BROOKLYN / LONDON (IT BOLTWISE) – Interne Dokumente zu einem KI-Trainingsprojekt zeigen, wie Bücher für das Modelltraining industriell aufbereitet werden sollten. Dabei ist von einem „destructively scan“ die Rede, das über die interne Kennzeichnung „Project Panama“ organisiert werden sollte. Die Unterlagen wurden im Kontext eines Urheberrechtsstreits öffentlich gemacht, nachdem ein Richter die Entsiegelung angeordnet hatte. Unklar bleibt zugleich, ob und in welchem Umfang solche Beschaffungs- und Scan-Abläufe bei anderen KI-Anbietern in ähnlicher Form laufen.
Im Zentrum der aktuellen Kontroverse steht kein abstraktes KI-Risiko, sondern ein sehr konkreter Prozess: Laut veröffentlichten internen Dokumenten hat ein großes KI-Unternehmen massenhaft physische Bücher gekauft und für das Training „destruktiv“ scannen lassen wollen. Die interne Initiative trug dabei den Decknamen „Project Panama“. In den Unterlagen heißt es, die Beschaffung und Aufbereitung der Bücher solle systematisch erfolgen, wobei weniger verbreitete Titel („less common“) besonders in den Fokus rücken. Genau diese Formulierung befeuert die Debatte, weil sie zwar auf seltene oder schwer verfügbare Ausgaben hindeutet, aber nicht unmittelbar erklärt, wie „selten“ im Sinne von Marktverfügbarkeit, Auflagenhöhe oder tatsächlicher Leser-Nachfrage gemessen wird.
Technisch betrachtet liegt der Kern des Vorwurfs nicht nur im „Was“, sondern im „Wie“. Wer Bücher schnell digitalisieren will, muss sie in der Regel in eine Form bringen, die automatisiertes Scannen mit hoher Durchsatzrate erlaubt. In dem Kontext wird beschrieben, dass die Seiten zum Scannen so zugerichtet werden müssen, dass das Material anschließend nicht ohne Weiteres wieder als vollständiges Buch nutzbar ist. Medienberichten zufolge wird deshalb das Schneiden am Buchrücken als pragmatische Voraussetzung genannt, um die einzelnen Seiten in die Scanner-Workflows zu geben. Der Schritt vom physisch beschafften Korpus hin zu nutzbaren Trainingsdaten ist damit weniger ein „Import“ als vielmehr eine Produktionskette: Einkauf, Kategorisierung, Scan-Vorbereitung, Bild-/Textgewinnung und schließlich die problematische Restnutzung des Originalmaterials.
Der rechtliche Rahmen liefert dabei den zeitlichen Taktgeber. Nach Angaben aus dem Streitkontext entschied ein Richter, interne Dokumente im Zusammenhang mit dem Projekt offenzulegen. Hintergrund ist eine Klage von Autorinnen und Autoren, in der behauptet wird, das Unternehmen habe deren Werke ohne Erlaubnis für KI-Training genutzt; die Gegenseite argumentierte mit fair use. Obwohl diese juristische Auseinandersetzung vorerst vor allem die Frage nach der Zulässigkeit der Trainingsnutzung adressiert, wirkt sie indirekt auf den Datenprozess: Erst weil die Dokumente entsiegelt wurden, lässt sich nachvollziehen, wie „Project Panama“ intern beschrieben wurde und welche Ziele das Team dabei verfolgte.
Innerhalb der Projektbeschreibung fällt zudem der Umgang mit Sichtbarkeit auf. Die Unterlagen nennen ausdrücklich einen Grund für den Codewort-Charakter: Man wollte verhindern, dass das Vorhaben in der Öffentlichkeit oder in sensiblen Bereichen mit ausreichender Klarheit erkennbar wird. Solche Strategien kennt man aus vielen datengetriebenen Großprogrammen: Decknamen helfen, interne Arbeitspakete zu organisieren und Kommunikationswege zu kanalisieren. Gleichzeitig verschiebt sich damit die Wahrnehmung nach außen. Wenn intern „nicht öffentlich darüber sprechen“ ausdrücklich adressiert wird, erzeugt das bei Leserinnen und Lesern zwangsläufig den Eindruck von Geheimhaltung, selbst wenn die technische Notwendigkeit der Datengenerierung an sich nicht neu ist.
Auch organisatorisch ist das Projekt bemerkenswert: In den Dokumenten wird eine Person mit Erfahrung im Umfeld von Buch- und Datenpartnerschaften genannt, die die Initiative leitete. In der Projektlogik tauchen außerdem Hinweise auf, wie Bücher katalogisiert werden sollten – etwa über Bezugnahmen auf Branchenkategorien wie „Antiques and Collectibles“. Entscheidend ist hier: Es bleibt offen, ob der Fokus wirklich auf „antiquarischen“ Seltenheiten im engeren Sinn zielte oder ob es eher um Sachgruppen ging, in denen seltene Themen und Nischen-Ausgaben gehäuft vorkommen. Ergänzend zeigen interne E-Mail-Austausche, dass „less common books“ als Startpunkt für die Beschaffung diskutiert wurden. Doch die Übersetzung von „less common“ in eine messbare Kategorie ist weiterhin nicht eindeutig, weshalb die öffentliche Behauptung „rare books“ nicht vollständig präzise nachprüfbar ist.
Was sich dagegen aus dem vorliegenden Material relativ klar ableiten lässt, betrifft die Größenordnung des Vorhabens. Ein internes Memo aus dem Jahr 2024 deutet darauf hin, dass zu diesem Zeitpunkt bereits Millionen Bücher beschafft worden waren; die exakte Zahl bleibt allerdings in den Dokumenten redigiert, während das „M“ am Ende den Millionenumfang markieren soll. Für KI-Entwicklung ist das keine Randnotiz: Solche Datensätze sind für Trainings- oder Feinabstimmungsphasen relevant, weil sie das Modell in Stil, Faktenumfang und Sprachabdeckung stabilisieren können. Gleichzeitig macht die physische Beschaffung bei Millionen Exemplaren deutlich, wie viel Logistik, Scanning-Kapazität und Qualitätsmanagement in einem solchen Ansatz steckt – weit mehr als bei rein digitalen Korpora.
Schließlich bleibt der zweite Teil der ursprünglichen Behauptung, nämlich ob andere KI-Anbieter ähnliche Programme durchführen, in der Schwebe. Die Quelle stützt sich auf die entdeckten Dokumente zu genau diesem einen Projekt; für weitere Unternehmen ist keine vergleichbare, öffentlich belastbare Dokumentlage im selben Detaillierungsgrad bestätigt. Das ist wichtig, weil die Debatte sonst vom konkreten Beleg in Richtung pauschaler Gesamterzählung kippt. Trotzdem verändert der Fall die Diskussion über KI-Trainingsdaten deutlich: Unternehmen müssen künftig stärker damit rechnen, dass Trainingsdatensammlungen, insbesondere bei physischen Quellen, nicht nur technologisch bewertet werden, sondern auch entlang von Transparenz, Datenherkunft und dem Umgang mit urheberrechtlich geschützten Inhalten beobachtbar werden.
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