LONDON (IT BOLTWISE) – Zwei US-Zeitungsverlage haben eine Urheberrechtsklage gegen OpenAI und Microsoft eingereicht. Die Vorwürfe zielen auf systematisches Scraping auch hinter Paywalls, das Umgehen von Zugangsregeln und das Entfernen von Copyright-Informationen vor dem Training. Als Beispiel wird genannt, dass ein Chatbot Teile eines Artikels wortgetreu reproduziert haben soll. Das Verfahren trifft damit direkt die Frage, wie Trainingsdaten juristisch sauber beschafft und dokumentiert werden.
Im Kern dreht sich der Streit um einen sehr praktischen Punkt: Wie gelangen KI-Trainingsdaten überhaupt an Inhalte, und welche Schutzmechanismen sind dabei vorgesehen. Anfang September 2026 haben zwei US-Zeitungsverlage gemeinsam eine Urheberrechtsklage gegen OpenAI und Microsoft eingereicht. Das Verfahren läuft unter dem Aktenzeichen 1:26-cv-07644 beim US District Court Southern District of New York. In der Klageschrift wird den Beklagten mutmaßlich vorgeworfen, journalistische Inhalte nicht nur in Trainingssammlungen aufgenommen zu haben, sondern dafür gezielt zu Methoden gegriffen zu haben, die nach Darstellung der Kläger über technische Barrieren hinweggehen.
Der nächste Schritt der Argumentation betrifft nicht nur den Datenzugang, sondern die konkrete Zugriffstechnologie. Den gerichtlichen Unterlagen zufolge soll ein systematisches Scraping betrieben worden sein, das auch Texte umfasst, die sich hinter Bezahlschranken (Paywalls) befinden. Zusätzlich werfen die Kläger OpenAI und Microsoft vor, technische Zugangskontrollen sowie Anweisungen aus der robots.txt gezielt umgangen zu haben. Für die KI-Praxis ist das ein besonders kritischer Vorwurf, weil robots.txt zwar keine klassische Urheberrechtsnorm ist, aber in der Umsetzung häufig als öffentlich dokumentierte Zugriffsregel verstanden wird. Wenn zugleich behauptet wird, dass Paywall-Schranken technisch ausgelesen wurden, rückt auch die Frage nach dem Zusammenspiel aus Web-Crawling, Rechteverwaltung und Datenpipeline in den Fokus.
Parallel verschiebt sich der Streit von der Beschaffung hin zur Verarbeitung. Als weiterer zentraler Punkt der Klage gilt die Darstellung, dass Copyright-Metadaten sowie Autorinformationen aus den Inhalten entfernt worden seien, bevor diese in Trainingsprozesse der KI-Modelle eingeflossen sein sollen. In technischen Begriffen heißt das: Selbst wenn Inhalte formal „gecrawlt“ wurden, spielt bei der späteren Modellierung und beim Nachweis von Trainingsquellen auch die Frage eine Rolle, welche Attributionen und rechtlich relevanten Metadaten in welcher Form erhalten oder gelöscht werden. Den Klägern zufolge wurde zudem eine konkrete Reproduktion behauptet: Es wird angeführt, der Chatbot ChatGPT habe 88 Wörter aus einem Artikel über die Boeing 737 MAX wortgetreu reproduziert. Entscheidend ist dabei weniger die Zahl als solche, sondern dass eine konkrete Textpassage als Beispiel für die Verletzungshypothese in den Prozess eingebracht wird.
Die wirtschaftliche Dimension wird in der Klage ebenfalls prominent adressiert. Berichten der Kläger zufolge sei in den Monaten zwischen Dezember 2024 und Dezember 2025 bei mittleren Verlagen ein Rückgang des Suchverkehrs um 47 % beobachtet worden. Ergänzend wird auf Chartbeat-Daten aus Januar 2026 verwiesen, wonach die Aufrufe über Google-Suchseiten um 34 % gesunken seien. Solche Kennzahlen sind zwar nicht identisch mit dem urheberrechtlichen Schadensmaß, sie liefern aber ein Bild dafür, wie die Kläger den möglichen Zusammenhang zwischen KI-Interaktion und Medienreichweite darstellen. Hinzu kommt der Reputationsaspekt: Die Verlage sehen sich durch sogenannte KI-Halluzinationen gefährdet. Falschinformationen, die von der KI generiert und den Verlagen zugeschrieben würden, könnten das Vertrauen der Leserschaft schädigen und damit auch Werbeerlöse beeinflussen.
Auf der Verteidigungsseite stützt sich OpenAI laut Prozessunterlagen auf das Prinzip des „Fair Use“. Diese US-rechtliche Rechtsfigur erlaubt unter bestimmten Voraussetzungen die Nutzung geschützter Werke ohne vorherige Genehmigung. Außerdem wird in den Prozessunterlagen angeführt, dass diese Argumentation auch vom US-Justizministerium unterstützt werde. Microsoft habe sich der Klage gegenüber zunächst überrascht gezeigt, zugleich aber erklärt, offen für Gespräche mit den Verlagen zu sein. Für die Unternehmen ist das strategisch wichtig, denn Fair-Use-Debatten hängen häufig an der konkreten Nutzung, der Datenverarbeitung und dem Verhältnis zwischen Transformationsgrad und dem Effekt auf den Markt. Gleichzeitig können Beweise aus dem Scraping- und Datenbereinigungsprozess, also aus Logs, Crawling-Regeln, Filter-Algorithmen und Datentransformationspipelines, in solchen Verfahren stärker wirken als abstrakte Prinzipien.
Das Verfahren steht außerdem nicht isoliert da. In der Medienbranche häufen sich nach Darstellung der Kläger Sammelklagen und Einzelverfahren gegen KI-Unternehmen; sie nennen, dass sich nahezu 400 lokale Zeitungen einer ähnlichen Klagewelle angeschlossen hätten. Als Vorgeschichte wird ein laufendes Verfahren einer großen Tageszeitung gegen OpenAI erwähnt, das seit Ende 2023 anhängig sei. In diesem Zusammenhang wird zusätzlich berichtet, dass Donald Trump die Position von OpenAI in dem Streit unterstütze. Für Executives in Verlag, Tech und Rechtsabteilungen ist das ein Hinweis darauf, dass die rechtliche Risikoklasse nicht erst bei der Veröffentlichung neuer KI-Features beginnt, sondern bereits bei der Vorbereitung der Trainingsdaten und bei der Dokumentation von Datenherkunft und -bereinigung.
Technisch lässt sich aus der Klage eine klare Hausaufgabe ableiten: KI-Entwicklungsteams benötigen belastbare Mechanismen, um Datenzugang, Quellenzuordnung und Datenminimierung nachvollziehbar zu machen. Das reicht von der Frage, welche Crawlerregeln eingehalten oder bewusst ignoriert werden, bis zur Ausgestaltung von Preprocessing-Schritten, die Metadaten verändern können. Gleichzeitig wird die Markt- und Betriebsseite betroffen, weil Such- und Traffic-Effekte in solchen Verfahren als Indizien genutzt werden können. Wer KI-Systeme in Produkte integriert, sollte deshalb nicht nur die Modellqualität optimieren, sondern auch die rechtliche Betriebsfähigkeit absichern: mit klaren Richtlinien für Datenbeschaffung, einer Versionierung der Trainingspipelines und einer Risiko-Dokumentation, die im Streitfall die entscheidenden Prozessschritte erklärt.
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