# Gegenrede: FAQ für Redaktionen Antworten auf die Fragen, mit denen wir rechnen, sortiert nach Themenblock. Jede Antwort ist auf zwei bis vier Sätze ausgelegt. Bei technischen Tiefenfragen oder Bitten um Originalquellen einzelner Aussagen: . --- ## Produkt & Mission ### Was unterscheidet euch von etablierten Faktencheck-Redaktionen wie Correctiv, dpa oder Mimikama? Wir sind kein Ersatz für diese Redaktionen; wir machen ihre Arbeit zugänglicher. Eine Familien-WhatsApp-Nachricht erfordert eine Antwort in Sekunden, nicht den Wechsel auf eine externe Faktencheck-Website. Gegenrede zitiert genau diese Redaktionen (Correctiv, dpa-Faktencheck, Tagesschau Faktenfinder stehen explizit auf unserer Allowlist) und macht sie in genau der Situation verfügbar, in der die Falschbehauptung gerade kursiert. ### Ist die App ein Faktenchecker oder ein Faktenchecker-Ersatz? Ein niedrigschwelliger Begleiter, kein Ersatz. Wir bündeln vorhandene, professionell geprüfte Faktencheck-Arbeit und liefern sie in drei Tonarten (ruhig, neugierig, direkt) aus, damit Nutzer\*innen in alltäglichen Diskussionssituationen direkt eine fundierte Antwort haben. Bei strittigen Themen, bei denen sich Quellen widersprechen, zeigt die App das auch so an („Umstritten" + Perspektiven mit Belegen aus mehreren Lagern). ### Wer ist die Zielgruppe? Erwachsene Internetnutzer\*innen in Deutschland, die sich in WhatsApp-Familiengruppen, im Bekanntenkreis oder in Kommentarspalten regelmäßig mit Falschbehauptungen konfrontiert sehen und entweder gerade die Worte für eine Antwort suchen oder schlicht keine Zeit haben, drei Faktencheck-Seiten zu durchsuchen. Sekundär: Multiplikator\*innen aus politischer Bildung, Lehrkräfte, NGO-Mitarbeitende. ### Wie werden die 55 kuratierten Behauptungen ausgewählt? Sie decken acht Themenkomplexe ab (Migration, Kriminalität, Wirtschaft, Medienvertrauen, EU, Demokratie, Klima, Gesundheit) und basieren auf Behauptungen, die in den vergangenen Monaten in deutschen Medien, sozialen Netzwerken und Faktencheck-Berichten besonders häufig zirkulierten. Aktualisierung läuft per Firebase Remote Config: neue Behauptungen erscheinen ohne App-Update. Trending Claims werden separat über das gleiche System ausgespielt. ### Warum jetzt KI? Macht die App damit nicht das, was sie eigentlich kritisiert? Genau deswegen die Allowlist: Wir wollten die KI-Recherche bringen, ohne das übliche Halluzinationsproblem auf unsere Nutzer\*innen abzuwälzen. Eine generische KI-Suche ohne Quellenzwang würde plausibel klingenden Unsinn produzieren; wir geben deshalb keine Antwort aus, die nicht auf mindestens einer Quelle aus der Allowlist beruht, deren Erreichbarkeit wir vor der Anzeige zusätzlich prüfen. Findet die Recherche keinen Beleg, sagt die App das ehrlich und schlägt alternative Formulierungen vor, statt zu raten. --- ## KI & Technik ### Welches KI-Modell setzt ihr ein? `mistral-large-latest` über die Mistral Agents API mit dem eingebauten `web_search`-Tool (Brave-backed, EU-only). Das Modell wird in Frankreich gehostet. ### Was passiert, wenn die KI etwas Falsches sagt? Wie verhindert ihr Halluzinationen? Citation Gating als harte Regel: Jede URL, die das Modell als Beleg zitiert, wird serverseitig gegen die Allowlist gefiltert und anschließend auf Erreichbarkeit geprüft, bevor sie die App erreicht. Bleibt nach diesem Filter keine einzige Quelle übrig, liefert das Backend einen „no_evidence"-Status statt einer Antwort. Die App zeigt dann ein „Nichts gefunden, versuch's mal so:" mit 2–3 Reformulierungsvorschlägen. ### Wie verhindert ihr Prompt Injection? Drei Stufen: (1) harte Längenbegrenzung von 500 Zeichen, (2) eine Injection-Regex und ein Topic-Gate-Klassifikator auf dem Server, die offensichtliche Manipulationsversuche („ignore previous instructions …") und Off-Topic-Eingaben verwerfen, bevor das Modell überhaupt aufgerufen wird, (3) die Allowlist als finaler Schutz: selbst wenn ein Angriff den Modell-Output verändern könnte, müssen die zitierten Quellen weiterhin von trusted-Domain stammen und tatsächlich auflösen. ### Werden Eingaben zum Training verwendet? Nein. Der Mistral-Vertrag schließt das Training auf API-Daten aus. Zusätzlich loggen wir die eingegebenen Behauptungen nicht auf Server-Seite. Nur Längen, kategoriale Felder und Fehler-Discriminators landen in den Function-Logs. ### Was passiert technisch, wenn ich „Mit KI prüfen" tippe? Die App schickt drei Dinge an unsere Cloud Function `aiLookupStream` in Frankfurt: den Behauptungstext, einen SHA-256-Hash einer anonymen Geräte-UUID (für die Quota-Begrenzung), und die App-Version. App Check (App Attest auf iOS, Play Integrity auf Android) stellt sicher, dass nur das offizielle App-Binary den Endpunkt überhaupt aufrufen darf. Die Function ruft Mistral mit `stream: true` auf und reicht die Antwort als Server-Sent Events Block für Block zurück: Verdikt-Chip zuerst, dann die drei Tonvarianten, dann Fakt, dann die einzeln auf Erreichbarkeit geprüften Quellen, dann Perspektiven und Diskussionsstarter. Vollständige Pipeline siehe `technik_brief.md`. ### Wie viele Quellen sind in der Allowlist? 75 namentlich gelistete **Institutionen** (Destatis, BAMF, BKA, RKI, bpb, dpa, Correctiv, Eurostat, EZB, EU-Kommission usw.), die auf 75 **eindeutige Domains** abbilden. Die Liste steht in `trusted_sources.json` und liegt in drei byte-identischen Kopien vor: im Backend, im iOS-Bundle und im Android-Bundle. Ein CI-Job blockiert jeden Pull Request, in dem die drei auseinanderlaufen. Was die App als Quellenliste anzeigt, ist damit exakt das, wogegen der Server filtert. Eine frühere Fassung dieser Mappe nannte hier 46 Domains und stellte die beiden Zahlen als zwei Zählweisen derselben Liste dar. Das war falsch: Jede der 75 Institutionen hat ihre eigene Domain, es gibt nur eine Zahl. --- ## Datenschutz & DSGVO ### Welche Daten verlassen das Gerät, wenn ich „Mit KI prüfen" tippe? Drei Dinge: der Behauptungstext, ein SHA-256-Hash einer anonymen, lokal erzeugten Geräte-UUID, und die App-Version. Keine IP-Adresse landet in unseren Logs, keine Apple-/Google-Account-Daten, kein Standort, keine Geräte-Identifier (IDFA / Advertising ID). Die Geräte-UUID liegt nur auf dem Gerät; was zum Server geht, ist ausschließlich der Hash. Dasselbe steht im Privacy Manifest der iOS-App und in der Datenschutzrichtlinie unter [gegenrede.app/privacy](https://gegenrede.app/privacy), Abschnitt 3.6. ### Wo werden Daten verarbeitet? Cloud Function läuft in Firebase Region `europe-west3` (Frankfurt am Main). Mistral verarbeitet in Frankreich (Paris) und ergänzend Frankfurt. Brave Search (das Web-Such-Backend hinter dem Mistral-`web_search`-Tool) ist EU-only konfiguriert. Es gibt keinen Datenexport in die USA und keinen Standard-Vertragsklausel-Mechanismus, weil kein Drittland involviert ist. ### Wer sind die Sub-Processors? Mistral AI SAS (Frankreich) als KI-Provider. Google Ireland Limited als Firebase-Betreiber, wobei wir die Functions-Ausführung auf die EU-Region einschränken. Brave Search (Brave Software, USA) als Web-Such-Backend. Die Anfragen laufen jedoch über Mistrals EU-Infrastruktur und werden Brave-seitig EU-only verarbeitet. Vollständige Liste in der Datenschutzrichtlinie § 3.6. ### Wie lange werden welche Daten gespeichert? Rate-Limit-Counter: Der Zählstand liegt im Firestore-Dokument `ai_rate_limits/{deviceHash}` und läuft in einem 24-Stunden-Rolling-Window. Das Dokument selbst wird per Firestore-TTL nach 7 Tagen ohne weitere Anfrage gelöscht; die Reserve über die 24 Stunden hinaus fängt Uhr-Abweichungen und Retry-Stürme ab. Function-Logs: 30 Tage Retention (Default Firebase Logging), Inhalt ist kategorial: keine Behauptungstexte, keine IPs, nur Längen / Fehler-Codes / hashed device IDs. Mistral-seitige Retention richtet sich nach deren Enterprise-API-Bedingungen (Standardvereinbarung: kein Training, keine Langzeit-Speicherung von Prompts). ### Was passiert mit gespeicherten Antworten? Die liegen nur auf dem Gerät, in einer lokalen SQLite-Datenbank (SwiftData auf iOS, Room auf Android). Keine Cloud-Synchronisation, kein Backup zu uns. Wer die App deinstalliert, löscht die Bibliothek lokal mit. Eine Wiederherstellung über App Store / Play Store-Reinstallation gibt es nicht, bewusst, weil wir keine Nutzer-Konten haben. ### Wo finde ich die offizielle Datenschutzrichtlinie? , Abschnitt 3.6 deckt die KI-Recherche explizit ab (Cloud-Function-Hop, Mistral als Sub-Processor, Hashed Device ID, das „no IP / no claim text in logs"-Versprechen, 30 Tage Retention). --- ## Finanzierung & Geschäftsmodell ### Wie finanziert sich die App? Aus Eigenmitteln und freiwilliger Unterstützung. Die langfristige Sustainability-Strategie hat zwei Spuren: (1) Kostenreduktion über semantischen Cache für wiederkehrende Behauptungen und gestuftes Modell-Routing (günstigeres Modell für einfache Fälle), (2) freiwillige Unterstützung durch Nutzer\*innen: Wer mag, kann die laufenden Server- und KI-Kosten über [gegenrede.app/foerdern](https://gegenrede.app/foerdern) monatlich mittragen (Steady, ab 3 €). Freigeschaltet wird dadurch nichts, alle Funktionen bleiben für alle kostenlos. Kein Tracking, keine Werbung, keine Investoren, keine Affiliate-Links. ### Was kostet euch eine KI-Recherche? Ca. 0,05 € pro Lookup an Mistral. Daher die 3/Gerät/Tag-Quota und ein globaler Tagescap von 1.000 Lookups als Kostenbremse, letzterer ist serverseitig in `rateLimit.ts` verdrahtet und schützt gegen Cost-Runaway durch Missbrauch oder einen viralen Tag. ### Wird die App jemals Geld kosten? Nein. Das Produkt bleibt am Point-of-Use kostenlos, explizit auch das KI-Feature. Eine ursprünglich für eine Plus-Subscription geplante Phase wurde im Frühjahr 2026 zugunsten des Free-Forever-Modells fallengelassen. ### Was ist mit Förderung, Stiftungen, öffentlichen Geldern? Auf dem Plan, aber noch nicht im aktiven Antrags-Status. Kandidaten sind schwerpunktmäßig die Bundeszentrale für politische Bildung, Stiftungen mit Demokratie- und Medienkompetenz-Fokus sowie EU-Programme. Die App bleibt jedoch unabhängig von einer einzelnen Finanzierungsquelle. ### Wer steht hinter dem Projekt? Gibt es ein Unternehmen? Gegenrede ist ein unabhängiges Projekt einer Einzelperson aus Berlin, keine GmbH, keine Stiftung, keine Partei- oder Behörden-Affiliation. Namentlicher Ansprechpartner siehe `pressemappe.md`. Eine Rechtsform-Klärung (vermutlich Gewerbe-Anmeldung in Deutschland, langfristig ggf. gemeinnützige Trägerschaft) ist Teil der nächsten Quartale. --- ## Häufige Detail-Fragen ### Warum gerade Mistral und nicht OpenAI / Anthropic / ein selbst gehostetes Open-Source-Modell? Drei Gründe in dieser Reihenfolge: (1) **EU-Datenresidenz**: Mistral hostet in Frankreich und Frankfurt, was die DSGVO-Geschichte massiv vereinfacht, kein Standard-Vertragsklauseln-Geflecht, keine Datenübermittlung in unsichere Drittländer. (2) **Deutsche Sprachqualität**: Mistral Large beherrscht das deutsche Register, das wir brauchen (sachlich, drei Tonarten, kein Anglizismen-Slang). (3) **Agents-API mit `web_search`**: Wir brauchen Live-Web-Suche, nicht nur Trainingsdaten-Wissen, weil Behauptungen oft auf aktuelle Vorfälle Bezug nehmen. Das Provider-Interface (`LLMResearching`) ist abstrahiert; ein Wechsel oder A/B-Test wäre möglich, ist aber aktuell nicht geplant. ### Sind iOS- und Android-Version Feature-identisch? Ja, beide Plattformen sind feature-identisch, bis auf zwei kleinere Unterschiede, die an den Plattformen selbst liegen: die systemweite Suche nach gespeicherten Behauptungen (Spotlight) und das Zahlen-Badge am App-Icon gibt es nur unter iOS, weil Android für beides keine Schnittstelle für Dritt-Apps anbietet. ### Was passiert, wenn ich keine Internetverbindung habe? Die 55 kuratierten Behauptungen, gespeicherte Bibliothek-Karten und Übungsszenarien sind offline verfügbar. Die KI-Recherche braucht zwingend eine Verbindung, bei Offline-Tap zeigt die App einen entsprechenden Hinweis, ohne Quota zu verbrauchen. ### Können Behauptungen oder Antworten Hate Speech / Volksverhetzung enthalten? Eingaben: Längen-Cap (500 Zeichen) und Topic-Gate weisen offensichtlich missbräuchliche Eingaben ab, bevor sie das Modell erreichen. Ausgaben: Das Modell ist auf neutralen, faktenbezogenen Output instruiert; die Allowlist sorgt zusätzlich dafür, dass nur Quellen aus dem etablierten deutschsprachigen Medien- und Behörden-Spektrum zitiert werden. Wir können nicht zusichern, dass keine Fehlerantwort jemals produziert wird, aber wir haben einen klaren Meldekanal () und einen In-App-Report-Pfad für problematische Antworten. ### Wie groß ist das Risiko, dass die App selbst zur Desinformations-Quelle wird? Bewusst gestaltet, dieses Risiko zu minimieren: keine Antwort ohne mindestens eine Quelle aus der Allowlist, deren Erreichbarkeit wir vor der Anzeige prüfen; bei strittigen Themen explizite `evidenceStrength`-Stufe „contested" plus Perspektiven aus mehreren Lagern; keine Auto-Summarization ohne Beleg; und ein Kill-Switch (Remote-Config-Flag `ai_lookup_enabled`), mit dem das KI-Feature im Notfall innerhalb von Minuten clientseitig deaktiviert werden kann. ### Habt ihr eine Roadmap? Intern ja, aber wir veröffentlichen sie nicht. Konkrete Fragen zur Weiterentwicklung beantworten wir gerne über . --- ## Weiterführend - Datenschutzrichtlinie mit Abschnitt zur KI-Recherche: [gegenrede.app/privacy](https://gegenrede.app/privacy) § 3.6 - Architektur-Detail zur KI-Recherche: `technik_brief.md` in dieser Mappe - Originalquellen einzelner technischer Aussagen oder Einblicke in interne Roadmaps: auf Anfrage über Zuletzt aktualisiert am 25. Juli 2026. Veröffentlicht war zu diesem Zeitpunkt App-Version 2.3.0 für iOS und Android.