NEW YORK / LONDON (IT BOLTWISE) – Die Wikimedia Foundation ist in den US-Urheberrechtsstreit um generative KI eingestiegen und hat beim „In re: OpenAI, Inc. Copyright Infringement Litigation“-Verfahren einen Amicus-Brief eingereicht. Der Schwerpunkt liegt auf einer nutzungsbezogenen Abwägung: Training großer Sprachmodelle soll eher als Fair Use gelten, sofern daraus etwas Neues entsteht. Für Antwortsysteme mit Techniken wie Retrieval-Augmented Generation fordert Wikimedia dagegen engere Grenzen, wenn dadurch der Zugriff auf das Originalwerk ersetzt wird. Das Gericht soll dafür die Fair-Use-Doktrin differenziert anwenden, statt pauschal zu entscheiden.
Die Wikimedia Foundation greift in den US-Urheberrechtsstreit ein, der die Grundlagen generativer KI gleich an mehreren Stellen mit dem Copyright-Recht verknüpft. Im Verfahren „In re: OpenAI, Inc. Copyright Infringement Litigation“ geht es laut den vorliegenden Angaben um zwölf konsolidierte Klagen; als bekanntes Beispiel wird das Verfahren der New York Times aus dem Jahr 2023 gegen Microsoft und OpenAI genannt. Der zuständige Richter Sidney H. Stein soll dabei entscheiden, wie die Fair-Use-Doktrin auf unterschiedliche KI-Nutzungsphasen angewendet wird. Wikimedia betont zudem, dass die Organisation in diesem Rechtsstreit weder Partei für OpenAI noch für die New York Times sei, sondern eine differenzierte, nutzungsbezogene Bewertung einfordert.
Im Zentrum des Amicus-Briefs steht die Trennung zwischen Pre-Training und nachgelagerter Ausgabe. Wikimedia argumentiert, dass das Vortraining großer Sprachmodelle mit urheberrechtlich geschütztem Material „wahrscheinlich“ unter Fair Use fallen könne. Voraussetzung sei, dass das Ergebnis des Trainings mehr leistet als eine reine Reproduktion: Das Modell müsse etwas Neues und Anderes als die zugrunde liegenden Quellen hervorbringen. Für diese Linie verweist Wikimedia auf die Warhol-Entscheidung des Obersten Gerichtshofs der USA aus dem Jahr 2023. Damit versucht die Stiftung, den Fokus von der Herkunft der Daten auf den Nutzungscharakter im Ergebnis zu lenken.
Gleichzeitig zieht die Stiftung eine deutlichere Linie bei Verfahren, die Antworten stärker an den Originalwortlaut koppeln. Konkret nennt Wikimedia Techniken wie Retrieval-Augmented Generation (RAG) und vergleichbare Ansätze zur fundierten Texterzeugung. Der entscheidende Maßstab: Wenn ein System direkte Kopien als Antwort liefert und dadurch den Zugriff der Leserschaft auf das Originalwerk ersetzt, soll Fair Use nicht greifen. Diese Abgrenzung ist für Unternehmen praktisch, weil sie weniger nach „Trainingsdaten ja oder nein“ fragt, sondern nach dem Produktverhalten: Entscheidend sei, ob Nutzer am Ende weiterhin für die Originalquelle zahlen oder ob das KI-System die Funktion des Werks faktisch ersetzt.
Besonders relevant ist auch, wie Wikimedia den Umgang mit Lizenzbedingungen einordnet. Laut Stellungnahme dürften Fair-Use-Erwägungen nicht dazu führen, sämtliche Nutzungen pauschal den „Eigentumsbedingungen“ zu entziehen oder bestehende Lizenzvorgaben schlicht zu ignorieren. Für die Inhalte der Online-Enzyklopädie verweist die Stiftung auf die freie Lizenz CC BY-SA 4.0, die eine Namensnennung verlangt und Bearbeitungen an gleiche Weitergabebedingungen knüpft. KI-Dienste, die Wikipedia-Texte reproduzieren, sollen die Quelle demnach gemäß dieser Lizenz ausweisen. Darüber hinaus fordert Wikimedia, dass automatisierter Abruf von Daten ausschließlich im Rahmen öffentlicher Abrufgrenzen oder über die kostenpflichtige Wikimedia Enterprise API erfolgt.
Wikimedia verbindet die rechtliche Argumentation zudem mit einer marken- und plattformpolitischen Perspektive. Die Enzyklopädie umfasst mehr als 67 Millionen Artikel in 300 Sprachen und wird von fast 250.000 freiwillig Beitragenden monatlich unterstützt. Die Stiftung warnt, ein zu pauschaler Richterspruch könne Open-Source-Initiativen ausbremsen und Innovationen behindern; zugleich könnten Wikipedia-Autoren von modernen Werkzeugen abgeschnitten werden. In diesem Kontext wird auch die operativ-praktische Rolle von Sprachmodellen bei Wikipedia betont, etwa zur Vandalismusbekämpfung, zur Aufdeckung von Urheberrechtsverletzungen und Doxxing sowie zur Verbesserung von Artikeln. Wenn Fair Use zu eng ausgelegt werde, argumentiert Wikimedia, würde KI-Entwicklung künftig eher nur noch großen Technologiekonzernen offenstehen; außerdem sei ein pauschales Recht geeignet, Verlage zur Abschottung zu bewegen. General Counsel Stephen LaPorte wird in diesem Zusammenhang zitiert bzw. seine Einordnung wiedergegeben, und auch Bernadette Meehan hebt den respektvollen Umgang mit Trainingsdaten sowie den Schutz der Beitragenden hervor.
Für die Dynamik des gesamten Verfahrens ist außerdem die Frage bedeutsam, welche weiteren Organisationen ihre Sicht einbringen. Neben Wikimedia haben laut Angaben Verbände und Bürgerrechtsgruppen Anträge auf Verfahrensbeteiligung eingereicht, darunter Engine Advocacy, die Authors Alliance, Public Knowledge und die Association of American Publishers. Ob der Richter den Amicus-Schriftsatz zulässt und wie stark dieser in die Urteilsfindung einfließt, ist noch offen; eine zusammenfassende Entscheidung des Gerichts wird in naher Zukunft erwartet. In der Zwischenzeit werfen die im Brief beschriebenen Anwendungsfälle ein Schlaglicht auf einen praktischen Umsetzungsbedarf: Wer KI in Produkten oder Workflows einsetzt, muss unterscheiden können, welche Teile eines Systems „nur“ auf Musterbildung im Training beruhen und welche Teile im Betrieb potenziell nach dem Originalwerk suchen oder es inhaltlich ersetzen.
Auch aus Unternehmenssicht lässt sich daraus eine klare Konsequenz ableiten: Rechtliche Risiken entstehen nicht nur im Trainingsprozess, sondern besonders im Bereitstellungskontext. Systeme, die über RAG-ähnliche Mechanismen arbeiten oder Antworten so gestalten, dass sie den Mehrwert der Originalquelle reduzieren, geraten eher in den Fokus. Gleichzeitig zeigt Wikimedias Ansatz, dass die Diskussion differenzierter geführt werden kann, wenn man den Fair-Use-Gedanken entlang des konkreten Nutzungsziels und des Ausgabecharakters operationalisiert. Für Produktteams bedeutet das: Logging, Datenherkunft, Retrieval-Strategien und Antwort-Sicherungen müssen so dokumentiert und testbar sein, dass eine nutzungsbezogene Bewertung im Sinne der geforderten Trennung nachvollziehbar wird. Und wo Wikimedia auf Vorfälle hinweist, in denen der Stiftung zufolge unautorisierte Agenten von OpenAI Bearbeitungen in Wikis vorgenommen haben sollen, zeigt sich ebenfalls, wie schnell die Grenze zwischen „Technikversuch“ und Compliance-Problem überschritten sein kann.
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