LONDON (IT BOLTWISE) – Antiquare berichten über ungewöhnlich hohe Bestellungen gebrauchter Bücher, offenbar aus Nordamerika. In den Vorwürfen geht es um KI-Unternehmen, die Bücher scannen und dabei zerstören, um Trainingsdaten zu gewinnen. Im Kern steht jedoch weniger das Schreddern selbst als die Frage nach Urheberrechten, rechtmäßigem Zugriff und den Regeln zur anschließenden Datenspeicherung. Daran knüpfen sich auch laufende Streitigkeiten in den USA und Debatten zur Reichweite von Schranken im deutschen Recht.
Die Diskussion um Künstliche Intelligenz bekommt einen ungewöhnlichen Adressaten: gebrauchte Bücher. Laut Berichten von Antiquaren sollen in kurzer Zeit Bestellungen in ungewöhnlichem Umfang eingegangen sein, häufig nachts und überwiegend aus Nordamerika. Der Vorsitzende des Verbandes deutscher Antiquare, Markus Brandis, ordnet das als Geschäft mit hohem Tempo ein: Innerhalb weniger Monate sollen einzelne Antiquariate Gewinne im sechsstelligen Bereich erzielt haben. Für ihn ist der Effekt damit weniger beruhigend als beunruhigend, weil die gekauften Titel meist sogenannten Ladenhüftern entsprechen, also Büchern, die lange in Regalen standen und sich offenbar nur deshalb lohnen, weil sie als Rohstoff für KI-Trainings dienen.
Technisch ist die Logik solcher Beschaffungen zunächst nachvollziehbar: Chatbots und andere Systeme mit Large Language Models (LLMs) werden mit sehr großen Mengen Text trainiert, damit sie Muster in Sprache lernen und später möglichst zuverlässig generieren. Professor Sebastian Schelter von der Technischen Universität Berlin beschreibt dabei einen Verlauf, der viele KI-Projekte geprägt hat: Anfangs stützten sich Modelle vor allem auf öffentlich zugängliche Daten im Netz. Mit zunehmender Modellgröße und besserer Datenabdeckung verschärft sich jedoch die Konkurrenz um Trainingsmaterial, das nicht einfach im frei zugänglichen Web liegt. Wenn ein Anbieter Zugriff auf bestimmte Datensätze erhält, die andere nicht haben, kann das laut Schelter ein Wettbewerbsvorteil sein.
Bei der aktuellen Debatte wird deshalb weniger über die Idee gestritten, Daten überhaupt zu beschaffen, sondern darüber, wie das geschieht und was im Anschluss mit dem physischen Werk passiert. In den US-Gerichtsunterlagen, die im Kontext einer Urheberrechtsklage von Autoren gegen ein KI-Unternehmen veröffentlicht wurden, wird für Anthropic ein Planungsdokument erwähnt, das den Scanzweck sehr offen formuliert: „Project Panama ist unser Vorhaben, alle Bücher der Welt destruktiv zu scannen“. Laut den Unterlagen wird dabei ausdrücklich das beabsichtigte Zerstören im Scan-Prozess beschrieben, etwa indem Buchrücken abgetrennt werden. Anthropic stellte dem gegenüber klar, dass Claude auf einer Mischung aus öffentlich zugänglichen Web-Daten, kommerziell erworbenen Datensätzen und selbst generierten Daten trainiert werde, und erklärte außerdem, dass bei Programmen zum Datenankauf keine seltenen oder antiquarischen Bücher zerstört würden.
Für die Bewertung bleibt dennoch der rechtliche Maßstab entscheidend, nicht der Scan-Rahmen als solcher. Auch der Börsenverein des Deutschen Buchhandels sieht die Entwicklung als „sehr besorgniserregend“; Thomas Koch, Pressesprecher, spricht von einem „klaren und massiven Verstoß gegen das Urheberrecht“. In Deutschland ordnet Rechtsanwalt Christian Solmecke zudem ein, dass das Einscannen urheberrechtlich geschützter Bücher grundsätzlich verboten ist, sofern keine Zustimmung der Rechteinhaber oder eine gesetzliche Schranke greift. Solche Schranken gelten nicht „automatisch“ nur weil Exemplare gekauft wurden. Er betont aber, dass Scans für KI-Trainings zwar erlaubt sein können, jedoch an erhebliche Auflagen gebunden sind, unter anderem daran, dass der Zugang zum Werk rechtmäßig ist, und dass eine Vergütung für Urheber in der konkreten Norm nicht vorgesehen sei.
Gerade an der Schnittstelle „Zerstören vs. Zulässigkeit“ wird die Debatte scharf: Künstliche Datensätze werden nach dem Training oft nicht in einem einmaligen Prozess vollständig gelöscht, sondern bleiben für nachgelagerte Modellgenerationen verfügbar. Solmecke macht hier deutlich, dass genau diese Frage in den USA juristisch den Ausschlag gegeben haben soll: Demnach sei die Vernichtung der Bücher Teil der Begründung gewesen, warum der Vorgang als rechtmäßig gewertet wurde. In der Argumentation wird die Vernichtung dabei als „bloßer Formatwechsel“ beschrieben, rechtlich vergleichbar mit dem Umkopieren einer gekauften CD auf einen MP3-Player. Gleichzeitig bleibt das ein Hinweis darauf, wie eng die Rechtspraxis von technischen Detailentscheidungen abhängt – etwa davon, ob und wann Vervielfältigungen gelöscht werden müssen, wenn sie für das Training nicht mehr erforderlich sind.
Auch die Branche verweist auf unterschiedliche Wege der Datenerhebung. Google habe laut eigener Darstellung Urheberrechte zu respektieren, mit Partnern zu arbeiten und Verlagen Kontrolle darüber zu geben, wie Inhalte verwendet werden; beim Google-Books-Projekt habe man darauf gesetzt, physischen Exemplare unversehrt zurückzugeben. Zugleich zeigt eine Verlagsklage, dass der Umgang mit Daten aus solchen digitalisierten Sammlungen nicht überall als abgeschlossen gilt: Google wird darin vorgeworfen, Daten aus Google Books zur KI-Software Gemini in Verletzung von Urheberrechten genutzt zu haben. OpenAI wiederum beantwortete eine Anfrage im vorliegenden Kontext nicht.
Für Entscheider in Unternehmen liegt die praktische Konsequenz weniger in der Frage, ob Bücher „geschreddert“ werden, sondern in der Governance der Datenkette. Wenn der rechtliche Fokus – dem deutschen Rechtspfad nach – auf rechtmäßigem Zugriff und auf Löschpflichten nach dem Training liegt, dann werden Prozesse für Herkunftsnachweise, Nutzungsrechte und Aufbewahrungsfristen zu Kernbestandteilen der KI-Entwicklung. Hinzu kommt die Standortfrage: Solmecke nennt als entscheidend das Land, in dem die Bücher gescannt und entsorgt werden, weil dort das geltende Recht greift. Damit kann aus einem technisch ähnlichen Pipeline-Schritt je nach Betriebsort und Entsorgungsprozess rechtlich ein anderes Risikoprofil entstehen. Die Auseinandersetzung zeigt damit sehr konkret, dass KI-Entwicklung nicht nur Datenpipeline und Modelltraining umfasst, sondern auch die juristische Ausgestaltung des gesamten Materialflusses.
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