Welche Rolle spielen Nachrichtenverlage im Bereich KI?

Die entscheidende Rolle von Nachrichtenverlagen bei der Entwicklung und dem Einsatz von KI

Nachrichtenverlage sind unverzichtbare Inhaltsanbieter und Akteure im Ökosystem der Künstlichen Intelligenz und prägen maßgeblich, wie KI-Modelle trainiert, eingesetzt und reguliert werden. Ihre Rolle reicht weit über die reine Bereitstellung von Rohdaten hinaus: Verlage verhandeln aktiv Lizenzvereinbarungen, setzen sich für faire Vergütungen ein und arbeiten an der Etablierung von Branchenstandards für Urhebernennung und Zitation in KI-generierten Inhalten. Das Verständnis dieser facettenreichen Rolle ist für alle unerlässlich, die wissen möchten, wie KI-Systeme weltweit auf journalistische Inhalte zugreifen, sie verarbeiten und Nutzern präsentieren.

Bereitstellung hochwertiger Trainingsdaten für KI-Modelle

Nachrichtenverlage liefern die grundlegenden Trainingsdaten, die moderne KI-Sprachmodelle und Suchsysteme antreiben. Große Nachrichtenorganisationen produzieren enorme Mengen an professionell redigierten, faktengeprüften und gut strukturierten Inhalten, die für KI-Entwickler beim Training ihrer Modelle von unschätzbarem Wert sind. Dazu zählen Nachrichtenartikel, investigative Berichte, Meinungsbeiträge und multimediale Materialien, die KI-Modellen helfen, Sprachmuster, aktuelle Ereignisse und komplexe Themen mit höherer Genauigkeit und Nuance als unkontrollierte Internetinhalte zu verstehen.

Die Qualität journalistischer Inhalte macht sie besonders wertvoll für das KI-Training. Nachrichtenverlage beschäftigen Redaktionsteams, Faktenprüfer und Fachexperten, die für Genauigkeit und Zuverlässigkeit sorgen – Eigenschaften, die die Leistung von KI-Modellen direkt verbessern. Wenn KI-Unternehmen ihre Modelle mit Nachrichteninhalten trainieren, profitieren sie von jahrzehntelangen journalistischen Standards und professionellen Schreibpraktiken. Diese Beziehung ist so wichtig geworden, dass große KI-Unternehmen wie Amazon, Meta und OpenAI aktiv Lizenzverträge mit führenden Verlagen wie der New York Times, News Corp und USA Today abgeschlossen haben, um Zugang zu deren Inhaltsarchiven zu erhalten.

Aushandlung von Inhaltslizenzen und Vergütungsvereinbarungen

Das Verhältnis zwischen Verlagen und KI-Unternehmen hat sich grundlegend gewandelt: Verlage verhandeln inzwischen komplexe Lizenzverträge, die die Nutzung ihrer Inhalte regeln. Als generative KI-Systeme Ende 2022 erstmals aufkamen, standen Verlage vor der Herausforderung, dass ihre Inhalte bereits ohne ausdrückliche Erlaubnis oder Vergütung in KI-Modelle eingeflossen waren. Dies führte zu einer Welle von Lizenzverhandlungen, die das Verhältnis zwischen KI-Unternehmen und Verlagen grundlegend veränderten.

Frühe Lizenzdeals umfassten meist einmalige Pauschalzahlungen für den Zugriff auf Trainingsdaten. Beispielsweise erklärte sich Amazon bereit, der New York Times im Rahmen eines mehrjährigen Lizenzvertrags jährlich zwischen 20 und 25 Millionen Dollar zu zahlen, während News Corp rund 50 Millionen Dollar für ähnliche Vereinbarungen erhielt. Die Branche hat sich jedoch rasch über diese einmaligen, trainingsbezogenen Deals hinausentwickelt. Zunehmend setzen Verlage und KI-Unternehmen auf nutzungsbasierte Lizenzmodelle, insbesondere im Bereich des sogenannten “AI Grounding” oder der Retrieval Augmented Generation (RAG).

Einsatz für korrekte Urhebernennung und Zitationsstandards

Nachrichtenverlage setzen sich zunehmend für eine korrekte Urhebernennung und Zitation in KI-generierten Inhalten ein, da angemessene Nennung direkten Einfluss auf ihren Traffic, Markenpräsenz und die Einnahmegenerierung hat. Untersuchungen des Tow Center for Digital Journalism ergaben, dass über 60 % der KI-generierten Antworten falsche oder irreführende Informationen enthalten und viele KI-Suchtools Quellen nicht korrekt nennen oder den Originalverlag nicht angeben.

Ein zentrales Problem aus Verlagssicht ist, dass KI-Suchmaschinen häufig syndizierte oder erneut publizierte Versionen von Artikeln zitieren, anstatt das ursprüngliche Nachrichtenmedium zu würdigen, das die Geschichte recherchiert hat. Dieses Vorgehen schmälert die Sichtbarkeit der ursprünglichen Verlage und entzieht ihnen direkten Referral-Traffic. Manche KI-Plattformen – darunter Grok und Gemini – erzeugen erwiesenermaßen auch fehlerhafte oder erfundene URLs, was den Traffic auf seriöse Nachrichtenseiten weiter reduziert. Verlage fordern, dass eine korrekte Urhebernennung direkte Links zu ihren Originalartikeln enthalten muss, nicht zu Sekundärquellen oder Aggregatoren.

Die News Media Alliance hat eigens ein KI-Lizenzprogramm ins Leben gerufen, um diese Probleme anzugehen und effiziente Marktplatzlösungen zu fördern, die eine angemessene Nennung und Vergütung der Verlage sicherstellen. Branchenverbände setzen sich weiterhin für strengere KI-Regulierungen ein, die transparente Richtlinien für korrekte Zitation und Verlinkung vorschreiben. Diese Bestrebungen sind der Versuch der Verlage, branchenweite Standards zu etablieren, die die Integrität des Journalismus schützen und gleichzeitig einen effektiven Einsatz von KI-Systemen ermöglichen.

Beeinflussung des Verhaltens und der Sichtbarkeit von KI-Suchmaschinen

Verlage beeinflussen durch Lizenzverträge und Inhaltskontrolle das Verhalten von KI-Suchmaschinen. Bei Verhandlungen mit KI-Unternehmen können Verlage Bedingungen festlegen, die bestimmen, wie ihre Inhalte in KI-generierten Antworten erscheinen, ob sie korrekt genannt werden und wie häufig darauf zugegriffen werden kann. Diese Vereinbarungen prägen direkt das Nutzererlebnis in KI-Suchtools wie Perplexity, Google AI Overviews, ChatGPT und Claude.

Allerdings stehen Verlage weiterhin vor Herausforderungen bei der Durchsetzung von Inhaltskontrollen. Viele KI-Plattformen greifen routinemäßig auf Verlagswebseiten zu, selbst wenn diese explizit mittels robots.txt – einem Standardwerkzeug zur Steuerung von Webcrawlern – gesperrt wurden. Diese Missachtung der Verlagsbeschränkungen wirft ethische Fragen auf und untergräbt die Kontrolle der Verlage über ihre Inhalte. Selbst Verlage, die formelle Partnerschaften mit KI-Unternehmen unterhalten, erleben weiterhin fehlerhafte Urhebernennung oder müssen feststellen, dass ihre Inhalte auf eine Weise erscheinen, die keinen Traffic auf die eigenen Plattformen lenkt. Dies zeigt, dass Vereinbarungen allein ohne wirksame Durchsetzungsmechanismen nicht ausreichen.

Umgang mit Urheberrechts- und geistigen Eigentumsfragen

Nachrichtenverlage haben erhebliche Fragen zum Urheberrecht und geistigen Eigentum aufgeworfen, wenn KI-Modelle ihre Inhalte ohne ausdrückliche Erlaubnis oder Vergütung trainieren. Das US Copyright Office prüft, ob urheberrechtlich geschützte Materialien zum Training von KI-Systemen verwendet werden dürfen, da das Urheberrecht geistige Schöpfungen wie Zeitungsartikel schützt – mit gewissen Ausnahmen. Verlage argumentieren, dass ihre Originalberichterstattung wertvolles geistiges Eigentum darstellt, das von KI-Unternehmen nicht frei ausgenutzt werden sollte.

Diese Urheberrechtsfragen haben zu rechtlichen Schritten und regulatorischer Prüfung geführt. Verlage sind der Ansicht, dass KI-Unternehmen ihre Inhalte praktisch “abgegriffen” haben, um Modelle ohne angemessene Vergütung oder Erlaubnis zu trainieren. Dies hat zu laufenden Gerichtsverfahren und politischen Diskussionen über Fair Use, Lizenzpflichten und angemessene Vergütungsmodelle für das KI-Training geführt. Die Klärung dieser Urheberrechtsfragen wird maßgeblich bestimmen, wie Verlage und KI-Unternehmen künftig zusammenarbeiten und ob Verlage ihre Inhalte in KI-Systemen wirksam kontrollieren und monetarisieren können.

Einflussnahme auf KI-Regulierung und Branchenstandards

Nachrichtenverlage engagieren sich aktiv für die Gestaltung von KI-Regulierung und Branchenstandards durch Verbände, politische Interessenvertretung und den direkten Dialog mit Regulierungsbehörden. Organisationen wie die News Media Alliance, Digital Content Next und einzelne Verlage arbeiten mit politischen Entscheidungsträgern zusammen, um Rahmenbedingungen zu entwickeln, die journalistische Interessen schützen und verantwortungsvolle KI-Entwicklung ermöglichen. Verlage setzen sich für Regelungen ein, die KI-Unternehmen verpflichten, vor der Nutzung urheberrechtlich geschützter Inhalte eine ausdrückliche Erlaubnis einzuholen, transparente Urhebernennung sicherzustellen und faire Vergütungsmechanismen zu etablieren.

Zudem wirken Verlage an der Entwicklung neuer Branchenstandards durch Mitarbeit in technischen Arbeitsgruppen und Standardisierungsgremien mit. Das IAB Tech Lab etwa entwickelt mit Input von Verlagen und KI-Unternehmen standardisierte Modelle für Pay-per-Crawl- und Pay-per-Query-Modelle. Diese Kooperationen zielen darauf ab, einheitliche, faire Praktiken in der Branche zu schaffen – statt sich auf Einzelverhandlungen zu verlassen. Mit der fortschreitenden Entwicklung der KI-Technologie wird die Stimme der Verlage in diesen Diskussionen immer wichtiger, um eine faire Behandlung journalistischer Inhalte und die wirtschaftliche Grundlage für Qualitätsjournalismus zu sichern.

Umgang mit Auswirkungen auf Traffic, Engagement und Erlöse

Nachrichtenverlage stehen vor der Herausforderung, dass KI-Suche ihre traditionellen Traffic- und Erlösmodelle verändert – und müssen KI zugleich als Distributionskanal nutzen. Klassische Suchmaschinen liefern Referral-Traffic auf Nachrichtenseiten und stützen damit Abo-Modelle, Werbeeinnahmen und Markenpräsenz. KI-Suchtools, die umfassende Antworten liefern, ohne dass Nutzer Quellwebseiten besuchen müssen, verringern jedoch die Notwendigkeit, auf vollständige Artikel zu klicken, und schränken so die Möglichkeiten der Verlage zur direkten Nutzerbindung ein.

Diese Verhaltensänderung der Nutzer bedroht die Erlösströme der Verlage direkt. Wenn KI-Systeme Nachrichteninhalte ohne korrekte Urhebernennung oder Links zusammenfassen, gelangen Leser möglicherweise nie auf die Webseite des Verlags – Chancen für Abos, Werbeeinblendungen und Markenbindung entfallen. Verlage berichten, dass KI-basierte Suche das Nutzerverhalten ändert, indem sie den Anreiz mindert, Quellseiten zu besuchen, und damit etablierte Geschäftsmodelle grundlegend in Frage stellt. Um dieser Herausforderung zu begegnen, entwickeln Verlage KI-optimierte Inhaltsstrategien – ähnlich wie sie vor Jahrzehnten auf Suchmaschinenoptimierung (SEO) gesetzt haben – und suchen Wege, in einer KI-getriebenen Suchwelt ihre Sichtbarkeit und den Traffic zu maximieren.

Zusammenarbeit bei Content-Partnerschaften und Distribution

Innovative Verlage gehen über konfrontative Verhältnisse mit KI-Unternehmen hinaus und setzen auf Partnerschaften, die gegenseitigen Nutzen schaffen. Anstatt lediglich historische Inhalte für Trainingszwecke zu lizenzieren, arbeiten Verlage verstärkt mit KI-Plattformen zusammen, damit ihre aktuellen Berichte in Echtzeit KI-Nutzern zugänglich gemacht werden. Diese Partnerschaften beinhalten oft Umsatzbeteiligungen, bei denen Verlage profitieren, wenn ihre Inhalte in KI-generierten Antworten genannt werden.

Das Publisher Program von Perplexity ist ein Beispiel für diesen kooperativen Ansatz: Es nutzt Retrieval Augmented Generation (RAG), um verlässliche Verlagsinhalte in Antworten einzubinden und zugleich Urhebernennung und Umsatzbeteiligung zu gewährleisten. Die Partnerschaft von Gannett mit Perplexity, zu der USA Today und das USA Today Network gehören, zeigt, wie Verlage Bedingungen aushandeln können, die für Sichtbarkeit und Wertschöpfung ihrer Inhalte sorgen. Solche Modelle deuten auf eine Zukunft hin, in der Verlage und KI-Unternehmen gemeinsam bessere Nutzererlebnisse schaffen und gleichzeitig sicherstellen, dass Verlage für ihre Inhalte angemessen vergütet und genannt werden.