KI-Training & Urheberrecht: Risiken, Verantwortung, Lösungen
Künstliche Intelligenz durchdringt heute alle Unternehmensbereiche – von der Produktentwicklung über Marketing bis hin zum Kundenservice. Doch während die Technologie rasant voranschreitet, werfen neue rechtliche Erkenntnisse kritische Fragen zur Zulässigkeit des KI-Trainings auf. Eine aktuelle Studie der Initiative Urheberrecht zeigt: Das Training generativer KI-Modelle kann urheberrechtlich unzulässig sein – mit weitreichenden Konsequenzen für Unternehmen in der Automobilbranche.
Datum: 03.11.2025 | Quelle: Initiative Urheberrecht (Studie Dornis & Stober, 2024)
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© 2025 Lenz Automotive KI | www.lenz-automotive-ki.de | DSGVO-Hinweis: Keine personenbezogenen Daten in Beispiele/Prompts einfügen.
Hintergrund der Studie
Die Initiative Urheberrecht präsentierte am 05.09.2024 im EU-Parlament eine wegweisende Studie zu den urheberrechtlichen Implikationen des KI-Trainings. Die Autoren Prof. Dr. Tim W. Dornis (Rechtswissenschaften) und Prof. Dr. Sebastian Stober (Informatik) vereinen in ihrer interdisziplinären Arbeit juristische und technische Expertise.
Der Titel der Studie – „Urheberrecht & Training generativer KI – technologische & rechtliche Grundlagen" – spiegelt den ganzheitlichen Ansatz wider: Die Autoren analysieren nicht nur die rechtlichen Rahmenbedingungen, sondern auch die konkreten Verarbeitungsschritte beim Training von KI-Modellen.

Kernaussage der Studie
Training generativer KI ist keine Form von Text- & Data-Mining, sondern hat eigene urheberrechtliche Relevanz. Die bestehende TDM-Schranke greift hier nicht.
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Zentrale Erkenntnis: Training als Urheberrechtsverletzung
„Das Training generativer KI-Modelle ist keine Form von Text- & Data-Mining, sondern eine Urheberrechtsverletzung – eine gültige Schranke fehlt."
– nach Dornis/Stober (Zusammenfassung der Aussagen)
Technischer Befund
KI-Modelle können Teile geschützter Inhalte memorieren und in ihren Parametern speichern. Dies geschieht während des Trainingsprozesses, wenn das Modell Muster aus urheberrechtlich geschützten Werken lernt.
Rechtliche Konsequenz
Die potenzielle Reproduktion durch gezielte Prompts erfüllt den Tatbestand der Vervielfältigung. Damit bewegt sich das Training außerhalb der bestehenden urheberrechtlichen Schrankenregelungen.
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Technische Einordnung für die Praxis
Um die urheberrechtlichen Risiken zu verstehen, ist ein Blick auf die technischen Prozesse unerlässlich. Large Language Models (LLMs) und Diffusionsmodelle durchlaufen komplexe Trainingsschritte, die jeweils urheberrechtlich relevant sein können.
01
Datenbeschaffung & Kopierung
Massive Datensätze werden aus dem Internet und anderen Quellen zusammengetragen und auf Speichersysteme kopiert – bereits hier erfolgt eine Vervielfältigung.
02
Normalisierung & Aufbereitung
Die Rohdaten werden bereinigt, strukturiert und in einheitliche Formate überführt. Auch diese Verarbeitungsschritte beinhalten Kopier- und Bearbeitungsvorgänge.
03
Tokenisierung & Embedding
Texte, Bilder und andere Inhalte werden in numerische Repräsentationen umgewandelt, die das Modell verarbeiten kann.
04
Training & Gewichts-Updates
Das Modell lernt Muster aus den Daten – dabei kann es zu Teil-Memorierung geschützter Inhalte kommen.

Merksatz für die Praxis
Wer trainiert, vervielfältigt; wer nutzt, muss prüfen. Die fehlende Nachvollziehbarkeit der Datenbasis ist für Unternehmen ein erhebliches Rechtsrisiko.
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Bedeutung für Unternehmen
Die Erkenntnisse der Studie haben unmittelbare Auswirkungen auf den unternehmerischen KI-Einsatz. Besonders in der Automobilbranche, wo KI zunehmend in kritischen Bereichen wie autonomes Fahren, Produktdesign und Kundeninteraktion eingesetzt wird, entstehen neue Haftungsrisiken.
Rechtsrisiko
Potenzielle Urheberrechtsverletzungen in Marketing, Vertrieb, Content-Erstellung, Code-Generierung sowie Bild- und Videoproduktion. Abmahnungen und Schadensersatzforderungen drohen.
Lieferantenrisiko
Haftungslücken entstehen, wenn KI-Anbieter ihre Datenbasis nicht offenlegen. Unternehmen haften möglicherweise für Verletzungen, die durch eingekaufte Tools verursacht werden.
Reputationsrisiko
Unsaubere Datenquellen und intransparente KI-Praktiken können das sorgfältig aufgebaute Vertrauen von Kunden, Partnern und der Öffentlichkeit nachhaltig beschädigen.
Compliance-Pflicht
Urheberrecht, DSGVO und die Transparenzanforderungen des AI-Act greifen ineinander. Ein integrierter Compliance-Ansatz ist unerlässlich.

Takeaway
Ohne Daten-Transparenz = kein belastbares Go-Live. Unternehmen müssen vor dem Produktiveinsatz von KI-Systemen die urheberrechtliche Unbedenklichkeit sicherstellen.
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Politische und regulatorische Entwicklung
Die Studie formuliert klare Forderungen an den Gesetzgeber, die den Weg für eine zukunftsfähige Regulierung des KI-Trainings weisen. Diese Empfehlungen spiegeln die Notwendigkeit wider, Innovation und Kreativitätsschutz in Einklang zu bringen.
Klare Rechtsgrundlage
Schaffung einer eindeutigen gesetzlichen Basis für KI-Training, die über die bestehenden TDM-Schranken hinausgeht und die Besonderheiten generativer Modelle berücksichtigt.
Lizenzsysteme & Vergütung
Etablierung funktionierender Lizenzierungsmodelle und angemessener Vergütungsmechanismen für Urheber:innen, deren Werke für das Training verwendet werden.
Transparenzpflichten
Verpflichtende Offenlegung verwendeter Datensätze, Quellen und Trainingsverfahren, um Nachvollziehbarkeit und Kontrolle zu ermöglichen.
Balance & Innovation
Ziel ist eine ausgewogene Regulierung, die sowohl den Schutz kreativer Leistungen als auch die Innovationskraft der KI-Entwicklung gewährleistet.
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Maßnahmenkatalog: Kurz & wirksam
Um urheberrechtliche Risiken zu minimieren und gleichzeitig die Innovationskraft zu erhalten, empfehlen wir einen strukturierten Drei-Säulen-Ansatz. Diese Maßnahmen lassen sich pragmatisch in bestehende Prozesse integrieren.
A) Compliance & Beschaffung
  • Ausschließlicher Einsatz von Tools und Modellen mit klarer Lizenzlage
  • Vendor-Fragen verpflichtend: Welche Datensätze? Lizenznachweise? Opt-out-Mechanismen beachtet?
  • Open-Model-Policy: Bevorzugung von Modellen mit dokumentierter, nachvollziehbarer Trainingsbasis
B) Prozesse & Dokumentation
  • KI-Register führen: Erfassung aller Tools, Modelle, Versionen, Einsatzzwecke und Rechtsgrundlagen
  • Quellenlogik etablieren: Prompt-Eingaben und externe Inhalte mit Herkunftskennzeichnung versehen
  • Freigabe-Gate vor Publikation: Prüfung durch Rechtsabteilung, Kommunikation und Brand Management
C) Schulung & Verantwortlichkeiten
  • Verpflichtendes Training zu Urheberrecht & KI-Nutzung (mindestens 2× jährlich)
  • Rollenklarheit: KI-Owner (Fachbereich), Legal/Compliance, IT/Data mit definierten Zuständigkeiten
  • Schnellspur für Klärfälle: 48-Stunden-Service-Level für dringende Rechtsanfragen
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Minimal-Standards: Prüfliste für jedes KI-Projekt
Bevor ein KI-System produktiv geht, müssen diese grundlegenden Anforderungen erfüllt sein. Die Checkliste dient als Minimalstandard für rechtssichere KI-Nutzung in Ihrem Unternehmen.
Lizenznachweise archiviert
Vollständige Dokumentation der Lizenzvereinbarungen vom Anbieter erhalten und in revisionssicherer Form archiviert.
Nutzungsrechte geprüft
Kommerzielle Nutzung, Erstellung von Derivaten und Weitergabe an Dritte explizit geklärt und dokumentiert.
Model Cards analysiert
Model Cards, Fact Sheets und technische Dokumentationen gelesen, verstanden und zentral abgelegt.
Output-Check implementiert
Systematische Prüfung auf Zitate, Namen, Marken, Bildstile und andere potenzielle Rechte-Risiken vor Veröffentlichung.
Nutzungsprotokoll geführt
Nachvollziehbare Dokumentation: wer hat wann wofür KI-generierte Inhalte erstellt und verwendet.
Eskalationspfad definiert
Klarer Prozess für den Umgang mit Beschwerden, Abmahnungen und Claims verfügbar und kommuniziert.
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Entscheidungsmatrix: Make or Buy
Die strategische Frage lautet nicht ob, sondern wie Sie KI einsetzen. Die Entscheidung zwischen eigenem Training und der Nutzung externer Modelle hat weitreichende rechtliche und wirtschaftliche Implikationen.
Eigene Modelle trainieren?
Nur wenn folgende Voraussetzungen erfüllt sind:
  • Eigene, vollständig lizensierte Datenbasis vorhanden
  • MLOps-Infrastruktur und -Expertise aufgebaut
  • Juristisches Setup für Lizenzmanagement etabliert
  • Ressourcen für kontinuierliche Modellpflege verfügbar
Vorteil: Maximale Kontrolle über Daten und Modellverhalten
Nachteil: Hoher initialer und laufender Aufwand
Fertige Foundation-Modelle nutzen?
Ja, wenn vertragliche Absicherung gegeben ist:
  • Vertragliche Zusicherungen zu Trainingsdaten und Lizenzen
  • Schadloshaltung/Indemnity-Klauseln bei Rechtsverletzungen
  • Audit-Rechte zur Überprüfung der Datenbasis
  • Transparenz über verwendete Datenquellen
Vorteil: Schneller Einsatz mit State-of-the-Art-Technologie
Nachteil: Abhängigkeit vom Anbieter

Pragmatische Route
Fine-Tuning oder Adapter-Training auf rechtssicheren Basismodellen kombiniert mit striktem Prompt-Sourcing bietet das beste Verhältnis von Kontrolle, Effizienz und Rechtssicherheit.
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Chancen durch Fairness
Urheberrechtliche Compliance ist kein Hindernis, sondern ein strategischer Wettbewerbsvorteil. Unternehmen, die heute auf faire und transparente KI-Praktiken setzen, positionieren sich für nachhaltigen Erfolg.
Lizenzmärkte entstehen
Neue, branchenspezifische Marktplätze für hochwertige Trainingsdaten ermöglichen den rechtskonformen Zugang zu spezialisierten Datensätzen – von technischen Dokumentationen bis zu Designdatenbanken.
Vertrauensvorsprung aufbauen
Transparente KI-Praktiken schaffen Glaubwürdigkeit bei Kunden, Geschäftspartnern und Regulierungsbehörden. In einer zunehmend kritischen Öffentlichkeit wird dies zum entscheidenden Differenzierungsmerkmal.
Bessere Qualität sichern
Kuratierte, lizensierte und saubere Trainingsdaten führen zu präziseren, zuverlässigeren KI-Modellen mit weniger Bias und höherer Ausgabequalität – ein messbarer Business-Vorteil.
Wettbewerbsvorteil nutzen
Compliance als Verkaufsargument: Zertifizierte, rechtskonforme KI-Lösungen erschließen regulierte Märkte und überzeugen sicherheitsbewusste Enterprise-Kunden.
Fair trainierte Intelligenz skaliert nachhaltiger.
Kurzfristige Abkürzungen bei der Datenbeschaffung führen zu langfristigen Haftungsrisiken und Reputationsschäden. Investitionen in rechtskonforme KI zahlen sich aus.
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Fazit & Next Steps
Innovation trägt nur mit Integrität.
Die Zukunft der KI liegt in der Balance zwischen technologischem Fortschritt und rechtlicher Verantwortung. Unternehmen, die diese Balance meistern, werden die Gewinner von morgen sein.
Nächste Schritte mit Lenz Automotive KI:
Quick-Scan (2 Wochen)
Umfassendes Tool-Audit aller eingesetzten KI-Systeme, Vertrags-Check mit Lieferanten und Erstellung einer priorisierten Risiko-Heatmap für Ihr Unternehmen.
Policy-Pack implementieren
Aufbau eines KI-Registers, Etablierung von Freigabe-Workflows und Entwicklung maßgeschneiderter Schulungsmodule für Ihre Teams.
Pilot-Projekte starten
Rechtssichere Use-Cases in Marketing, Kundenservice und Teilehandel aufsetzen – mit messbaren KPIs und klaren Compliance-Rahmen.
Review & Optimierung
Kontinuierliches KPI- und Risiko-Reporting mit Quartals-Updates zur Anpassung an regulatorische Entwicklungen und technologische Neuerungen.
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