.app. Auch StealthGPT, das die Umgehung von KI-Erkennung verkauft, hat auf seinen Anwendungsseiten einen Claude-Wasserzeichen-Entferner ergänzt. Human Writes wirbt damit, Turnitin und GPTZero bei Essays und Aufgaben zu umgehen, beansprucht ebenfalls das Entfernen von Claude-Markierungen und verweist zugleich im Seitentext darauf, das Angebot dürfe nur im Einklang mit Regeln zur akademischen Integrität genutzt werden.
StealthGPT schränkt seine eigenen Aussagen an anderer Stelle ein. In einer Vergleichstabelle heißt es, kein Werkzeug garantiere eine vollständige Umgehung, da Detektormodelle regelmäßig aktualisiert würden. Genau auf derselben Seite kündigt der Dienst aber an, nun auch Claude-Wasserzeichen entfernen zu können.
Technisch muss man drei unterschiedliche Funktionen auseinanderhalten. Das Entfernen versteckter Zeichen aus Texten funktioniert und lässt sich nachzählen: etwa Nullbreiten-Zeichen, bidirektionale Steuerzeichen, Unicode-Tag-Zeichen und ähnlich aussehende Leerzeichen. Auch das Entfernen von C2PA-, EXIF- und XMP-Metadaten aus Dateien funktioniert, etwa bei PNG, JPEG, SVG, PDF, DOCX, ODT, HTML und Markdown. Gerade dieser Teil betrifft direkt die signierten Herkunftsdaten von Anthropic. Zugleich ist das laut Quelle kein besonderer Kunstgriff, weil Dateimetadaten schon durch erneutes Speichern, eine Formatumwandlung oder einen Screenshot verloren gehen können.
Schwieriger ist die eigentliche Wasserzeichenmarkierung. Sie steckt nicht in versteckten Zeichen, sondern in den Wörtern, die das Modell gewählt hat. Die einzige bekannte Möglichkeit, sie zu entfernen, besteht demnach darin, den Text mit einem zweiten Modell stark umschreiben zu lassen. Meyer äußerte sich dazu ungewöhnlich offen: Er schrieb am Mittwoch, sein Werkzeug entferne derzeit nur Metadaten; das Entfernen der eigentlichen Markierungen könne später kommen, sei aber heute noch nicht verfügbar. In seiner README-Datei argumentiert er zudem, eine Umschreibung ersetze die Wortwahl des ursprünglichen Modells durch die eines billigeren Modells – und fragt, warum jemand die Ausgabe eines Premium-Modells anschließend durch ein schlechteres schicken sollte.
Weniger zurückhaltend sind laut Quelle mehrere kommerzielle Seiten, die saubere und nicht erkennbare Ergebnisse versprechen. Die dort ausgegebenen Bewertungen beziehen sich teils auf gewöhnliche KI-Detektoren und nicht auf das Wasserzeichen von Anthropic, für das es keinen öffentlichen Detektor gibt.
Unabhängige Tests zeigen bereits Schwächen. Pasquale Pillitteri klonte die wichtigsten Projekte und prüfte den Code statt nur die README-Dateien. Dabei stellte er fest, dass ein populärer Textbereiniger die verbreitetste Technik für versteckte Nutzdaten unverändert durchließ. Die versteckte Last ließ sich nach der angeblichen Bereinigung weiterhin vollständig zurückdekodieren.
Anthropic selbst hat in dieser Woche eine Support-Seite zu seinem Ansatz veröffentlicht. Demnach tragen Texte von Modellen, die am oder nach dem 2. August 2026 eingeführt wurden, eine nicht wahrnehmbare, in die Formulierung eingewobene Markierung. Unterstützte Dateitypen erhalten signierte C2PA-Metadaten. Die Kennzeichnung erfolgt auf Modellebene und erscheint damit über die API, claude.ai, Claude Code, Claude Cowork und Claude Tag sowie über AWS, Google Cloud und Microsoft Foundry.
Auslöser ist laut Quelle Artikel 50 des KI-Gesetzes der EU, der seit dem 2. August durchsetzbar ist und Strafen von bis zu 15 Millionen Euro oder 3 Prozent des weltweiten Umsatzes vorsieht. Anthropic weist außerdem darauf hin, dass eine erkannte Markierung weniger aussagt, als es zunächst scheint: Sie belege, dass Inhalte von Claude verarbeitet wurden, nicht zwingend, dass Claude sie verfasst hat. Auch eine Grammatikprüfung, Übersetzung oder Zusammenfassung eigener Texte führt dazu, dass die Ausgabe markiert zurückkommt. Auf derselben Seite nennt das Unternehmen schwere Bearbeitung, Paraphrasierung und Übersetzung als Wege, auf denen eine Markierung verschwinden kann. Technische Dokumentation und Unterstützung für Drittanbieter-Erkennung will Anthropic später veröffentlichen.
BleepingComputer hat nach eigenem Hinweis keines der genannten Werkzeuge auditiert oder getestet. Gerade deshalb ist für die Quelle ein anderer Punkt entscheidend: Es entsteht eine schnell wachsende Werkzeugkategorie, die Nutzer direkt in Agenten-Pipelines einbinden und mit Dokumenten füttern. Damit entsteht eine Oberfläche in der Lieferkette. Die derzeitigen Projekte seien immerhin offen und lesbar, selbst wenn teils gar keine Lizenz beiliege. Eine nächste Welle in einem Markt mit nachgewiesener Nachfrage von mehr als viertausend Sternen und ohne verifizierbare Leistungsnachweise könnte anders aussehen.