HAARLEM / LONDON (IT BOLTWISE) – Eine Anfrage im Postfach eines niederländischen Antiquariats zeigte, wie KI-Teams Bücher als Rohmaterial einkaufen. Unter dem Namen „2077AI“ traf eine Liste mit 3.001 Titeln und 3.000+ ISBNs ein, inklusive Versandhinweisen nach China. Der Händler hatte die Mail zunächst als Spam eingestuft. Erst die spätere journalistische Aufarbeitung machte den Zusammenhang mit der KI-gestützten Texterstellung sichtbar.
In Haarlem traf im Sommer eine Nachricht ein, die für einen Antiquariatsbetreiber schnell wie ein typischer Spam- oder Phishing-Versuch wirkte: eine Kontaktperson namens Natalia, die sich einer Firma mit dem Namen „2077AI“ zuordnete, bat um eine „fairly large order“ an Büchern. Entscheidend war dabei weniger der Ton der Mail als die Logik dahinter: Im Anhang lag eine Tabelle, die über 3.000 ISBNs aufführte, dazu Anweisungen, bestimmte Titel zuzuordnen, Zitate vorzubereiten und sogar Versandkosten zu kalkulieren – mit dem Ziel, die Sendungen nach China zu steuern. Pieter de Vries, der in dem niederländischen Antiquariat vor allem mit seltenen und teuren Büchern arbeitet, schaute nur kurz auf die ersten Zeilen und sortierte die Anfrage aus, ohne die Details weiter zu prüfen.
Als später ein Journalist den Kontakt herstellte und den Hintergrund der Beschaffung recherchierte, stellte sich heraus, dass es nicht um gewöhnlichen Handel oder Bibliotheksbedarf ging, sondern um den Materialzugang, den große Sprachmodelle (Large Language Models) für Training und Datenaufbereitung benötigen. De Vries erhielt die 3.001 Titel überwiegend aus dem Zeitraum 2020 bis 2021, darunter Publikationen aus dem akademischen Bereich, etwa aus den Segmenten Wissenschaft, Technik, Bildung, Public Policy und Medizin. Inhaltlich nannte die Mail zwar keinen direkten KI-Bezug und erklärte auch nicht, wofür die Bücher konkret genutzt werden sollten; sie fügte sich aber in ein Muster ein, das in der Branche zunehmend sichtbar wird: KI-Teams suchen nicht nur im offenen Web nach Texten, sondern versuchen auch gezielt an hochwertiges, oft fachlich kuratiertes schriftliches Material zu gelangen.
Dass das Thema „Bücher als Datenträger“ mehr ist als ein theoretisches Risiko, zeigt eine bereits öffentlich bekannt gewordene Gerichtssequenz um den KI-Anbieter Anthropic. Dem Bericht zufolge gingen dabei in einem „Project Panama“ genannten Vorhaben Millionen gedruckter Bücher in einen Prozess, der als „destructive scanning“ beschrieben wurde: Die Bindung wird entfernt, die Seiten laufen anschließend über Hochgeschwindigkeitsscanner, und die physischen Restexemplare werden danach verworfen. In der juristischen Auseinandersetzung entschied ein Bundesrichter, dass die Nutzung legal erworbener Bücher zum Training eines KI-Modells als „fair use“ im Sinne des US-Urheberrechts bewertet werden könne. Parallel dazu wurden weitere, separate Streitpunkte zu Downloads aus nicht lizenzierten Online-Bibliotheken durch einen Vergleich beendet, der die offenen Punkte im konkreten Verfahren beendete.
Technisch ist daran besonders relevant, dass solche „destructive scanning“-Workflows eine ganz andere Art von Datenpipeline eröffnen als reine Web-Crawling-Ansätze. Webdaten liefern Texte oft in digitaler Form, während gedruckte Bücher nach dem Scan typischerweise noch eine Qualitätskette durchlaufen müssen: OCR (Optical Character Recognition), Layout- und Seitenstruktur-Erkennung, Normalisierung von Zeichenfolgen sowie die Zuordnung von bibliografischen Metadaten. Für diese Prozesskette zählt deshalb nicht nur der Inhalt, sondern auch die Verfügbarkeit in großen Mengen und die konsistente Identifikation über ISBNs – genau dort setzt der nächste Baustein der Lieferkette an. Denn Berichte aus dem Marktumfeld legen nahe, dass Anbieter wie ISBNdb, das auf ISBN-Metadaten spezialisiert ist, Services vermarkten, die „bulk“ gedruckte Käufe in Größenordnungen von 1.000 bis 1 Million Exemplaren für LLM-Trainingszwecke erleichtern sollen; die entsprechenden Webseiten sollen später wieder entfernt worden sein, und der Anbieter stellte klar, dass der Service nicht gestartet sei und keine Bücher für KI-Teams gescannt oder zerstört worden seien.
Für Händler und spezialisierte Secondhand-Märkte verändert das die Situation spürbar. Eine algorithmisch orientierte Branche bekommt plötzlich eine physische Lieferkette zu spüren, bei der es nicht nur um Suchtreffer geht, sondern um Beschaffungswege, Verfügbarkeit und Logistik. De Vries schildert, dass er selten Bestellungen per E-Mail erhält und dann meist nur einzelne Bücher verkauft, weil seine Titel teuer und exklusiv sind und er daher kein Bulk-Geschäft betreibt. Genau dort kann die Diskrepanz entstehen: Wer auf seltene Sammlungen spezialisiert ist, wird durch plötzlich auftauchende Massenanfragen eher aus dem Prozess herausgerissen, während Skalierer im Hintergrund besser vorbereitet sind – etwa durch Einkauf, Katalogisierung, Sortierung und automatisierte Abwicklung. Vergleichbare Hinweise wurden auch aus anderen Ländern beschrieben, wo lokale Medien von ungewöhnlichen Großbestellungen für hochspezialisierte Titel berichteten; konkrete Unternehmen bestritten diese Vorwürfe dabei teils mit dem Verweis auf bestehende Recycling- und Handelsmodelle.
Unternehmen, die KI entwickeln oder KI-Datenpipelines betreiben, sehen sich damit einem Spannungsfeld gegenüber: Einerseits ist der Bedarf an verlässlichem, fachlich dichtem Textmaterial für Training und Evaluation real; andererseits verschiebt sich die Beschaffung in Richtung physischer Güter, was wiederum Auswirkungen auf Prozesskosten, Zeitpläne und rechtliche Bewertungen haben kann. Der Weg über ISBN-Metadaten und kuratierte Print-Bestände kann die Qualität verbessern, erhöht aber den Aufwand entlang der gesamten Liefer- und Qualitätskette. Für Entscheider bedeutet das praktisch, KI-Entwicklung nicht nur als Softwarefrage zu betrachten, sondern als organisatorisches Zusammenspiel aus Einkauf, Dokumentverarbeitung, Datenhygiene und Compliance-Strategien – und zwar so früh wie möglich, bevor ein Pilotprojekt in eine skalierbare Datenproduktion übergeht.
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