NEW YORK / LONDON (IT BOLTWISE) – In einer seit 2023 laufenden Sammelklage gegen OpenAI und Microsoft verschärfen die Kläger den Vorwurf gegen die Trainingsdaten der Modelle. Der Autorenverband Authors Guild fordert nun eine Entscheidung ohne vorherige Hauptverhandlung und will klären lassen, dass die Nutzung nicht unter „Fair Use“ fällt. Im Raum steht dabei, dass Bücher aus Library Genesis (LibGen) heruntergeladen und ihre Herkunft verschleiert worden sein sollen. Das Verfahren nimmt damit konkret die Frage in den Fokus, wie KI-Trainingsdaten rechtlich zu bewerten sind.
Der Rechtsstreit um KI-Training in den USA geht in die nächste, prozessuale Phase: In der seit 2023 laufenden Sammelklage gegen OpenAI und Microsoft rückt nicht nur die Frage nach „Fair Use“ in den Mittelpunkt, sondern auch die Geschwindigkeit des Verfahrens. Laut Angaben der Klägerseite wird dem Unternehmen vorgeworfen, wissentlich raubkopierte Bücher genutzt und deren Herkunft verschleiert zu haben. Der Autorenverband Authors Guild drängt darauf, dass ein Richter in New York ohne vorherige Hauptverhandlung entscheidet. Damit steht der juristische Kernkonflikt – ob das Vorgehen als urheberrechtlich zulässige Ausnahme gilt oder nicht – deutlich früher als in einem klassischen Ablauf im Raum.
Konkreter wird die Debatte vor allem durch die vorgebrachten Details zu den behaupteten Trainingsquellen. In der Darstellung, die sich auf das Umfeld der Klage stützt, sollen Bücher aus Library Genesis (LibGen) heruntergeladen worden sein. Besonders brisant ist der Punkt, dass die Daten laut Vorwurf offenbar so in den Materialakten geführt wurden, dass die Herkunft weniger offensichtlich erscheint: Die Sammlungen „Libgen1“ und „Libgen2“ seien demnach im Kontext der Vorstellung von GPT-3 als „Books1“ und „Books2“ bezeichnet worden. Solche Umbenennungen würden im Verständnis der Klägerseite als Indiz dafür dienen, dass nicht nur ein Abruf erfolgt sein soll, sondern auch eine bewusste Verschleierung.
Auch die zeitliche Dimension wird in der Klageadressierung aufgegriffen. Den Angaben zufolge sollen 2022 Trainingsdaten aus rechtlichen Bedenken gelöscht worden sein. Das ist juristisch interessant, weil es zwei Ebenen berührt: Zum einen geht es um die Frage, welche Daten wann im Trainings- und Entwicklungsprozess tatsächlich verwendet wurden. Zum anderen wirkt die „Löschung“-Behauptung im Streit häufig wie ein Antreiber für die Argumentationslinie, ob der Anbieter auf Risiken reagiert hat oder ob zentrale Daten bereits in ausreichend hoher Form in die Modelle eingegangen waren. Genau hier entzündet sich regelmäßig die Diskussion, wie nachvollziehbar Datensatz-„Bereinigungen“ in der Praxis sind, wenn Trainingspipelines große Korpora verarbeiten und Inhalte in Zwischenschritten weiterverarbeitet werden.
OpenAI widerspricht dem laut Prozesslage mit einer Gegenargumentation, die sich auf „Fair Use“ stützt. Das Unternehmen beantragt demnach, dass die Modellausgaben nur selten als Kopien der Autorenwerke zu verstehen seien. Aus technischer Sicht klingt diese Abgrenzung oft nach dem Versuch, die Funktionsweise von Sprachmodellen einzuordnen: Ein Modell lernt statistische Muster aus Text, erzeugt aber keine Zeilen-für-Zeilen-Reproduktion. Im Gericht wird daraus allerdings nicht automatisch eine urheberrechtliche Freigabe. Entscheidend ist vielmehr, wie die Gerichte die Rolle des Trainings als Eingriff bewerten – also ob die Nutzung der Inhalte als transformative Nutzung akzeptiert wird oder ob die Eingliederung geschützter Werke in Trainingsdaten als nicht gedeckter Verstoß gilt.
Für den zweiten Beklagten, Microsoft, erweitert sich der Streit um die Frage nach der Verantwortlichkeit. Die Klägerseite macht geltend, der Konzern habe das Training beaufsichtigen können und davon profitiert. Juristisch zielt solche Argumentation typischerweise auf eine Mitverantwortung ab: Wer eine Plattform- oder Produktrolle innehat, kann unter bestimmten Umständen auch dann in die Haftungsprüfung geraten, wenn ein anderes Unternehmen das Modelltraining operativ durchführt. Zugleich steht im Hintergrund ein Markttrend, der viele Unternehmen betrifft: KI-Systeme werden in wachsenden Teilen als Cloud-Services und Plattformangebote vermarktet, wodurch die Grenzen zwischen Modellentwicklung, Infrastrukturbetrieb und Deployment häufig unscharf werden.
Dass Authors Guild eine Entscheidung ohne vorherige Hauptverhandlung fordert, signalisiert zudem eine prozessstrategische Einschätzung. Wer eine „summary“-ähnliche Klärung anstrebt, versucht typischerweise, die Tatsachenlage als hinreichend klar darstellen zu lassen, um das Verfahren zu beschleunigen. Der Richter Sidney Stein in New York soll dabei feststellen, ob die Nutzung nicht unter „Fair Use“ fällt. Für die betroffenen Teams in Unternehmen bedeutet das: Selbst wenn es sich zunächst „nur“ um eine rechtliche Vorfrage handelt, beeinflusst sie später auch die technischen Nachweise. Dazu zählen etwa Dokumentationen von Datensatzquellen, Versionierung von Trainingsmaterial und die Nachvollziehbarkeit, wie Pipelines im Laufe der Zeit Datenfilter und Löschroutinen umsetzen.
Unabhängig vom Ausgang zeigt der Fall, wie stark KI-Entwicklung und Urheberrecht inzwischen miteinander verflochten sind. Für KI-Engineering-Organisationen geht es dabei nicht allein um generische Compliance-Statements, sondern um belastbare Datenlinien: Welche Korpora wurden in welcher Phase eingesetzt, wie wurde die Herkunft bewertet, und wie wird die Wirkung von bereinigten Datensätzen auf spätere Modellversionen nachverfolgbar gemacht? Genau diese Detailtiefe dürfte in künftigen Verfahren zum Maßstab werden, weil sie die Lücke zwischen „Modell verhält sich nicht wie ein Copy-and-Paste“ und „Training basiert auf nicht lizenzierten Inhalten“ schließen oder zumindest transparent machen soll. Bis dahin bleibt die Kernfrage offen, wie Gerichte „Fair Use“ bei modernen generativen Systemen praktisch anwenden.
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