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Die Seattle Times und Newsday haben OpenAI und Microsoft wegen Urheberrechtsverletzung verklagt. Die Verlage werfen den Unternehmen vor, ihren Journalismus zum Training von KI-Modellen abgegriffen zu haben und Artikelpassagen wörtlich wiederzugeben, wenn Nutzer diese Systeme abfragen.
Auf den ersten Blick wirkt eine Zeitung, die einen Chatbot-Hersteller verklagt, wie das Problem von jemand anderem für KI-Kunstschaffende. Das ist es nicht. Die rechtliche Logik, die diesen Klagen zugrunde liegt — dass das Scrapen öffentlich zugänglicher Inhalte für das Modelltraining eine Urheberrechtsverletzung darstellt — ist strukturell identisch mit den Argumenten, die in parallelen Rechtsstreitigkeiten gegen Bildgenerierungsmodelle vorgebracht werden. Ein Urteil, das das Training auf Nachrichtentexten lizenzpflichtig macht, würde mit hoher Wahrscheinlichkeit ähnliche Forderungen gegen die Datensätze hinter Stable Diffusion, Midjourney und den multimodalen Modellen beschleunigen, die heute von Ihnen genutzte Tools antreiben.
Der spezifische Vorwurf, dass OpenAIs Modelle Passagen aus Artikeln wörtlich reproduzieren, ist ebenfalls unmittelbar relevant. Wenn Gerichte die nahezu wörtliche Reproduktion als Grenzlinie zwischen Fair Use und Urheberrechtsverletzung behandeln, wird dieser Maßstab an Bildgeneratoren gemessen werden, die die charakteristische Komposition eines Fotografen oder den Stil eines Grafikdesigners mit beunruhigender Präzision reproduzieren können.
Microsoft und OpenAI sehen sich dem Vorwurf ausgesetzt, ihre Chatbots reproduzierten Nachrichtenartikel-Texte wörtlich als Antwort auf Nutzeranfragen.
Bild: The Verge / The Verge AI
Laut The Verge folgen diese Klagen ähnlichen Schritten anderer Verlage, und das Muster ist bedeutsam: Jeder neue Kläger trägt zu einem Fundus an Beweismitteln bei, auf den künftige Fälle — einschließlich solcher, die Bild- und Video-Trainingsdatensätze betreffen — zurückgreifen können. OpenAI verteidigt sich gleichzeitig gegen die Klage der New York Times, in der das jüngste Schriftsatz der US-Regierung argumentierte, KI-Training diene nationalen Interessen, wie in unserem früheren Bericht über die Urheberrechtsklage der Trump-Administration gegen OpenAI und die NYT behandelt.
Für Kreative, die Workflows rund um Modelle aufbauen, die auf breiten Web-Scrapes trainiert wurden, ist die praktische Frage eine des Timings. Noch hat keine einstweilige Verfügung ein Modell offline gezwungen, und der Klagezeitraum wird in Jahren gemessen. Aber der Lizenzdruck verändert bereits, mit welchen Daten künftige Modelle trainiert werden — Googles gemeldete Zahlungen an Hollywood-Studios für Video-Trainingsrechte sind ein sichtbares Beispiel dafür, wie die Branche still und leise absichert.
Wer heute Bilder generiert, dessen unmittelbarer Workflow ändert sich durch diese Klage nicht. Die Modelle, mit denen Sie rendern, sind bereits trainiert; kein Gericht hat einen Rollback angeordnet. Am stärksten kurzfristig gefährdet sind jene, die Produkte oder Pipelines aufbauen, die auf text-plus-bild-multimodalen Ausgaben basieren — bei denen ein Sprachmodell Nachrichtenkontext neben einem generierten Bild abruft oder zusammenfasst. Genau diese Kombination ist es, auf die diese Klagen abzielen.
Langfristig sollte man beobachten, ob Modellanbieter lizenzierte Daten-Trainings-Tiers beschleunigen, wie es einige bereits mit synthetischen Daten tun. Ein Modell, das auf einem saubereren, lizenzierten Korpus trainiert wurde, verhält sich möglicherweise anders — konservativer in der Reproduktion, potenziell weniger kulturell aktuell — und das wird sich in Prompt-Antworten auf eine Weise zeigen, die schwer vorherzusagen ist, bis man auf das Ergebnis starrt.
Vorerst ist das Nützlichste, was man verfolgen kann, ob eine dieser Klagen zu einem Vergleich nach Art eines Consent Decree führt, der eine Lizenzgebühr festlegt. Diese Zahl, einmal für Text etabliert, wird zur Vorlage, auf die Verhandlungsführer zurückgreifen, wenn die nächste Welle von Bildaten-Klagen einer Lösung entgegengeht. Kreative, die diesen Zusammenhang verstehen, werden weniger überrascht sein, wenn es so weit ist.
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