SAN FRANCISCO / LONDON (IT BOLTWISE) – Ein US-Gericht hat einen Vergleich im Streit um KI-Training mit urheberrechtlich geschützten Büchern aus illegalen Quellen bestätigt. Insgesamt geht es um 1,5 Milliarden US-Dollar, was als bislang höchste bekannte Zahlung in einem US-Urheberrechtsverfahren in diesem Kontext gilt. Anthropic verweist dabei auf eine bereits als richtungsweisend eingeordnete Fair-Use-Perspektive, während betroffene Rechteinhaber unterschiedliche Erwartungen an die Entschädigung äußern. Parallel laufen weitergehende Klagen, die nicht am Vergleich teilnehmen wollten.
Der Vergleich zwischen Anthropic und den Klägerparteien trifft den US-Markt für KI-Ausbildung an einer empfindlichen Stelle: Dort, wo es bislang oft als technisches Detail der Datenbeschaffung behandelt wurde, wird nun ein finanziell greifbarer Präzedenzrahmen sichtbar. Das Gericht genehmigte die Einigung mit einem Gesamtvolumen von 1,5 Milliarden US-Dollar. In der Berichterstattung wird diese Zahlung als bislang höchste bekannte Entschädigung in einem US-Urheberrechtsverfahren in diesem Umfeld beschrieben. Die Dimension ist nicht nur juristisch relevant; sie wirkt auch als Signal an Unternehmen, die Trainingsdaten in großem Maßstab aus gemischten Quellen zusammenstellen.
Ausgangspunkt des Verfahrens waren Bücher, die in großen Datensätzen enthalten waren, darunter Books3 und LibGen. Nach den im Verfahren geschilderten Umständen nutzte Anthropic diese Daten für das Training seines KI-Systems. Beide Datensätze umfassten Millionen von Büchern, wobei laut Klage auch zahlreiche Werke enthalten gewesen sein sollen, die illegal verbreitet wurden. Damit verschob sich die Debatte von der allgemeinen Frage „Darf KI lernen?“ hin zur konkreten Pfadfrage „Wie wurden die Inhalte erworben und wie eng ist der Nachweis der Rechtmäßigkeit?“ Besonders brisant: Als zentraler Akteur wurde im Verlauf des Verfahrens die Beschaffung und das Herunterladen der Datensätze im Umfeld des Unternehmens genannt.
Juristisch wurde es dadurch zugleich komplexer und gleichzeitig klarer strukturiert. Bereits im Juni des vorangegangenen Jahres hatte ein Richter entschieden, dass durch die Verwendung urheberrechtlich geschützter Werke zum Training eines Large Language Models grundsätzlich etwas Neues entstehe und das Vorgehen als transformativ gelten könne. In der Logik der US-Rechtsdoktrin kann ein transformativ wirkender Prozess unter die „Fair-Use“-Regel fallen. Anthropic wurde dennoch verurteilt, weil das Unternehmen nach Gerichts- und Klageauffassung rund sieben Millionen urheberrechtlich geschützte Werke aus illegalen Quellen beschafft und in einer zentralen digitalen Bibliothek gespeichert hatte. Diese Kombination aus Datenherkunft und konkreter Ablageform wirkt in der Argumentation wie ein Belastungsfaktor gegen die reine „Transformativitäts“-Erzählung.
Zum Zeitpunkt der vorläufigen gerichtlichen Bewertung war das Strafmaß noch nicht festgelegt. Ursprünglich war vorgesehen, die Schadenshöhe in einem separaten Verfahren im Dezember 2025 zu klären. In einer damaligen Einschätzung waren Strafen in einer Spanne denkbar, die sich an Beträgen pro geschütztem Werk orientiert hätte. Die Kläger und das Gericht gingen sogar davon aus, dass die theoretischen Forderungen im Bereich mehrerer Hundert Milliarden US-Dollar liegen könnten. Statt in eine solche Rechenlogik mit maximalem Schadensrisiko zu gehen, entschieden sich die Parteien noch vor Prozessbeginn für einen Vergleich. Das zeigt, wie stark Unternehmen bei Urheberrechtsprozessen nicht nur auf Einzelfragen, sondern auf die Kostenkurve des Prozessrisikos blicken.
Der Vergleich stößt zugleich auf Zustimmung und Kritik, weil er Erwartungen an die Verteilung der Entschädigung mit tatsächlichen Prozess- und Verhandlungsbedingungen vermischt. Wie berichtet wurde, haben mehr als 91 Prozent der vom Vergleich erfassten Autoren und Verlage ihren Anteil an der Entschädigung beantragt. Anthropic betont dabei insbesondere den Aspekt, dass das Gericht die Fair-Use-Einordnung als richtungsweisend betrachtet habe. Auf der Seite der Kläger wird die Einigung als historisch bezeichnet, unter anderem mit dem Hinweis, es handele sich um den größten bekannten finanziellen Ausgleich in der Geschichte des US-Urheberrechts. Allerdings gibt es Stimmen, die die Beträge als zu niedrig einschätzen und zudem behaupten, Anwälte hätten unverhältnismäßig hohe Honorare abgerechnet. Außerdem wird kritisiert, dass bestimmte Rechteinhaber nicht in den Vergleich einbezogen worden seien.
Diese Einwände wurden durch die nun zuständige Richterin am US-Bezirksgericht in San Francisco zurückgewiesen. Die Argumentation setzt an einem Kernpunkt an: Kritiker hätten die erheblichen Prozessrisiken nicht ausreichend berücksichtigt. Ebenfalls relevant ist die Entscheidung des Gerichts zur Honorarhöhe: Es reduzierte die geforderten Anwaltshonorare von 187,5 Millionen US-Dollar auf etwas mehr als 101 Millionen US-Dollar. Hintergrund ist auch das US-spezifische Gebührenumfeld: Anders als in Deutschland gibt es dort keine vergleichbare gesetzliche Gebührenordnung. Dadurch haben Rechtsvertretungen weitgehend Spielraum bei der Strukturierung und Höhe der Vergütung, häufig in Form von Stundenhonoraren, Pauschalen, Erfolgshonoraren oder Mischformen.
Während der Vergleich einen großen Teil des bisherigen Konflikts befriedet, ist er rechtlich keineswegs das Ende der Debatte. Einige Verlage und Autoren sollen sich bewusst gegen eine Teilnahme entschieden haben und ihre eigenen Verfahren gegen Anthropic fortführen; diese Klagen sind weiterhin anhängig. Für Unternehmen der KI-Branche bedeutet das: Eine verhandelte Schadenslösung im Einzelfall reduziert nicht automatisch das Risiko in den parallelen Fällen, insbesondere wenn sich Sachverhalte zur Datenherkunft unterscheiden oder wenn andere Rechteinhaber eigene Schadensberechnungen vortragen. Gleichzeitig zwingt der Fall viele Teams zu einer neuen Form von Daten-Governance: Nicht nur „Welche Daten wurden genutzt?“, sondern auch „Welche Nutzungsrechte sind belegbar?“ und „Wie ist die Datenkette dokumentiert?“, wird zu einem direkten Faktor für Rechtskosten und Marktzulauf.
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