Urheberrechtliche Implikationen von KI-Suchmaschinen und Generativer KI

Urheberrechtsverletzungen beim KI-Training verstehen

Die urheberrechtlichen Implikationen der KI-Suche stellen eine der größten juristischen Herausforderungen für die KI-Branche dar. Für die Entwicklung von KI-Suchmaschinen und generativen KI-Systemen werden enorme Mengen an Trainingsdaten benötigt, um Muster, Strukturen und Zusammenhänge in Texten, Bildern und anderen Inhalten zu erlernen. Das entscheidende Problem ist, dass der Großteil dieser Trainingsdaten ohne die Zustimmung der Rechteinhaber beschafft wird. Das United States Copyright Office hat klar Stellung bezogen, dass die Nutzung urheberrechtlich geschützter Werke zum Training von KI-Modellen einen prima facie Verstoß gegen das Vervielfältigungs- und Bearbeitungsrecht der Rechteinhaber nach dem Copyright Act darstellen kann.

Die Entwicklung und der Einsatz generativer KI-Systeme berühren mehrere exklusive Rechte der Urheber. Eine Verletzung kann in verschiedenen Phasen der KI-Entwicklung auftreten, etwa wenn Entwickler Werke für Trainingszwecke herunterladen und speichern oder wenn während des Trainingsprozesses Zwischenkopien entstehen. Besonders umstritten ist die Frage, ob die internen Gewichte eines Modells – also die mathematischen Parameter, die die Modellerzeugung steuern – als verletzende Kopien der Trainingsdaten gelten. Wenn KI-generierte Ausgaben den Trainingsdaten stark ähneln, gibt es ein starkes Argument, dass die Gewichte des Modells selbst gegen das Vervielfältigungs- und Bearbeitungsrecht der Originalwerke verstoßen.

Fair-Use-Verteidigung und ihre Grenzen

Einer der bedeutendsten Fortschritte im KI-Urheberrecht stammt aus dem Bericht des Copyright Office vom Mai 2025, in dem die Frage behandelt wird, ob die unbefugte Nutzung urheberrechtlich geschützter Materialien zum KI-Training als Fair Use verteidigt werden kann. Die Ergebnisse des Berichts schränken die Fair-Use-Schutzmöglichkeiten für KI-Entwickler stark ein. Das Konzept der Transformativität – also ob eine Nutzung einen anderen Zweck als das Originalwerk verfolgt – ist zentral für die Fair-Use-Analyse, aber das Copyright Office kam zu dem Schluss, dass Transformativität „eine Frage des Grades“ ist, wenn es um KI-Training geht.

Der Bericht identifizierte zwei Endpunkte eines Spektrums transformativer Nutzung. Auf der einen Seite ist das Training eines generativen KI-Grundmodells auf großen und vielfältigen Datensätzen, um Ausgaben in verschiedenen Situationen zu erzeugen, vermutlich transformativ. Am anderen Ende ist das Training eines KI-Modells mit dem Ziel, Ausgaben zu erzeugen, die den urheberrechtlich geschützten Werken im Trainingsdatensatz stark ähneln, vermutlich nicht transformativ. Die meisten realen KI-Systeme bewegen sich irgendwo dazwischen, und wenn ein Modell darauf trainiert wird, Inhalte zu generieren, die „dem Zweck dienen, ein bestimmtes Publikum anzusprechen“, ist die Nutzung „allenfalls mäßig transformativ“. Das bedeutet, dass viele kommerzielle KI-Suchmaschinen und generative KI-Produkte sich nicht auf einen starken Fair-Use-Schutz verlassen können.

Das Copyright Office wies zwei gängige Argumente von KI-Entwicklern ausdrücklich zurück. Erstens ist das Argument, KI-Training sei von Natur aus transformativ, weil es nicht zu Ausdruckszwecken diene, „falsch“. KI-Modelle nehmen „das Wesen sprachlicher Ausdrucksformen“ auf – also wie Wörter auf Satz-, Absatz- und Dokumentenebene ausgewählt und angeordnet werden. Zweitens rechtfertigt der Vergleich des KI-Trainings mit menschlichem Lernen keine Urheberrechtsverletzung. Während Menschen nur unvollständige Eindrücke von Werken behalten, gefiltert durch ihre eigene Perspektive, generiert generative KI perfekte Kopien und analysiert Werke nahezu augenblicklich. Dieser grundlegende Unterschied untergräbt den Vergleich mit menschlichem Lernen und legt nahe, dass das urheberrechtliche Gleichgewicht zwischen Kreativitäts- und Innovationsförderung im KI-Kontext nicht wie beabsichtigt funktioniert.

Jüngste prominente Urheberrechtsklagen gegen KI-Unternehmen

Die urheberrechtlichen Implikationen der KI-Suche werden durch zahlreiche Klagen gegen große KI-Unternehmen immer greifbarer. Die New York Times reichte im Dezember 2025 eine richtungsweisende Klage gegen Perplexity AI ein und warf dem Unternehmen vor, Millionen von Artikeln illegal kopiert und die Arbeiten von Journalisten ohne Erlaubnis verbreitet zu haben. Die Times behauptete, dass das Geschäftsmodell von Perplexity im Kern auf dem Scraping und Kopieren von Inhalten einschließlich kostenpflichtiger Angebote basiert, um seine generativen KI-Produkte zu betreiben. Zudem machte die Times geltend, Perplexity habe gegen ihre Markenrechte nach dem Lanham Act verstoßen, indem sie erfundene Inhalte oder „Halluzinationen“ erzeugte und diese fälschlich der Zeitung zuschrieb, indem sie sie neben deren eingetragenen Marken präsentierte.

Perplexity AI ist ein besonderes Ziel von Urheberrechtsdurchsetzungsmaßnahmen geworden und sieht sich Klagen mehrerer großer Verlage und Content-Ersteller gegenüber. Das Murdoch-Unternehmen Dow Jones und die New York Post reichten ähnliche Urheberrechtsklagen gegen Perplexity wegen der Nutzung geschützten Inhalts ein. Auch Encyclopedia Britannica und Merriam-Webster Dictionary verklagten Perplexity und warfen dem Unternehmen systematisches Content-Scraping vor, das grundlegende Urheberrechtsschutzmaßnahmen verletzt. Die Chicago Tribune, Forbes und Wired beschuldigten Perplexity der Plagiat ihrer Inhalte, wobei Wired berichtete, dass Perplexity sogar einen Artikel kopierte, der sich mit Perplexitys eigenen Plagiatsproblemen befasste. Reddit verklagte Perplexity und drei weitere Unternehmen im Oktober 2025 wegen unrechtmäßigen Scraping seiner Daten zum Training KI-basierter Suchmaschinen.

Diese Klagen zeigen ein Muster aggressiven Content-Scrapings und unautorisierter Nutzung, das weit über die traditionellen Fair-Use-Grenzen hinausgeht. Der Bericht des Copyright Office hält ausdrücklich fest, dass „die kommerzielle Nutzung riesiger Mengen urheberrechtlich geschützter Werke zur Produktion expressiver Inhalte, die mit den Originalwerken auf bestehenden Märkten konkurrieren, insbesondere wenn der Zugang zum Originalwerk illegal erfolgte, über etablierte Fair-Use-Grenzen hinausgeht“. Diese Formulierung beschreibt direkt die in diesen Klagen beanstandeten Praktiken und deutet darauf hin, dass Gerichte in diesen Fällen eine Urheberrechtsverletzung feststellen könnten.

Marktschäden und Lizenzierungsimplikationen

Die Analyse des Copyright Office zu Marktschäden stellt eine erhebliche Erweiterung der urheberrechtlichen Bewertung unautorisierter Nutzung dar. Bisher konzentrierten sich Gerichte vor allem auf entgangene Verkäufe und direkte Substitution – also wenn verletzende Werke die Originale direkt ersetzen und Einnahmenverluste verursachen. Das Copyright Office identifizierte jedoch drei verschiedene Formen von Marktschäden im Zusammenhang mit KI-Training. Neben direkter Substitution umfasst der Bericht Marktverwässerung und Konkurrenz in derselben Werkklasse, wenn KI-generierte Ausgaben im selben Markt wie die Originale konkurrieren, selbst wenn sie keine identischen Kopien sind. Besonders problematisch ist dies, weil KI-Systeme Inhalte im selben Stil, Genre oder Bereich wie Originalwerke in nie dagewesener Geschwindigkeit und Größenordnung erzeugen können.

Die dritte Form von Marktschaden betrifft entgangene Lizenzierungsmöglichkeiten. Da sich ein neuer Markt für die Lizenzierung von Inhalten zum KI-Training entwickelt, kommt das Copyright Office zu dem Schluss, dass dort, wo Lizenzierungsoptionen bestehen oder wahrscheinlich realisierbar sind, dies gegen die Annahme von Fair Use spricht. Das ist besonders bedeutsam, weil KI-Entwickler sich nicht einfach auf Fair Use berufen können, wenn Lizenzierungsmodelle verfügbar sind. Der Bericht räumt ein, dass einige Einzellizenzvereinbarungen für KI-Trainingsdaten abgeschlossen wurden, eine skalierbare Lösung jedoch kollektive Lizenzierungsmodelle voraussetzen könnte. Das Copyright Office empfiehlt jedoch, die Entwicklung des Lizenzierungsmarktes ohne staatliches Eingreifen zuzulassen, was darauf hindeutet, dass Lizenzierung ein immer wichtigerer Streitpunkt werden wird.

Leitplanken und Minderungsstrategien

Ein positives Ergebnis für KI-Entwickler im Bericht des Copyright Office betrifft den Einsatz von Leitplanken zur Verhinderung oder Minimierung rechtsverletzender Ausgaben. Der Bericht kommt zu dem Schluss, dass die Implementierung solcher Leitplanken zugunsten eines Fair-Use-Arguments spricht. Dazu gehören das Blockieren von Prompts, die wahrscheinlich urheberrechtlich geschützte Inhalte reproduzieren, Trainingsprotokolle, die verletzende Ausgaben unwahrscheinlicher machen, und interne Systemprompts, die Modelle anweisen, keine Namen urheberrechtlich geschützter Figuren oder Bilder im Stil lebender Künstler zu erzeugen. Das legt nahe, dass Entwickler, die wirksame Schutzmaßnahmen gegen die Reproduktion geschützten Inhalts implementieren, ihre Fair-Use-Verteidigung stärken können.

Die Wirksamkeit von Leitplanken als Fair-Use-Verteidigung bleibt jedoch begrenzt. Der Bericht räumt ein, dass es Meinungsverschiedenheiten darüber gibt, wie häufig Originalwerke materiell in KI-Ausgaben repliziert werden und wie schwierig umfassende Leitplanken umzusetzen wären. Dass Leitplanken nur zugunsten von Fair Use gewertet werden – und keine vollständige Verteidigung bieten – bedeutet, dass auch KI-Systeme mit Schutzmaßnahmen weiterhin haftbar gemacht werden können. Außerdem wird festgestellt, dass die bewusste Nutzung raubkopierter oder illegal beschaffter Werke als Trainingsdaten gegen Fair Use spricht, ohne jedoch entscheidend zu sein, sodass Gerichte die Herkunft der Trainingsdaten prüfen und Entwickler für die Nutzung illegal beschaffener Inhalte bestrafen können.

Implikationen für KI-Suchmaschinen und Content-Ersteller

Die urheberrechtlichen Implikationen der KI-Suche schaffen eine komplexe Ausgangslage für KI-Unternehmen wie auch für Content-Ersteller. Für Betreiber von KI-Suchmaschinen ist das rechtliche Umfeld zunehmend feindlich gegenüber dem Scraping und der Nutzung urheberrechtlich geschützter Inhalte ohne Genehmigung. Die Kombination aus ungünstiger Fair-Use-Leitlinie durch das Copyright Office, mehreren prominenten Klagen und Gerichtsurteilen, die darauf hindeuten, dass KI-Training nicht unter Fair Use fällt, bedeutet, dass Unternehmen mit erheblichen rechtlichen und finanziellen Risiken konfrontiert sind. Das potenzielle Haftungsrisiko ist enorm, da diese Systeme mit Milliarden geschützter Werke trainiert werden.

Für Content-Ersteller und Verlage bieten die urheberrechtlichen Implikationen der KI-Suche sowohl Herausforderungen als auch Chancen. Die Herausforderung besteht darin, dass ihre Werke zum Training von KI-Systemen genutzt werden, die mit ihren eigenen Produkten und Dienstleistungen konkurrieren und so den Wert ihrer Inhalte und ihre Monetarisierungsmöglichkeiten mindern könnten. Die Chance liegt im aufkommenden Lizenzierungsmarkt, auf dem Verlage eine Vergütung für die Nutzung ihrer Inhalte zum KI-Training aushandeln können. Voraussetzung ist jedoch, dass Verlage aktiv überwachen, wie ihre Inhalte genutzt werden, und ihre Rechte durch Lizenzverhandlungen oder rechtliche Schritte geltend machen. Hier werden Monitoring-Tools unerlässlich – nur wer weiß, wie Marke, Domain und URLs in KI-generierten Antworten erscheinen, kann unautorisierte Nutzung erkennen und aus einer Position der Stärke verhandeln.