LONDON (IT BOLTWISE) – Axel Scheffler, Mit-Erfinder des Kinderbuch-Klassikers Grueffelo, denkt über weitere Schritte gegen KI-Anbieter nach. Er will gemeinsam mit anderen Künstlern vor Gericht ziehen und sucht dafür rechtliche Beratung. Auslöser sind KI-generierte Bilder, die seine Figur erkennbar nachahmen, während die Hintergründe laut Scheffler abweichen. Auch andere Verlage treiben Verfahren zu KI-Bildinhalten voran.
Axel Scheffler nimmt KI-generierte Bilder offenbar nicht mehr nur als Randphänomen wahr, sondern als konkretes Risiko für das Urheberrecht. Der 68-Jährige, der den Grueffelo mitentwickelt hat, beschreibt, wie einfach Sprachmodelle offenbar darauf anzusprechen sind, ein Monster zu erzeugen, das dem bekannten Charakter in auffälligen Details ähnelt. Genau diese Ähnlichkeit, nicht die bloße Idee eines „gruseligen Wesens“, ist für Scheffler der entscheidende Punkt: In einem KI-Versuch entstand ein Bild mit Zähnen und einer grünen Warze an der Nasenspitze, während der Hintergrund offenbar anders ausfiel als in seinen eigenen Zeichnungen.
Aus der Geschichte ergibt sich ein typischer Konflikt zwischen Kreativwirtschaft und KI-Entwicklung: KI-Systeme werden mit großen Datenmengen trainiert, lernen dabei Muster und Zusammenhänge und können anschließend „neue“ Inhalte ausgeben. Scheffler argumentiert jedoch aus Perspektive des Schöpfers, dass die Ausgabe in der Wahrnehmung der Öffentlichkeit als seine Figur wiedererkennbar ist. Er steht damit nicht allein, sondern reiht sich in eine breitere Welle von Urheberrechtsstreitigkeiten ein, die in den vergangenen Monaten besonders durch Kinder- und Jugendliteratur sichtbar geworden sind.
Bereits zuvor hatte ein großer Buchverlag aus Deutschland als einer der ersten europäischen Akteure Klage gegen OpenAI eingereicht. Zusammen mit Autor und Zeichner Ingo Siegner richtet sich das Verfahren gegen KI-generierte Bilder zum „kleinen Drachen Kokosnuss“. Laut den Angaben in der Berichterstattung liegt inzwischen die Klageerwiderung von OpenAI vor; darin heißt es sinngemäß, das Modell speichere keine Inhalte „wie eine Datenbank“ und gebe deshalb keine Texte oder Bilder eins zu eins wieder. Stattdessen werde die KI so trainiert, dass sie Muster erkennt und daraus neue Inhalte ableitet. Für die Praxis bedeutet das: Es geht juristisch nicht nur um das Endresultat, sondern auch um die Frage, wie Training und Generierung technisch zusammenhängen und wie daraus ein Urheberrechtsbezug abgeleitet werden kann.
Parallel dazu läuft ein weiteres Verfahren mit deutlich anderer Ausgangslage: Der Hamburger Carlsen Verlag klagt gemeinsam mit dem Autor Marc-Uwe Kling und der Illustratorin Astrid Henn. Im Zentrum steht dabei das „NEINhorn“; auch hier wird eine Urheberrechtsverletzung im Zusammenhang mit KI-generierten Bildern geltend gemacht. Bemerkenswert ist die Begründung aus Verlagskreisen: Für Kinderbücher sei die Bildwelt besonders anfällig für KI-Fakes, weil dort nicht nur Text, sondern auch Illustration das erzählerische Fundament bildet. Damit verschiebt sich der Streit von rein sprachlichen Modellen hin zu Bild-Workflows, die in der Erstellungspraxis eine ähnliche „Wiedergabe-nahe“ Wirkung erzielen können wie in kreativen Redaktionsprozessen üblich.
Technisch betrachtet lohnt sich der Blick auf die Mechanik hinter der Ausgabe: Selbst wenn ein Modell einzelne Elemente nicht 1:1 „abrufen“ würde, kann es in der Darstellung Zusammenstellungen reproduzieren, die in Komposition, Stilmerkmalen und charakteristischen Figurenattributen stark genug sind, um als Nachbildung wahrgenommen zu werden. Genau hier setzen Verfahren typischerweise an, weil Gerichte klären müssen, wie stark Ähnlichkeit und wiedererkennbare Gestaltungselemente den Schutzbereich erfassen. Für Unternehmen aus dem Medien- und Softwareumfeld heißt das auch: Wer KI-Tools produktiv einsetzt, muss künftig stärker zwischen „generischer Inspiration“ und „figurennahem Output“ unterscheiden können, etwa durch robuste Prüfprozesse für Bildmaterial, Prompt- und Output-Logging sowie durch klare Rechte-Policies im jeweiligen Use Case.
Für die Branche ist die Eskalation gleich aus mehreren Gründen relevant. Erstens signalisieren Verfahren rund um Kinderliteratur, dass Rechteinhaber nicht warten, bis KI-Fakes „nur“ in Foren kursieren, sondern früh gerichtlich reagieren. Zweitens erhöht das den Druck auf KI-Anbieter, ihre Argumentation zum Training nachvollziehbar zu machen und technische Schutzkonzepte zu belegen, etwa indem Datenherkunft, Trainingslogik und Output-Qualität miteinander in Beziehung gesetzt werden. Drittens kann die von Scheffler ins Spiel gebrachte Idee einer gemeinsamen Klage mit anderen Künstlern die Verhandlungsposition von Urhebern bündeln: Wenn mehrere Schöpfer mit vergleichbaren Beispielen auftreten, wird der Bezug zu konkreten Schutzgütern schärfer als bei Einzelrechten.
Offen bleibt damit nicht nur, wie Gerichte im Detail entscheiden. Entscheidend ist auch, wie schnell sich die Praxis verändert: Anbieter müssen sich auf eine Rechtslandschaft einstellen, in der die Grenze zwischen „neuer Inhalt“ und „wiedererkennbare Nachbildung“ vermehrt anhand konkreter Generierungsbeispiele diskutiert wird. Gleichzeitig stehen Verlage und Kreative vor der Aufgabe, KI-Ausgaben systematisch zu dokumentieren, um Ähnlichkeitsmerkmale sauber zu belegen. Für Teams im KI-Engineering und in der Produktentwicklung heißt das: Rechtliche Risiken sind nicht mehr nur ein abstraktes Compliance-Thema, sondern werden zunehmend zu einem Parameter im Design von Bildgenerierung, Freigabeprozessen und Datenmanagement.
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