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Wenn künstliche Intelligenz zur Kreativmaschine
wird
Generative künstliche Intelligenz hat die Herstellung von Texten,
Bildern, Musik, Videos und Software grundlegend verändert.
Systeme auf Basis großer Sprachmodelle und anderer generativer
Modelle können innerhalb weniger Sekunden Inhalte erzeugen, für
deren Erstellung Menschen früher erheblich mehr Zeit und
teilweise umfangreiche technische Kenntnisse benötigten. Damit
wird künstliche Intelligenz zunehmend zu einem Werkzeug kreativer
Arbeit. Gleichzeitig stellt sie das Urheberrecht vor Fragen, die
in dieser Geschwindigkeit bislang kaum beantwortet werden
mussten.
Der Begriff „künstliche Kreativität“ ist dabei zunächst eine
technische und gesellschaftliche Beschreibung, kein
eigenständiger Rechtsbegriff. KI-Systeme erzeugen Inhalte auf
Grundlage erlernter statistischer Zusammenhänge in großen
Datenmengen. Sie verfügen nicht über ein menschliches
Urheberbewusstsein und sind nach gegenwärtigem Urheberrecht
grundsätzlich nicht selbst als Urheber anzusehen. Rechtlich
entscheidend ist daher häufig nicht allein, dass eine KI einen
Inhalt erzeugt hat, sondern welchen menschlichen Beitrag es bei
seiner Entstehung gab und welche geschützten Werke bei der
Entwicklung und Nutzung des Systems eine Rolle gespielt
haben.
Die zentrale Frage lautet damit nicht nur, ob ein bestimmtes
KI-Bild, ein Text oder ein Musikstück kreativ wirkt. Es geht
vielmehr um zwei voneinander zu unterscheidende Ebenen: Erstens
um die rechtliche Zulässigkeit der Nutzung urheberrechtlich
geschützter Inhalte für das Training von KI-Modellen und zweitens
um die Frage, ob und unter welchen Voraussetzungen ein von einer
KI erzeugtes Ergebnis selbst urheberrechtlich geschützt sein
kann.
Diese beiden Fragen werden derzeit weltweit intensiv diskutiert.
In der Europäischen Union sind inzwischen konkrete Regelungen für
Anbieter sogenannter General-Purpose AI, also KI-Modelle für
vielfältige Einsatzbereiche, in Kraft. Gleichzeitig beschäftigen
Gerichte und Gesetzgeber in den USA, Großbritannien und anderen
Ländern mit unterschiedlichen rechtlichen Ansätzen die Frage, wie
bestehendes Urheberrecht auf generative KI angewendet werden
kann. (Digitale Strategie Europa)
Das Grundproblem: Kreativität ohne klassischen
menschlichen Schöpfungsprozess
Das klassische Urheberrecht ist historisch auf menschliche
geistige Schöpfung ausgerichtet. Ein Mensch schreibt einen Roman,
komponiert ein Musikstück, fotografiert ein Motiv oder gestaltet
ein Bild. Die technische Unterstützung kann dabei sehr
umfangreich sein, ohne dass dadurch automatisch die menschliche
Urheberschaft verloren geht.
Generative KI verschiebt diese Grenze. Ein Nutzer kann
beispielsweise eine Beschreibung eingeben und daraufhin ein
vollständiges Bild oder einen längeren Text erhalten. In einem
anderen Fall kann der Nutzer zahlreiche Anweisungen geben,
Entwürfe auswählen, einzelne Bestandteile verändern, das Ergebnis
mehrfach überarbeiten und schließlich eine eigene Fassung
erstellen. Technisch können beide Prozesse als „KI-generiert“
bezeichnet werden. Urheberrechtlich können sie jedoch
unterschiedlich zu bewerten sein.
Diese Unterscheidung ist besonders wichtig, weil Urheberrecht
nicht einfach danach fragt, welches Werkzeug verwendet wurde.
Entscheidend ist vielmehr, ob eine ausreichende menschliche
schöpferische Leistung vorliegt. Ein Computerprogramm, eine
Kamera oder ein digitales Grafikprogramm wird nicht deshalb
selbst zum Urheber, weil es wesentlich an der Entstehung eines
Werkes beteiligt war. Auch bei KI-Systemen steht deshalb
zunehmend die Frage im Mittelpunkt, welchen Anteil die
menschliche Gestaltung tatsächlich hatte.
Die US-amerikanische Copyright Office hat diese Problematik in
ihrem Bericht zur künstlichen Intelligenz ausdrücklich
untersucht. In Teil 2 des Berichts von Januar 2025 kommt die
Behörde zu dem Ergebnis, dass generative KI die bestehenden
Grundsätze des Urheberrechts grundsätzlich nicht überflüssig
macht. KI-generierte Ergebnisse können demnach urheberrechtlich
geschützt sein, wenn ein Mensch ausreichend bestimmte expressive
Elemente des Werkes geschaffen oder bestimmt hat. Die bloße
Eingabe eines Prompts reicht nach dieser Einschätzung
grundsätzlich nicht aus. Zugleich kann der Einsatz von KI als
Hilfsmittel oder die Einbindung KI-generierter Bestandteile in
ein insgesamt menschlich geschaffenes Werk den Schutz des
Gesamtwerks nicht automatisch ausschließen. (U.S. Copyright
Office)
Der Prompt allein macht noch keinen
Urheber
Besonders kontrovers ist die Bedeutung des sogenannten
Promptings. Ein Prompt kann sehr detailliert sein und eine KI zu
einer bestimmten Bildkomposition, einem bestimmten Schreibstil
oder einer bestimmten musikalischen Struktur anweisen. Trotzdem
folgt daraus nicht automatisch, dass das Ergebnis rechtlich als
menschliches Werk gilt.
Das US Copyright Office unterscheidet hier zwischen der bloßen
Anweisung an ein KI-System und einer menschlichen Kontrolle über
die konkreten Ausdruckselemente eines Ergebnisses. Nach seiner
veröffentlichten Einschätzung reicht allein die Bereitstellung
eines Prompts grundsätzlich nicht aus, um die erforderliche
menschliche Urheberschaft zu begründen. Dagegen können
menschliche kreative Anordnungen, Bearbeitungen oder
Veränderungen eines KI-Ergebnisses durchaus urheberrechtlich
relevant sein. (U.S. Copyright Office)
Für die Praxis bedeutet das nicht, dass jedes KI-Ergebnis
automatisch gemeinfrei wäre. Vielmehr muss im Einzelfall
untersucht werden, welche Teile eines Werkes von Menschen
geschaffen oder kreativ bestimmt wurden. Ein vollständig von
einer KI erzeugtes Bild kann deshalb anders zu beurteilen sein
als ein Bild, das ein Künstler mithilfe einer KI entwickelt,
anschließend umfangreich bearbeitet und in eine eigene
Gesamtkomposition integriert.
Diese Unterscheidung dürfte mit zunehmender Leistungsfähigkeit
generativer Systeme noch wichtiger werden. Je stärker KI-Systeme
in kreative Arbeitsprozesse eingebunden werden, desto schwieriger
kann es werden, eine klare Grenze zwischen menschlicher
Gestaltung und maschineller Erzeugung zu ziehen.
Noch grundsätzlicher ist die Frage nach den
Trainingsdaten
Die zweite große urheberrechtliche Auseinandersetzung findet
nicht erst beim fertigen KI-Ergebnis statt, sondern bereits bei
dessen Entstehung.
Generative KI-Modelle werden mit sehr großen Datenmengen
entwickelt. Diese Daten können Texte, Bilder, Audioaufnahmen,
Videos, Softwarecode und andere digitale Inhalte umfassen. Ein
Teil dieser Inhalte kann urheberrechtlich geschützt sein. Beim
Training können technische Verarbeitungsschritte erforderlich
sein, bei denen Inhalte kopiert, analysiert oder in anderer Form
verarbeitet werden.
Damit entsteht eine grundlegende rechtliche Frage: Darf ein
KI-Unternehmen urheberrechtlich geschützte Werke verwenden, um
ein Modell zu trainieren?
Eine allgemeingültige Antwort für alle Länder gibt es derzeit
nicht. Das Urheberrecht ist national beziehungsweise regional
unterschiedlich ausgestaltet. Während die Europäische Union
spezielle Regelungen für Text und Data Mining geschaffen hat,
wird in den Vereinigten Staaten unter anderem darüber gestritten,
in welchem Umfang die sogenannte Fair-Use-Doktrin die Nutzung
geschützter Inhalte für KI-Training erlaubt. In Großbritannien
wiederum wurde die Frage in den vergangenen Jahren politisch und
gesetzgeberisch intensiv untersucht. (EUR-Lex)
Die Europäische Union setzt auf Text und Data
Mining
Für die Europäische Union ist insbesondere die Richtlinie über
das Urheberrecht im digitalen Binnenmarkt von Bedeutung. Sie
enthält Regelungen zum sogenannten Text and Data Mining. Artikel
4 sieht unter bestimmten Voraussetzungen eine Ausnahme für
Vervielfältigungen und Entnahmen vor, die für Text und Data
Mining erforderlich sind.
Eine wesentliche Voraussetzung besteht darin, dass die
betreffenden Werke rechtmäßig zugänglich sind und die
Rechteinhaber die Nutzung für Text und Data Mining nicht in
geeigneter Weise vorbehalten haben. Bei öffentlich online
zugänglichen Inhalten kann ein solcher Vorbehalt insbesondere
durch maschinenlesbare Mittel erfolgen. (EUR-Lex)
Diese Regelung ist für KI-Training von erheblicher Bedeutung,
weil moderne KI-Modelle große Mengen digitaler Inhalte
automatisiert analysieren. Sie bedeutet jedoch nicht, dass
sämtliche urheberrechtlich geschützten Inhalte automatisch frei
für jedes KI-Training verwendet werden dürfen. Die konkrete
Anwendung hängt von den gesetzlichen Voraussetzungen, der Art des
Zugangs zu den Inhalten und gegebenenfalls von erklärten
Rechtevorbehalten ab.
Hinzu kommt, dass die europäische Regelung nicht alle
urheberrechtlichen Fragen rund um generative KI abschließend
beantwortet. Insbesondere die Beziehung zwischen Trainingsdaten,
Modellparametern und späteren Ausgaben eines Modells kann
rechtlich komplex sein.
Der EU AI Act bringt zusätzliche
Transparenz
Eine wichtige Entwicklung ist der europäische AI Act. Für
Anbieter von General-Purpose AI-Modellen gelten seit dem 2.
August 2025 besondere Verpflichtungen. Dazu gehören eine Politik
zur Einhaltung des EU-Urheberrechts und die Veröffentlichung
einer ausreichend detaillierten Zusammenfassung der für das
Training verwendeten Inhalte. (Digitale Strategie
Europa)
Die Europäische Kommission hat dafür ein eigenes Template
entwickelt. Die öffentliche Zusammenfassung soll unter anderem
die wichtigsten Datensammlungen beziehungsweise Datenbestände
nennen und weitere verwendete Datenquellen beschreiben. Ziel ist
es, die Transparenz über die Trainingsgrundlagen zu erhöhen und
insbesondere Rechteinhabern die Wahrnehmung ihrer Rechte zu
erleichtern. (Digitale Strategie Europa)
Dabei ist eine wichtige Abgrenzung erforderlich. Der AI Act
ersetzt das Urheberrecht nicht und entscheidet nicht für jeden
einzelnen Datensatz darüber, ob dessen Verwendung rechtmäßig war.
Die Kommission weist ausdrücklich darauf hin, dass die
entsprechenden AI-Act-Verpflichtungen die Durchsetzung des
Urheberrechts nach dem bestehenden Unionsrecht nicht ersetzen.
(EUR-Lex)
Seit dem 2. August 2026 verfügt die Europäische Kommission zudem
über ihre vorgesehenen Durchsetzungsbefugnisse für die
Verpflichtungen von Anbietern von General-Purpose AI-Modellen.
Für bestimmte Modelle, die bereits vor dem 2. August 2025 auf dem
Markt waren, gelten Übergangsregelungen bis zum 2. August 2027.
(Digitale Strategie Europa)
Für Unternehmen, Kreative und Nutzer in Österreich ist diese
Entwicklung unmittelbar relevant, weil Österreich als
EU-Mitgliedstaat in den europäischen Rechtsrahmen eingebunden
ist. Die Diskussion über KI und Urheberrecht ist damit längst
keine rein theoretische Debatte mehr, sondern betrifft zunehmend
konkrete Anforderungen an Anbieter und professionelle
Anwender.
Die USA verfolgen einen anderen rechtlichen
Ansatz
In den Vereinigten Staaten ist die Situation weniger durch eine
spezielle KI-Urheberrechtsregelung geprägt. Stattdessen spielen
bestehende Grundsätze des Copyright Law, insbesondere Fair Use,
eine zentrale Rolle.
Mehrere bedeutende Gerichtsverfahren beschäftigen sich mit der
Frage, ob KI-Unternehmen urheberrechtlich geschützte Inhalte ohne
Zustimmung für das Training ihrer Modelle verwenden dürfen. Zu
den bekanntesten Verfahren gehören die Auseinandersetzungen
zwischen der New York Times und OpenAI sowie Verfahren von
Autoren und anderen Rechteinhabern gegen
KI-Unternehmen.
Die Rechtslage entwickelt sich dabei durch Gerichtsentscheidungen
weiter. In mehreren Verfahren wurden Fragen zur Zulässigkeit des
Trainings mit geschützten Werken, zur Herkunft der Trainingsdaten
und zu möglichen wirtschaftlichen Auswirkungen auf Rechteinhaber
aufgeworfen. Eine einheitliche höchstrichterliche Antwort auf
sämtliche Fragen existiert jedoch noch nicht.
(Reuters)
Gerade die US-Debatte zeigt, weshalb eine einfache Aussage wie
„KI darf urheberrechtlich geschützte Werke zum Training
verwenden“ oder „KI darf das niemals“ nicht sachgerecht wäre. Die
rechtliche Bewertung hängt unter anderem von der jeweiligen
Rechtsordnung, der konkreten Nutzung, der Herkunft der Daten und
den Umständen des Einzelfalls ab.
Gerichtsverfahren werden zu wichtigen
Wegweisern
Die Zahl der Rechtsstreitigkeiten zeigt, wie groß die
Unsicherheit für Unternehmen und Rechteinhaber geworden ist.
Autoren, bildende Künstler, Fotografen, Medienunternehmen und
andere Rechteinhaber werfen KI-Unternehmen teilweise vor,
geschützte Werke ohne ausreichende Erlaubnis für die Entwicklung
ihrer Modelle genutzt zu haben.
Ein bekanntes Beispiel ist der Rechtsstreit zwischen Getty Images
und Stability AI in Großbritannien. Getty Images hatte unter
anderem vorgetragen, dass Bilder aus seinem Bestand für das
Training von Stable Diffusion verwendet worden seien. Das
Verfahren führte 2025 zu einer Entscheidung, die allerdings
wesentliche urheberrechtliche Fragen wegen der konkreten
Beweislage nicht umfassend klärte. Ein Teil der ursprünglichen
Copyright-Klage wurde während des Verfahrens fallen gelassen. Die
Entscheidung hatte deshalb nur begrenzte Aussagekraft für die
grundsätzliche Frage, ob KI-Training mit urheberrechtlich
geschützten Bildern unter britischem Recht zulässig ist.
(Reuters)
Auch in den USA sind Verfahren von Künstlern gegen Anbieter
generativer Bildsysteme anhängig beziehungsweise gewesen. Dort
steht unter anderem die Frage im Mittelpunkt, ob das Training mit
geschützten Werken und die Funktionsweise der Modelle selbst zu
einer Urheberrechtsverletzung führen können. Gerichte haben dabei
teilweise einzelne Ansprüche unterschiedlich bewertet, ohne damit
bereits eine allgemeingültige Regel für sämtliche generativen
KI-Systeme zu schaffen. (Reuters)
Die Gerichte stehen damit vor einer technisch anspruchsvollen
Aufgabe. Sie müssen bestehende Rechtsbegriffe auf Systeme
anwenden, deren Funktionsweise sich von traditionellen
Vervielfältigungs- und Verbreitungsprozessen unterscheidet. Dabei
reicht es nicht aus, nur das sichtbare Ergebnis eines KI-Systems
zu betrachten. Ebenso wichtig sind die Daten, die technische
Verarbeitung und die konkrete Nutzung des Modells.
Das Problem der stilistischen
Nachahmung
Eine weitere offene Frage betrifft den Stil. Generative KI kann
Inhalte erzeugen, die sich an bestimmten künstlerischen oder
gestalterischen Eigenschaften orientieren. Nutzer können
beispielsweise versuchen, eine bestimmte visuelle Ästhetik oder
eine bestimmte Art der Textgestaltung nachzuahmen.
Urheberrechtlich ist zwischen einem geschützten konkreten Werk
und einem allgemeinen Stil zu unterscheiden. Urheberrecht schützt
grundsätzlich konkrete schöpferische Ausdrucksformen, nicht
einfach jede abstrakte Idee oder jede allgemeine Stilrichtung.
Die genaue rechtliche Bewertung kann jedoch kompliziert werden,
wenn ein KI-Ergebnis nicht lediglich eine allgemeine Stilrichtung
aufgreift, sondern konkrete geschützte Ausdruckselemente
übernimmt.
Damit entsteht eine Grauzone zwischen Inspiration, stilistischer
Orientierung und tatsächlicher Übernahme geschützter Inhalte.
Gerade bei generativer Bild- und Musik-KI dürfte diese Abgrenzung
künftig eine größere Rolle spielen.
Wenn KI ein bestehendes Werk
reproduziert
Besonders problematisch wird es, wenn ein KI-System nicht nur
einen neuen Inhalt erzeugt, sondern Bestandteile eines bereits
existierenden Werkes erkennbar wiedergibt.
Generative Modelle sind nicht darauf ausgelegt, jedes
Trainingswerk wie eine klassische digitale Datenbank vollständig
zu speichern und auf Abruf unverändert bereitzustellen. Dennoch
können Modelle in bestimmten Fällen Inhalte erzeugen, die
bestehenden Werken sehr ähnlich sind oder einzelne Passagen
beziehungsweise Elemente wiedergeben.
Für das Urheberrecht ist daher nicht allein entscheidend, ob ein
Werk im Training verwendet wurde. Relevant kann auch sein, ob ein
konkretes späteres Ergebnis geschützte Ausdruckselemente eines
bestehenden Werkes übernimmt. Die rechtliche Beurteilung hängt
dabei vom jeweiligen Rechtssystem und den konkreten Umständen
ab.
Diese Unterscheidung ist auch für Unternehmen wichtig, die
KI-generierte Inhalte kommerziell einsetzen. Ein KI-Ergebnis
sollte nicht allein deshalb als rechtlich unproblematisch
betrachtet werden, weil es von einem generativen Modell erzeugt
wurde.
Kreative Berufe verändern sich
Die Auswirkungen reichen weit über juristische Fragen hinaus.
Generative KI verändert bereits heute Arbeitsprozesse in
Bereichen wie Grafikdesign, Marketing, Softwareentwicklung,
Übersetzung, Journalismus, Filmproduktion, Musik und
Werbung.
Dabei ersetzt KI nicht automatisch den gesamten kreativen
Prozess. Häufig verschiebt sich vielmehr die Rolle des Menschen.
Statt jeden einzelnen Arbeitsschritt manuell auszuführen, kann
ein Mensch Ideen entwickeln, KI-generierte Entwürfe bewerten,
Varianten auswählen, Ergebnisse überarbeiten und daraus ein
fertiges Werk erstellen.
Diese Entwicklung kann kreative Prozesse beschleunigen und die
Einstiegshürden senken. Menschen ohne klassische Ausbildung in
Grafik, Musikproduktion oder professionellem Schreiben erhalten
Werkzeuge, mit denen sie Inhalte erstellen können, die früher
erhebliche technische Fähigkeiten erforderten.
Gleichzeitig entsteht wirtschaftlicher Druck auf bestimmte
kreative Tätigkeiten. Wenn Unternehmen einfache Illustrationen,
Werbetexte oder andere standardisierte Inhalte kostengünstig mit
KI erstellen können, kann sich die Nachfrage nach bestimmten
Leistungen verändern. Welche konkreten Auswirkungen dies auf
Beschäftigung und Einkommen haben wird, lässt sich derzeit nicht
zuverlässig für alle Branchen prognostizieren.
Neue Chancen für Kreative
Die Diskussion über Urheberrecht sollte deshalb nicht
ausschließlich als Konflikt zwischen Kreativen und KI-Unternehmen
verstanden werden. KI kann selbst ein leistungsfähiges Werkzeug
für professionelle Urheber sein.
Ein Schriftsteller kann KI beispielsweise für Recherche,
Strukturierung oder Variantenentwicklung einsetzen. Ein Designer
kann damit erste Entwürfe erstellen. Ein Musiker kann Ideen für
Arrangements untersuchen. Programmierer können KI zur
Unterstützung bei Code und Dokumentation einsetzen. In all diesen
Fällen bleibt die entscheidende Frage, welche kreative Leistung
der Mensch tatsächlich erbringt.
Gerade diese Form der Zusammenarbeit zwischen Mensch und Maschine
könnte langfristig an Bedeutung gewinnen. Der Wert kreativer
Arbeit könnte sich teilweise von der reinen Produktion einzelner
Inhalte hin zur Entwicklung von Ideen, Auswahl, Kontext,
Qualitätskontrolle, Markenbildung und individueller Gestaltung
verschieben.
Das Urheberrecht muss dabei nicht zwangsläufig jede neue
Technologie verhindern. Seine zentrale Herausforderung besteht
vielmehr darin, einen Rahmen zu schaffen, in dem menschliche
Kreativität geschützt und gleichzeitig technische Innovation
ermöglicht werden kann.
Die wirtschaftliche Frage nach
Vergütung
Besonders umstritten ist die Frage, ob Rechteinhaber für die
Nutzung ihrer Werke zum Training kommerzieller KI-Modelle bezahlt
werden sollten.
Ein mögliches Modell besteht in individuellen
Lizenzvereinbarungen. Dabei könnten KI-Unternehmen bestimmte
Inhalte direkt von Rechteinhabern lizenzieren. Eine andere
Möglichkeit sind kollektive oder standardisierte Lizenzmodelle.
Daneben existieren gesetzliche Schranken und Ausnahmen, die je
nach Rechtsordnung unterschiedliche Voraussetzungen
haben.
In der politischen Diskussion wird deshalb zunehmend darüber
gesprochen, wie Transparenz, Lizenzierung und Vergütung
miteinander verbunden werden können. Großbritannien
veröffentlichte im März 2026 einen umfangreichen
Regierungsbericht zum Verhältnis zwischen Urheberrecht und
künstlicher Intelligenz, nachdem zuvor eine Konsultation mit mehr
als 11.000 eingegangenen Antworten stattgefunden hatte. Der
Bericht untersucht unter anderem Fragen des Trainings, der
Transparenz, der Lizenzierung, der Durchsetzung und der
rechtlichen Behandlung computergenerierter Werke.
(GOV.UK)
Die britische Diskussion verdeutlicht, dass die politischen
Modelle noch keineswegs weltweit vereinheitlicht sind.
Unterschiedliche Staaten prüfen unterschiedliche Kombinationen
aus Ausnahmen, Lizenzierung, Transparenz und Durchsetzung.
(GOV.UK)
Open Source verändert zusätzlich die
Landschaft
Eine weitere Dimension entsteht durch frei verfügbare und offene
KI-Modelle. Open-Source- beziehungsweise offen lizenzierte
Modelle können von einer größeren Zahl von Entwicklern
untersucht, angepasst und in eigene Anwendungen integriert
werden. Dadurch können Innovation und Wettbewerb gefördert
werden.
Gleichzeitig stellt sich auch hier die Frage nach der Herkunft
der Trainingsdaten und nach der Verantwortung entlang der
technischen Wertschöpfungskette. Eine offene Veröffentlichung
eines Modells bedeutet nicht automatisch, dass sämtliche
verwendeten Trainingsdaten frei von urheberrechtlichen Fragen
sind.
Der europäische AI Act berücksichtigt diese Besonderheit. Unter
bestimmten Voraussetzungen können frei und offen lizenzierte
General-Purpose AI-Modelle von einzelnen Dokumentationspflichten
ausgenommen sein. Die urheberrechtlichen Pflichten und die
Anforderungen an die öffentliche Zusammenfassung der
Trainingsinhalte gelten jedoch nicht pauschal als bedeutungslos;
insbesondere für Modelle mit systemischem Risiko gelten besondere
Regeln. (Digitale Strategie Europa)
Transparenz wird zum zentralen
Faktor
Eine der wichtigsten Entwicklungen der kommenden Jahre dürfte
deshalb die zunehmende Transparenz über Trainingsdaten sein. Für
Rechteinhaber ist es schwierig, ihre Interessen durchzusetzen,
wenn sie nicht wissen, ob und wie ihre Werke in der Entwicklung
eines Modells verwendet wurden.
Der europäische Ansatz verlangt deshalb von Anbietern bestimmter
General-Purpose AI-Modelle eine öffentliche Zusammenfassung der
Trainingsinhalte. Diese Zusammenfassung soll ausreichend
detailliert sein, ohne notwendigerweise die vollständige
technische Zusammensetzung eines Datensatzes offenzulegen.
Geschäftsgeheimnisse und vertrauliche Informationen sollen dabei
berücksichtigt werden. (EUR-Lex)
Transparenz löst allerdings nicht automatisch die Frage der
Vergütung. Zu wissen, dass bestimmte Datenbestände verwendet
wurden, bedeutet noch nicht, dass jeder einzelne Rechteinhaber
automatisch einen Zahlungsanspruch erhält. Transparenz ist
vielmehr eine Voraussetzung dafür, Rechtspositionen besser
erkennen und gegebenenfalls durchsetzen zu können.
Was bedeutet das für Unternehmen und
Nutzer?
Für Unternehmen, die generative KI professionell einsetzen, wird
die Frage nach der Herkunft und rechtlichen Nutzbarkeit von
KI-Inhalten zunehmend wichtiger. Dabei reicht es nicht aus, nur
die Nutzungsbedingungen eines KI-Dienstes zu lesen. Zusätzlich
können Fragen des Urheberrechts, des Markenrechts, des
Persönlichkeitsrechts und weiterer Schutzrechte relevant
sein.
Besonders bei kommerziell wichtigen Inhalten ist eine
nachvollziehbare Dokumentation des Entstehungsprozesses sinnvoll.
Je stärker ein Mensch ein KI-Ergebnis auswählt, verändert,
kombiniert und kreativ weiterentwickelt, desto besser lässt sich
nachvollziehen, welche menschliche Leistung in das Endprodukt
eingeflossen ist.
Auch die Auswahl des KI-Anbieters kann eine Rolle spielen.
Anbieter unterscheiden sich hinsichtlich ihrer Trainingsdaten,
Lizenzmodelle, Nutzungsbedingungen und technischen Möglichkeiten.
Für Unternehmen mit hohen rechtlichen oder wirtschaftlichen
Anforderungen kann deshalb die technische und rechtliche
Dokumentation eines KI-Workflows künftig ebenso wichtig werden
wie die Qualität des erzeugten Inhalts.
Die Frage nach dem Wert menschlicher
Kreativität
Hinter der juristischen Debatte steht eine grundsätzliche
gesellschaftliche Frage: Was soll als kreative Leistung gelten,
wenn Maschinen immer größere Teile des kreativen
Produktionsprozesses übernehmen?
Diese Frage lässt sich nicht allein technisch beantworten. Ein
KI-System kann beispielsweise einen überzeugenden Text oder ein
beeindruckendes Bild erzeugen. Daraus folgt jedoch nicht
automatisch, dass das System selbst Urheber im menschlichen Sinn
wäre.
Das Urheberrecht steht traditionell in enger Verbindung mit
menschlicher geistiger Schöpfung. Die zunehmende Nutzung
künstlicher Intelligenz zwingt Gesetzgeber, Gerichte und
Gesellschaft deshalb dazu, genauer zu bestimmen, welche
menschliche Beteiligung für einen Schutz erforderlich ist und wie
mit Inhalten umzugehen ist, die ohne ausreichende menschliche
schöpferische Kontrolle entstehen.
Dabei zeichnet sich derzeit eher eine Weiterentwicklung
bestehender Prinzipien als eine vollständige Abkehr vom
bisherigen Urheberrecht ab. Die US-amerikanische Copyright Office
kommt beispielsweise ausdrücklich zu dem Schluss, dass die
bestehenden Grundsätze grundsätzlich flexibel genug sind, um den
Einsatz generativer KI zu erfassen. (U.S. Copyright
Office)
Warum eine internationale Lösung schwierig
bleibt
KI-Modelle werden global entwickelt und eingesetzt, während
Urheberrecht überwiegend territorial organisiert ist. Ein Modell
kann in einem Land trainiert, von einem Unternehmen in einem
zweiten Land betrieben und von Nutzern weltweit eingesetzt
werden.
Damit können mehrere Rechtsordnungen gleichzeitig relevant
werden. Die unterschiedlichen Regeln für Text und Data Mining,
Fair Use, Lizenzierung und menschliche Urheberschaft erschweren
eine einheitliche Bewertung.
Diese internationale Fragmentierung kann für Unternehmen zu
erheblichen Compliance-Kosten führen. Gleichzeitig besteht die
Gefahr, dass Anbieter ihre Entwicklungsstandorte oder
Geschäftsmodelle nach den jeweils günstigsten rechtlichen
Rahmenbedingungen auswählen.
Auch deshalb wird die internationale Diskussion über KI und
geistiges Eigentum weiter an Bedeutung gewinnen. Die US Copyright
Office hat in ihrem Bericht zur Nutzung urheberrechtlich
geschützter Werke für generatives KI-Training ausdrücklich darauf
hingewiesen, dass international unterschiedliche Regelungen
Auswirkungen auf Rechteinhaber und die globale Entwicklung von KI
haben können. (U.S. Copyright Office)
Die nächsten Jahre werden
entscheidend
In den kommenden Jahren dürfte sich die Rechtslage vor allem
durch Gerichtsentscheidungen, neue Gesetzgebung und Lizenzmodelle
weiter konkretisieren. Die derzeitige Entwicklung spricht dafür,
dass KI und Urheberrecht nicht durch eine einzige umfassende
Regelung abschließend miteinander in Einklang gebracht werden
können.
Vielmehr entsteht ein mehrschichtiger Rechtsrahmen. Auf der einen
Seite stehen Regelungen für Trainingsdaten und deren Nutzung. Auf
der anderen Seite stehen Fragen der menschlichen Urheberschaft
bei KI-Ergebnissen. Hinzu kommen Transparenzpflichten,
Lizenzmodelle, Datenschutz, Persönlichkeitsrechte und
gegebenenfalls Marken- oder Wettbewerbsrecht.
Technologisch wird gleichzeitig die Grenze zwischen menschlicher
und maschineller Gestaltung weiter verschwimmen. KI-Systeme
werden zunehmend nicht nur fertige Inhalte erzeugen, sondern
kreative Prozesse begleiten, Entwürfe analysieren, Varianten
entwickeln und Ergebnisse selbstständig optimieren.
Damit dürfte auch die Bedeutung des menschlichen Beitrags
differenzierter betrachtet werden müssen. Die Zukunft der
kreativen Arbeit könnte weniger darin bestehen, KI entweder
vollständig abzulehnen oder vollständig zu automatisieren.
Wahrscheinlicher ist eine zunehmende Zusammenarbeit, bei der der
Mensch Ziele, Kontext, Auswahl und Verantwortung vorgibt und KI
einen immer größeren Teil der technischen Umsetzung
übernimmt.
Fazit: Das Urheberrecht steht vor einer neuen Definition
von Kreativität
Künstliche Kreativität stellt das Urheberrecht nicht deshalb vor
Herausforderungen, weil Maschinen plötzlich rechtlich zu
Künstlern werden. Die eigentliche Herausforderung besteht darin,
dass sich die technischen Voraussetzungen kreativer Produktion
grundlegend verändern.
Die entscheidenden Fragen liegen heute auf mehreren Ebenen. Es
muss geklärt werden, unter welchen Voraussetzungen
urheberrechtlich geschützte Werke zum Training von KI-Modellen
verwendet werden dürfen. Ebenso muss bestimmt werden, wann ein
KI-generiertes Ergebnis einen ausreichenden menschlichen
Schöpfungsbeitrag enthält. Zusätzlich braucht es Transparenz
darüber, welche Inhalte für die Entwicklung leistungsfähiger
Modelle verwendet wurden.
In der Europäischen Union ist mit dem AI Act bereits ein
wichtiger Schritt in Richtung größerer Transparenz und
urheberrechtlicher Verantwortlichkeit von Anbietern von
General-Purpose AI erfolgt. Gleichzeitig bleiben zentrale Fragen
des materiellen Urheberrechts weiterhin durch bestehende Regeln,
nationale Umsetzung und gerichtliche Entscheidungen geprägt.
(Digitale Strategie Europa)
Die Entwicklung ist damit keineswegs abgeschlossen. Im Gegenteil:
Die kommenden Gerichtsentscheidungen, Lizenzmodelle und
politischen Entscheidungen werden maßgeblich bestimmen, wie das
Verhältnis zwischen menschlicher Kreativität und künstlicher
Intelligenz künftig ausgestaltet wird.
Eine sachgerechte Lösung wird dabei zwei Interessen miteinander
verbinden müssen. Kreative Menschen und Rechteinhaber benötigen
wirksame Möglichkeiten, ihre Werke zu schützen und gegebenenfalls
an ihrer Nutzung durch KI-Systeme zu partizipieren. Gleichzeitig
benötigen Entwickler und Unternehmen ausreichend klare Regeln,
damit Innovation nicht durch dauerhafte rechtliche Unsicherheit
behindert wird.
Künstliche Intelligenz wird die kreative Arbeit daher
voraussichtlich nicht einfach ersetzen, sondern ihre
Produktionsbedingungen verändern. Die entscheidende Frage der
Zukunft wird weniger lauten, ob Maschinen kreativ sein dürfen,
sondern wie Gesellschaft und Recht mit einer Welt umgehen, in der
menschliche und maschinelle Beiträge zunehmend gemeinsam neue
Inhalte hervorbringen.
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