Seit einigen Tagen scheint es auf LinkedIn eine Art Sport geworden zu sein, sich mit der „Genialität“ gefälschter ChatGPT-Bilder zu brüsten.
Besonders beliebt: KI-generierte Restaurantbelege, komplett mit Logo, Adresse etc. und natürlich dem stolzen Hinweis: „Sieht doch täuschend echt aus, oder? 😎“
Dass diese Posts offen kriminelles Verhalten demonstrieren – mit einem lässigen „Haha“ statt Verantwortungsgefühl – wird entweder ignoriert oder als „kreativer Prompt“ verkauft.
Keine Ethik. Keine Verantwortung. Kein einziger dieser Beiträge ist an OpenAI adressiert. Hauptsache: Reichweite. Deshalb habe ich heute:
👉 Mittags, zwischen zwei Kaffees:
Das Konzeptpapier zu „Vorschlag zur Einführung einer digitalen Clearingstelle zur Verifikation von Belegen – Schutz vor KI-gestütztem Steuerbetrug“ erstellt und versendet.
→ Eingereicht beim Bundesfinanzministerium und dem BMWK
→ Ziel: 99,99 % Verifizierbarkeit aller Belege, unabhängig von Bildquelle oder Medium
→ Keine Prüfung des Mediums notwendig – es ist vollkommen irrelevant, ob ein Beleg KI-generiert, fotografiert, manuell eingescannt oder mit Photoshop gebastelt wurde.
→ Das System prüft ausschließlich Metadaten
→ Optional: vollautomatische Schnittstelle zu Strafverfolgungsbehörden, falls ein nicht existenter Beleg eingereicht wird
→ Urkundenfälschung & versuchte Steuerhinterziehung – erfasst sowohl den Einreicher als auch den Ersteller gefälschter Belege.
👉 Nachmittags, konzentriert & fokussiert:
„FTAN – Der Weg zur KI-gestützten Vollautomatisierung steuerlicher Transaktionsvalidierung“
→ Einführung einer Finanztransaktions-Aktivitätsnummer
→ Erfassung aller Finanzbewegungen ab 0,01 €
→ DSGVO-konform, pseudonymisiert, KI-auswertbar
→ Lösung des Schwarzgeldproblems auf struktureller Ebene
→ Zusatzsteuereinnahmen im zweistelligen Milliardenbereich
→ massive Entlastung für Steuerbehörden
ebenfalls eingereicht beim Bundesfinanzministerium und dem BMWK.
Die zunehmende Beliebigkeit vieler Posts ist eine interessante Quelle für strukturell belastbare Gegenentwürfe.
FTAN Steuertransparenz KI ChatGPT StrukturStattEmpörung Whitepaper Innovation OpenGovernment Digitalisierung StefanTrauth TrauthResearch Bundesfinanzministerium Steuerhinterziehung BMWK
EN Version here
