Google nimmt die KI-Bildgenerierung Nano Banana 2 in Google Earth aus Angst vor Deepfakes zurück

Nano Banana 2 in Google Earth

Google rolled back it's new Nano Banana 2 feature integrated into Google Earth after the tech giant says the imagery violated company policy. Image: Google

Jul 31, 2026
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Google nahm am Freitag die Bildgenerierung mit Nano Banana 2 in Google Earth zurück – nur einen Tag nach dem Start der Funktion. Anlass waren von Nutzern geteilte Screenshots erstellter Bilder, die laut dem Unternehmen offenbar gegen seine Richtlinien verstießen.

Das experimentelle Tool „Bild erstellen“ erlaubte es Nutzern, Bilder aus Googles Satelliten-, Luft- und 3D-Kartenansichten zu generieren. Google bewarb die Funktion als Möglichkeit, Bauprojekte, Immobilienkonzepte, historische Szenen, pädagogische Infografiken und mögliche Veränderungen städtischer Räume zu visualisieren.

Das Tool erlaubte es Nutzern jedoch auch, realistisch wirkende Bilder von Ereignissen und Infrastrukturen zu erstellen, die nicht existierten, etwa Flüchtlingslager, Flugzeugabstürze, Obdachlosenlager, Explosionskrater und Atomkraftwerke. Google erklärte, die Funktion zurückzunehmen und zugleich strengere Schutzvorkehrungen umzusetzen. Die erstellten Bilder waren mit Wasserzeichen versehen und blieben, wie das Unternehmen ergänzte, vom eigentlichen Google-Earth-Erlebnis getrennt.

Integrierte Einschränkungen reichten nicht aus

Das Tool war als experimentell gekennzeichnet und mit mehreren Einschränkungen versehen.

Laut Googles Entwicklerdokumentation konnten erstellte Bilder nur innerhalb von Google-Earth-Projekten gespeichert, nicht direkt exportiert oder außerhalb der Plattform geteilt werden. Außerdem enthielten sie sichtbare und unsichtbare Wasserzeichen, um sie von gewöhnlichen Kartenbildern zu unterscheiden.

Google wies außerdem darauf hin, dass die Bildgenerierung die Draufsichten von Google Earth und nicht Street-View-Fotos verwendete.

Erste Tests warfen Fragen auf

Besorgniserregendere Tests zeigten, dass die Funktion realistisch wirkende Ereignisse an tatsächlichen Orten erfinden konnte. Der Digitalermittler Henk van Ess erstellte Bilder von Flüchtlingen nahe der mexikanischen Grenze, einem Atomkraftwerk im Iran, einem tödlichen Unfall in Amsterdam und einem Bombenkrater nahe einem Krankenhaus in Gaza. Er berichtete, dass keiner der Prompts abgelehnt wurde.

ZDNET, das die Funktion vor dem Start testete, fand sie unterhaltsam, aber für professionelle geografische oder architektonische Arbeiten weniger nützlich. In mehreren Tests lieferte die KI visuell beeindruckende Ergebnisse, hatte jedoch Schwierigkeiten mit historischer Genauigkeit, der Platzierung von Gebäuden, Straßenverläufen und der Texterstellung in Infografiken.

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Die Publikation kam zu dem Schluss, dass sich das System eher wie ein Bildeditor verhielt, der mit einem Screenshot arbeitet, als wie ein Tool mit tiefgreifendem geografischem Verständnis der in Google Earth gezeigten Orte.

Was sich dadurch ändern könnte

Der interessantere Aspekt dieses kurzlebigen Starts war nicht die Bildqualität, sondern der Ort, an dem Google das Modell platzierte. Durch die Einbettung von Nano Banana in ein Kartenprodukt verwandelte Google Earth kurzzeitig von einem Tool zum Betrachten von Orten in ein Tool, mit dem man sie sich vorstellen konnte.

Falls die Funktion zurückkehrt, könnte das für Architekten, Stadtplaner, Pädagogen und Immobilienfachleute von Bedeutung sein, die schnelle visuelle Konzepte statt präziser Konstruktionszeichnungen benötigen. Eine Lehrkraft könnte eine antike Stadt veranschaulichen, ein Planer den Entwurf für die Neugestaltung eines Viertels erstellen und ein Hausbesitzer eine Renovierung vorab ansehen, ohne den Browser verlassen zu müssen.

Der Kompromiss betrifft Genauigkeit und Vertrauen. KI-generierte historische Szenen, Zukunftsprognosen und Entwicklungskonzepte können überzeugend aussehen, obwohl sie faktisch falsch oder strukturell unrealistisch sind. Für Erkundungen und Brainstorming ist die Funktion leistungsfähig; für Dokumentation, Genehmigungen von Bauvorhaben oder historische Rekonstruktionen bleibt sie jedoch ein Ausgangspunkt und keine verlässliche Quelle.

Was das für Nutzer bedeutet

Vorerst ist die Funktion nicht verfügbar, während Google an strengeren Schutzvorkehrungen arbeitet. Sollte sie zurückkehren, sollten die meisten Nutzer sie eher als Tool zur kreativen Visualisierung denn als akkurate Darstellung eines Ortes betrachten.

Pädagogen könnten damit historische Orte anschaulicher vermitteln, während Hausbesitzer und Bürgerinitiativen Renovierungen, Parks oder Verbesserungen in einem Viertel schnell visualisieren könnten. Auch Immobilienfachleute, Architekten und Stadtplaner könnten die Funktion nutzen, um grobe Konzepte zu erstellen, bevor sie Zeit in präzisere Designsoftware investieren.

Nutzer sollten sich jedoch bei Bauplänen, historischer Forschung, Immobilienentscheidungen oder anderen Aufgaben, die geografische Genauigkeit erfordern, nicht auf die erstellten Bilder verlassen. Das Modell kann Straßen, Gebäude, Wahrzeichen und Texte verändern und dabei dennoch ein realistisch wirkendes Bild erzeugen.

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Auch die Einschränkungen beim Teilen verringerten den Nutzen außerhalb von Google Earth. Da die erstellten Bilder innerhalb von Earth-Projekten blieben, eignet sich das Tool eher für Experimente und internes Brainstorming als für ausgefeilte Präsentationen oder öffentlich zugängliche Materialien.

Lesen Sie auch: Wenn Sie genauer erfahren möchten, wie Nano Banana neben Gemini, Veo, Imagen und dem übrigen wachsenden KI-Angebot von Google einzuordnen ist, lesen Sie unseren Leitfaden zu Googles KI-Modellen.


Aminu Abdullahi

Aminu Abdullahi is a B2C and B2B technology and finance writer with more than six years of experience covering enterprise IT, cybersecurity, cloud computing, artificial intelligence, fintech, business software, and emerging technologies. His work has appeared in publications including TechRepublic, eWEEK, Channel Insider, Geekflare, Enterprise Networking Planet, eSecurity Planet, CIO Insight, and Webopedia. With a technical background in computer science, he specializes in translating complex technology topics into clear, accessible content for business leaders and decision-makers.

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