KI-Training vor dem BGH: Fotografen gegen die Trainingsdaten-Schranke

Der BGH prüft, ob 5,85 Milliarden Foto-Text-Paare bei Laion legal waren. Die Antwort entscheidet, ob Fotografen für KI-Training künftig bezahlt werden.

Ein einzelnes Foto, mindestens einmal in einem Datensatz mit 5,85 Milliarden Text-Bild-Paaren enthalten, hat es bis zum Bundesgerichtshof geschafft. Fotograf Robert Kneschke klagt gegen die Hamburger Non-Profit-Organisation Laion, deren offener Datensatz unter anderem den Bildgenerator Stable Diffusion mit trainiert hat.

Die Vorinstanzen wiesen seine Klage ab, doch der BGH prüft nun die Grundsatzfrage, die weit über diesen einen Fall hinausreicht: Dürfen öffentlich zugängliche Fotos ohne Zustimmung der Urheber zu Trainingsmaterial für KI-Systeme werden?

Die Schranke fürs Text und Data Mining ist der eigentliche Streitpunkt

Juristisch dreht sich alles um zwei Ausnahmeregelungen im Urheberrecht: die allgemeine TDM-Schranke nach Paragraf 44b UrhG und die weiter reichende Forschungsschranke nach Paragraf 60d UrhG. Beide erlauben die automatisierte Analyse geschützter Werke, sofern kein wirksamer Rechtevorbehalt entgegensteht.

Das Landgericht Hamburg und das Oberlandesgericht Hamburg stuften Laion als Forschungsorganisation ein und sahen die Bildnutzung damit gedeckt. Entscheidend war laut den Gerichten auch, dass der Nutzungsvorbehalt der Bildagentur nicht nachweislich maschinenlesbar war, wie heise berichtet. Genau an dieser technischen Hürde entzündet sich die Kritik: Ein Vorbehalt, der Maschinen nicht lesen können, schützt Fotografen faktisch nicht.

Rechtsprofessor Dornis sieht die Grenze des Zumutbaren überschritten

Nicht alle Juristen folgen der Hamburger Linie. Tim Dornis, Rechtsprofessor an der Leibniz Universität Hannover, hält die TDM-Schranke für zu eng gefasst, um das Training generativer Bildmodelle zu rechtfertigen. „Das geht weit über das hinaus, was man eigentlich mit TDM erreichen wollte“, sagt er laut WirtschaftsWoche.

Sein Argument: KI-Modelle würden beim Training nicht nur abstrakte Muster erkennen, sondern sich auch schöpferische Elemente aneignen, die der Kern des Urheberrechtsschutzes seien. Belege dafür liefert er mit dem Verweis auf nahezu vollständige Kopien kreativer Werke, die in Modellen nachweisbar seien. Dem steht die Position von Laion und Teilen der Forschung entgegen, die das Sammeln öffentlich erreichbarer Daten als Voraussetzung für offene KI-Entwicklung verteidigen.