Die Studie "Urheberrecht und Training generativer KI-Modelle" kommt zumindest zu dem Schluss, dass das Training generativer KI-Modelle nicht unter die sogenannte TDM-Schranke (Text- und Data-Mining) fällt. Diese Schranke erlaubt zwar die automatisierte Datenerhebung, doch im Falle des KI-Trainings handelt es sich um eine andere Art der Datenverarbeitung, da hierbei keine neuen Erkenntnisse gewonnen werden. Vielmehr reproduzieren die KI-Modelle Daten, die den Trainingsdaten ähneln, was laut den Autoren einen anderen rechtlichen Rahmen erfordert.
In einem Interview mit den beiden Autoren der Studie (Tim W. Dornis und Sebastian Stober) betonen sie die Notwendigkeit einer vertieften Auseinandersetzung mit der KI-Technologie und dem Urheberrecht. Sie kritisieren dass der europäische AI Act, der vor der Entstehung generativer KI-Systeme entwickelt wurde, keine ausreichende Grundlage für den Schutz von Urheberrechten bietet. Während KI-Unternehmen argumentieren, ihr Training sei durch den AI Act gedeckt, widersprechen die Autoren dieser Auffassung und fordern eine genauere juristische Betrachtung.
Da die KI-Industrie, insbesondere große Konzerne wie Meta und Google, vom kostenlosen Training auf urheberrechtlich geschützten Inhalten profitieren, führe dies zu einem Ungleichgewicht, da die Rechte der Urheber bis jetzt weitgehend ignoriert werden. Dornis und Stober plädieren für gerechtere Lizenzmodelle und eine gesellschaftliche Debatte über den Wert von Daten.
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Sie prognostizieren auch, dass es in naher Zukunft umfangreiche juristische Auseinandersetzungen um das Training von KI-Modellen geben wird, insbesondere in den USA und Europa, weshalb man letztlich Antworten auf diesen teilweise paradoxen Zustand finden müsse.
In unseren Augen wird sich das Problem erst durch eine gravierende Neuausrichtung des Urheberrechts lösen lassen - die jedoch weit und breit nicht in Sicht ist.
