MÜNCHEN / LONDON (IT BOLTWISE) – Das Landgericht München untersagt dem KI-Musikgenerator Suno die nicht genehmigte Nutzung geschützter Songs zum Training und zur Wiedergabe. Die 42. Kammer sieht dabei Verstöße gegen das Urheberrecht und ordnet Unterlassung, Auskunft und Schadenersatz an. Entscheidend war unter anderem die Frage, ob die Modelle die Musikdaten speichern, statt nur zu „lernen“. Das Urteil ist noch nicht rechtskräftig, Suno prüft weitere Schritte.
Das Landgericht München setzt ein deutliches Signal für den Umgang mit urheberrechtlich geschützter Musik in KI-Workflows: Die 42. Kammer untersagte Suno die nicht genehmigte Nutzung geschützter Lieder, nachdem im Verfahren klare Urheberrechtsverstöße festgestellt wurden. Laut gerichtlicher Begründung geht es nicht nur um theoretische Trainingsdaten, sondern um den beobachtbaren Effekt, dass das Modell nach dem Training konkrete Songs wiedererkennbar ausgeben konnte. Nur in kleineren Seitenaspekten gab die Vorsitzende Richterin Elke Schwager Suno recht, während der Kern des Anspruchs der Rechteinhaber durchging.
Im Zentrum stand die Frage, ob die Songs beim Training lediglich statistisch verarbeitet oder tatsächlich gespeichert werden. Für das Urheberrecht ist das eine entscheidende Weiche: Wenn geschützte Inhalte gespeichert oder in kopierfähiger Form vervielfältigt werden, liegt schnell eine urheberrechtlich relevante Vervielfältigung vor. Suno hatte bislang darauf verwiesen, dass die Modelle „nur lernen“, jedoch nicht speichern. Das Gericht folgte dieser Sicht nicht: Es könne nicht sein, dass die Lieder zunächst zur Nutzung beim Training herangezogen würden und anschließend am Ende wiedererkennbar wiedergegeben würden, ohne dass das Urheberrecht dazwischen an Bedeutung verliert.
Konkreter Anlass waren im Verfahren sechs Musikstücke beziehungsweise Teile davon, die das Gericht als bekannte Referenzen heranzog: „Atemlos“, „Daddy Cool“, „Mambo No. 5“, „Big in Japan“, „Forever Young“ und „Rasputin“. In Tests der Gema, so die Überzeugung des Gerichts, war das Modell in der Lage, diese Titel bei der Generierung wiedererkennbar zu reproduzieren. Besonders bemerkenswert ist dabei die Verfahrenskomplexität: Allein die mündliche Urteilsbegründung dauerte eineinhalb Stunden, weil gleich mehrere zentrale Rechts- und Technikfragen zusammenkamen – von der Speicherdiskussion bis hin zu Zuständigkeit und Verantwortlichkeit.
Auch der rechtliche Rahmen im Verfahren wurde im Detail aufgerollt. Die Zuständigkeit des Münchner Gerichts war strittig, weil das KI-Training in den USA stattfand. Richterin Schwager bejahte die Zuständigkeit jedoch ausdrücklich; maßgeblich war eine spezielle Regelung, nach der Rechteverwertungsgesellschaften am Ort eines behaupteten Verstoßes klagen dürfen und dort auch andere Verstöße aus anderen Orten mit aufgreifen können. Ebenso klar fiel die Prüfung der US-Rechtslage aus: Der Grundsatz des „fair use“ greife hier nicht, unter anderem weil die Musikdaten trotz Downloadschutz abgegriffen und für kommerzielle Zwecke genutzt wurden. Dass es dabei um kommerzielle Nutzung und nicht um rein nicht-kommerzielle Forschung ging, spielt für die rechtliche Bewertung typischerweise eine zentrale Rolle.
Spürbar strikt formulierte das Gericht außerdem die Zurechnung der generierten Ergebnisse. Beim Streitpunkt, wer für die KI-Ausgabe verantwortlich ist, machte die Kammer eine klare Ansage: Da Suno für alle Schritte davor verantwortlich sei, trage der Anbieter auch die Verantwortung für das, was sein Musikgenerator ausgibt. Damit folgt das Urteil in der Logik der Gesamtkette eher dem Anbieter als dem einzelnen Nutzer, der am Ende nur die Ausgabe abruft. Gema-Chef Tobias Holzmüller zeigte sich entsprechend zufrieden und sprach von einem „guten Tag fr Urheberinnen und Urheber, aber wahrscheinlich auch fr die europische Kultur“. Das Gericht habe die Aktivitäten von Suno „ganz klar“ als Diebstahl von geistigem Eigentum bezeichnet.
Der Blick über den Einzelfall hinaus zeigt, dass Gerichte sich zunehmend mit der technischen Plausibilität von „nur lernen, nicht speichern“ auseinandersetzen müssen. Das Urteil erinnert laut eigener Linie an eine Entscheidung aus dem vergangenen November, in der ebenfalls Elke Schwager als Vorsitzende Richterin im Kontext von OpenAI und ChatGPT zu einer Speicherungseinordnung gelangte. Dort ging es um geschützte Songtexte, die der Chatbot ganz oder weitgehend identisch ausgeben konnte; auch dort nahm das Gericht eine Speicherung an. Daneben existieren internationale Urteilsansätze, etwa aus Großbritannien zu Getty Images, bei denen KI-Modelle zwar „gelernt“, aber laut Gericht nicht in einer Weise gespeichert hätten, die dem Urheberrecht entgegenstand – ein Kontrast, der zeigt, wie stark es jeweils auf technische Belege und konkrete Funktionsweisen ankommt.
Für die Praxis verändert sich damit die Verhandlungsposition zwischen Rechteinhabern und KI-Anbietern. Die Gema will Suno und andere Unternehmen dazu bringen, Lizenzen zu erwerben, um die Nutzung geschützter Inhalte künftig rechtssicher zu gestalten. Suno sieht das Verfahrensergebnis anders und erklärte in der Stellungnahme, man sei „mit dem heutigen Urteil nicht einverstanden“, es beruhe auf einer „falschen Darstellung“ davon, wie die Technologie funktioniert und genutzt wird, sowie davon, wie US-Recht gilt; das Unternehmen prüfe „alle verfügbaren Optionen“, einschließlich Berufung. Auch Peter Maffay, der sich bei der Gema engagiert und zur Urteilsverkündung anwesend war, stellte die Perspektive der Künstler in den Vordergrund: Das Urteil schütze ihre Ansprüche und ihr Recht und richte sich nicht gegen KI, sondern gegen die mangelnde Beteiligung der Kreativen an den Ergebnissen, die aus ihrer Substanz entstehen. Kulturstaatsminister Wolfram Weimer verwies ergänzend darauf, dass Innovation und Kreativität nur dann sinnvoll verknüpft werden könnten, wenn ein Rechtsrahmen Rechteinhaber angemessen vergüte und ihnen die Teilnahme an der Wertschöpfung durch KI ermögliche. Da das Urteil noch nicht rechtskräftig ist, bleibt zwar die juristische Dynamik offen; technisch und wirtschaftlich jedoch ist die Richtung klar: KI-Anbieter müssen künftig häufiger nachweisbar begründen, wie Trainingsdaten verarbeitet werden, und nicht nur, wie sie es vermuten lassen.
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