LONDON (IT BOLTWISE) – Zwei weitere Nachrichtenanbieter, Seattle Times und Newsday, haben Klagen gegen OpenAI und Microsoft eingereicht. Sie werfen den Unternehmen vor, journalistische Inhalte für das Training generativer KI-Systeme zu nutzen. In der Begründung wird KI als Mechanismus beschrieben, der Inhalte „auffrisst“ und den Erzeugern damit den eigenen Nährboden entzieht. Besonders relevant ist die Frage, weil Microsoft und OpenAI auch Projekte und Stipendien der Organisationen finanziert haben.
Die KI-Rechtsstreitigkeiten im US-Journalismus ziehen weitere Kreise: Mit der Klage von Seattle Times und Newsday gegen OpenAI und Microsoft kommen zwei zusätzliche Medienhäuser in einen Konflikt, der sich seit dem Durchbruch generativer KI-Modelle immer stärker zuspitzt. Im Kern geht es um die Behauptung, dass die KI-Trainingsprozesse auf journalistischen Werken basieren und dass dadurch das Geschäftsmodell der Verlage beschädigt wird. In der Klageschrift wird der Mechanismus dabei bildhaft als „snake eating its own tail“ beschrieben: Ein System, das aus fremd erzeugten Inhalten lernt, soll im Ergebnis genau die Organisationen schwächen, die diese Inhalte schaffen.
Technisch betrachtet zielt die Auseinandersetzung auf die gesamte Pipeline hinter ChatGPT & Co.: Trainingsdaten werden genutzt, um Muster in Sprache und Kontext abzubilden; anschließend generiert das Modell neue Texte, die in Tonalität und Struktur an gelerntes Material anknüpfen können. Der Streitpunkt ist nicht nur, ob ein KI-System danach „die gleichen Texte ausgibt“, sondern ob das Training selbst als zu weitgehende Nutzung geschützter Inhalte bewertet werden kann. Seattle Times und Newsday argumentieren dabei, generative KI werde in der Außendarstellung zwar als „content producer“ verkauft, wirke nach ihrer Sicht jedoch eher als „content consumer“, der Inhalte „verschlingt“ und danach imitiert oder ableitet. Diese Logik führt in der Debatte unmittelbar zu Fragen nach Lizenzierung, Datenherkunft und der Abgrenzung zwischen zulässigem Lernen und unzulässiger Übernahme.
Der Zeitpunkt der neuen Verfahren ist auch deshalb so entscheidend, weil das Thema bereits eine Vorserie hat. Bereits 2023 hatte The New York Times OpenAI und Microsoft wegen angeblicher Urheberrechtsverletzungen verklagt; danach folgten weitere Medienorganisationen, die ähnliche Linien verfolgen. Dass nun Seattle Times und Newsday nachlegen, zeigt: Die Branche behandelt die rechtliche Unsicherheit nicht als Einzelfall, sondern als strukturelles Risiko. Hinzu kommt ein politisch und wirtschaftlich heikler Aspekt: Den Angaben in der Berichterstattung zufolge haben Microsoft und OpenAI Teile der journalistischen Projekte sowie Fellowships der Seattle-Organisation unterstützt. Genau diese Verknüpfung macht die Diskussion für viele Leserinnen und Leser greifbarer, weil sie die Frage aufwirft, wie Förder- und Kooperationslogiken mit möglichen späteren Trainingsnutzungen zusammenpassen.
Auf Beklagtenseite verweist Microsoft laut der zitierten Aussage eines Sprechers auf eine Mischung aus Überraschung und Dialogbereitschaft. Anstatt die Klage zu kommentieren, kündigt das Unternehmen vor allem an, solche Streitigkeiten grundsätzlich adressieren und Lösungen erkunden zu wollen. Für die technische Umsetzung bedeutet das: Selbst wenn Anbieter auf ihrer Seite betonen, dass Training und Generierung grundsätzlich anders funktionieren als eine 1:1-Kopie, werden Gerichte und Kläger häufig auf konkrete Praktiken schauen wollen, etwa auf Datenquellen, Filtermechanismen, Protokolle und die nachweisliche Ausgestaltung von Rechte- und Lizenzketten. Auch für Unternehmen, die KI in Workflows einsetzen, verschiebt sich damit das Risikoprofil: Nicht nur die Produktfunktion, sondern auch die Rechtslage der Trainingsgrundlage kann zum Kostenfaktor werden.
Für den Markt ist die Entwicklung zweischneidig. Einerseits erhöht jeder neue Prozess den Druck auf Anbieter, ihre Datenbeschaffung transparenter zu machen und vertraglich sauberer zu arbeiten; außerdem wächst die Nachfrage nach KI-Systemen, die mit klar dokumentierten, nutzungsberechtigten Datensätzen trainiert oder zumindest überwacht werden können. Andererseits entsteht bei Medienhäusern der Anreiz, rechtliche Hebel breiter einzusetzen, weil sich der Nutzen generativer KI häufig erst im Betrieb zeigt, aber die potenziellen Verletzungsvorwürfe an das Training knüpfen. Daneben wirkt ein Wettbewerbseffekt: Andere Anbieter und Plattformen in der KI-Ökonomie müssen damit rechnen, dass „ähnliche Trainingsansätze“ ebenfalls juristisch geprüft werden, sobald die Kläger überzeugend darlegen können, welche Inhalte in welcher Phase genutzt wurden.
Für Entscheiderinnen und Entscheider in Unternehmen heißt das: KI-Integration wird künftig stärker als „Vendor-Management plus Recht“ gedacht werden müssen. Wer KI-Tools einsetzt, sollte prüfen, welche Zusicherungen der Anbieter zu Trainingsdaten, Rechten und Betriebsmaßnahmen macht, wie die Systeme gegen ungewollte Übernahmen abgesichert werden und ob es nachvollziehbare Dokumentation zu Datenherkunft und Modellverwendung gibt. Zusätzlich lohnt sich eine Differenzierung nach Use Cases: Je näher die Anwendung am journalistischen Stil, an faktischen Zusammenfassungen oder an wiederverwendbaren Formulierungen liegt, desto eher wird die Debatte über Ableitung und Implikationen für Lizenzmärkte relevant. In diesem Umfeld sind neue Klagen wie die von Seattle Times und Newsday weniger eine Randnotiz, sondern ein Signal, dass der nächste Technologieschritt von generativer KI auch rechtlich „geerdet“ werden muss.
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