Das Hohe Gericht von Delhi hat in einem Zwischenurteil den Antrag der indischen Nachrichtenagentur Asian News International (ANI) auf eine einstweilige Verfügung gegen OpenAI abgelehnt.
ANI, einer der größten Nachrichtendienste Indiens, hatte OpenAI wegen Urheberrechtsverletzung verklagt, sowohl in der Trainingsphase als auch bei den Ausgaben von ChatGPT. Richter Amit Bansal wies den Eilantrag in beiden Punkten zurück.
Laut einer Analyse des KI-Copyright-Rechtsexperten Andres Guadamuz handelt es sich dabei um einen wichtigen ersten Sieg für OpenAI. Die Entscheidung ist insbesondere deshalb bemerkenswert, weil sie zentrale Fragen zu Memorisierung, Retrieval Augmented Generation (RAG) und der rechtlichen Einordnung von KI-Training behandelt.
Kläger stellt sich selbst ein Bein
ANI hatte dem Gericht mehrere ChatGPT-Ausgaben vorgelegt, die angeblich substantielle Reproduktionen ihrer Artikel darstellten. Doch dieser Ansatz erwies sich als kontraproduktiv: OpenAI konnte nachweisen, dass die verwendeten Modelle GPT-4 und GPT-4o im April 2022 beziehungsweise April 2024 trainiert worden waren. Die von ANI zitierten Artikel stammten jedoch überwiegend aus August und September 2024 und konnten daher gar nicht in den Trainingsdaten enthalten sein.
Die Ähnlichkeiten zwischen den Ausgaben und den ANI-Artikeln resultierten nach vorläufiger Einschätzung des Richters aus RAG, einer Technik, bei der das Sprachmodell in Echtzeit Informationen aus dem Internet abruft, ähnlich einer Suchmaschine. Da ANI diesen Aspekt in seinem Vortrag nicht behandelt hatte, konnte das Gericht hierüber nicht abschließend entscheiden. Der Richter merkte jedoch an, dass RAG-basierte Ausgaben möglicherweise als Kommunikation an die Öffentlichkeit gewertet werden könnten, was im Hauptverfahren zu klären sei.
Erschwerend für ANI kam hinzu, dass die Agentur adversariale Prompts eingesetzt hatte, also das Modell ausdrücklich aufforderte, Artikel "exakt" zu reproduzieren. Dennoch konnte ANI keine wörtliche Wiedergabe ihrer Werke vorlegen. Der Richter stellte fest, dass Fakten in Nachrichtenartikeln nicht urheberrechtsfähig sind und die bloße Wiedergabe von Themen und Titeln im konkreten Fall keine direkte Konkurrenz zu ANIs Angebot darstelle.
Zur Frage der Memorisierung formulierte das Gericht in seiner vorläufigen Einschätzung: Die Behauptung, OpenAI speichere Trainingsdaten dauerhaft in seinen Modellen, um ANI-Werke bei Bedarf wortgetreu wiederzugeben, lasse sich auf Basis der vorgelegten Beweise nicht stützen. Auch diese Frage müsse im Hauptverfahren geklärt werden.
Gericht stuft KI-Training vorläufig als private Nutzung ein
Auch bei der Input-Frage, also ob das Kopieren von Werken zum Training eine Urheberrechtsverletzung darstellt, konnte ANI nicht punkten. Dass ANI-Inhalte zum Training verwendet wurden, war unbestritten. OpenAI argumentierte jedoch, diese Werke machten einen verschwindend geringen Teil der gesamten Trainingsdaten aus und es seien lediglich nicht-expressive Elemente wie Grammatik, Syntax und linguistische Muster extrahiert worden.
Der Richter prüfte daraufhin die Ausnahmen im indischen Urheberrecht. Anders als etwa in Deutschland, wo eine gesetzliche Ausnahme das automatisierte Auswerten großer Datenmengen für Forschungszwecke erlaubt, kennt das indische Recht keine vergleichbare Regelung. Stattdessen griff das Gericht auf eine Bestimmung zur "privaten oder persönlichen Nutzung einschließlich Forschung" zurück und interpretierte den Forschungsbegriff breit genug, um KI-Training darunter zu fassen.
Als Voraussetzung nannte der Richter, dass die Kopien aus legitimen Quellen stammen müssten, also nicht aus Schattenbibliotheken oder durch Umgehung von Bezahlschranken. Zudem sei entscheidend, dass die zum Training angefertigten Kopien zu keinem Zeitpunkt als solche an die Öffentlichkeit weitergegeben, sondern ausschließlich intern von OpenAI verarbeitet worden seien.
Die kommerzielle Nutzung des daraus entstandenen Modells müsse anschließend im Rahmen der Fairness-Prüfung berücksichtigt werden. Nach Kenntnis von Guadamuz ist dies das erste Mal, dass ein Gericht KI-Training explizit unter die Ausnahme der privaten Nutzung subsumiert hat.
Richter sieht keinen wirtschaftlichen Schaden und lobt öffentlichen Nutzen
Im Rahmen eines Fairness-Tests stellte das Gericht drei Fragen. Erstens, ob OpenAIs Nutzung der ANI-Werke auf das Training beschränkt ist: Ja, da keine Memorisierung oder Reproduktion nachgewiesen wurde. Zweitens, ob wirtschaftlicher Schaden für ANI entsteht: Nein, da OpenAI und ANI in unterschiedlichen Geschäftsfeldern operieren. Selbst wenn Nutzer ChatGPT nach ANI-Schlagzeilen fragen, liefere das Modell lediglich Themen und bestenfalls einige Artikeltitel.
Der Richter verwies dabei unter anderem auf die US-Fälle Bartz gegen Anthropic und Kadrey gegen Meta, in denen Ausgaben von Sprachmodellen als transformativ betrachtet wurden. Außerdem zitierte er das ältere Google-Books-Urteil.
Drittens bejahte das Gericht den öffentlichen Nutzen von Chatbots in einem bemerkenswert deutlichen Plädoyer: Trainierte Sprachmodelle trügen dazu bei, den Zugang zu Informationen zu verbessern, Bildung zu unterstützen, wissenschaftliche Forschung zu fördern, Softwareentwicklung zu erleichtern, Übersetzung und Kommunikation zu ermöglichen sowie Werkzeuge für Menschen mit Behinderungen zu schaffen.
KI-Urheberrechtsfälle zeigen ein uneinheitliches Bild
Das Delhi-Urteil reiht sich in eine wachsende Zahl von Gerichtsentscheidungen weltweit ein, die zu teils gegensätzlichen Ergebnissen kommen. In den USA wies eine Richterin die Klage der Nachrichtenseiten Raw Story und AlterNet gegen OpenAI ab, weil kein ausreichender Schaden nachgewiesen werden konnte und die Wahrscheinlichkeit exakter Kopien gering sei. Auch dort hieß es, dass Fakten nicht unter Copyright stünden.
Auch im GitHub-Copilot-Fall scheiterte eine Klage, da kein einziges Beispiel identischer Code-Kopien vorlag. The Intercept erzielte hingegen einen Teilerfolg mit einer DMCA-Klage wegen vor dem Training entfernter Copyright-Informationen.
Im Fall Ross Intelligence gegen Thomson Reuters verweigerte ein Gericht Fair Use, weil das KI-Recherchetool ein direktes Konkurrenzprodukt zu Thomson Reuters' Rechtsdatenbank Westlaw darstellte und die Nutzung daher nicht transformativ war. Das Gericht betonte jedoch ausdrücklich, dass diese Entscheidung nur für diesen nicht-generativen Anwendungsfall gelte und nicht auf große Sprachmodelle übertragbar sei.
Ein Bundesgericht in San Francisco stufte im Anthropic-Verfahren das KI-Training mit urheberrechtlich geschützten Werken als "spektakulär transformativ" ein, ein starkes Signal zugunsten von Fair Use. Der vom Gericht gezogene "Napster-Vergleich" bezog sich darauf, dass Anthropic raubkopierte Bücher aus Schattenbibliotheken als Trainingsdaten verwendet hatte. Fair Use greift demnach nicht für unrechtmäßig beschaffte Daten. Anthropic zahlte in der Folge 1,5 Milliarden US-Dollar Abfindung an Buchautoren für die Nutzung dieser raubkopierten Bücher.
Das US-Copyright-Büro wies dennoch die Argumentation der KI-Industrie zurück, KI-Training auf massenhaft ohne Einwilligung gesammelten Daten falle pauschal unter Fair Use. Hier wirkte dann die KI-Lobby: Die für den Bericht Verantwortliche wurde kurz nach der Veröffentlichung von der Trump-Regierung entlassen.
In Europa kamen zwei Gerichte fast zeitgleich zu gegensätzlichen Ergebnissen: Das Landgericht München urteilte im GEMA-Fall, dass Liedtexte reproduzierbar in den Modellgewichten enthalten seien und dies eine urheberrechtlich relevante Vervielfältigung darstelle. Der High Court in London wies im Fall Getty Images gegen Stability AI die Klage hingegen ab, da ein KI-Modell keine "rechtsverletzende Kopie" sei. Neue Forschungsergebnisse, die zeigen, dass Sprachmodelle urheberrechtlich geschützte Bücher auswendig können, könnten die Memorisierungsdebatte weiter verschärfen.
Über alle Fälle hinweg bleiben dieselben Kernfragen ungeklärt: ob KI-Modelle Trainingsdaten dauerhaft speichern, ob Training als faire Nutzung gelten kann, wo die Grenze zwischen rechtmäßig und unrechtmäßig beschafften Daten verläuft und ob durch adversariale Prompts provozierte Kopien eine normale Nutzung widerspiegelen.
KI und Medien: Es wird noch komplizierter
Neben der Copyright-Komplexität steht im Medienkontext noch eine weitere Frage weitgehend ungeklärt im Raum: Selbst wenn Gerichte das KI-Training als rechtmäßig einstufen, könnten KI-gestützte Suchprodukte den Nachrichtenmarkt trotzdem aushöhlen. Eine aktuelle Studie des Pew Research Center zeigt, dass die Klickrate auf externe Webseiten bei Googles AI Overviews auf nur acht Prozent sinkt, verglichen mit 15 Prozent ohne KI-Zusammenfassung. Nutzer beenden ihre Suche häufiger direkt nach der KI-Antwort, ohne weitere Quellen zu konsultieren.
Für Nachrichtenagenturen wie ANI bedeutet das: Auch ohne direkte Urheberrechtsverletzung könnten KI-Systeme, die Nachrichteninhalte zusammenfassen und damit den Klick auf die Originalquelle überflüssig machen, langfristig das Geschäftsmodell der Branche untergraben.
Zudem hat das Landgericht München I kürzlich entschieden, dass Google für unwahre Behauptungen in seinen KI-Übersichten unmittelbar haftet, da diese eigenständige Inhalte darstellen und keine bloßen Suchergebnisse seien. Die bisherige eingeschränkte Haftung für Suchmaschinenbetreiber sei auf KI-generierte Zusammenfassungen nicht übertragbar.
Das Urteil wirft eine grundsätzliche Frage auf, die auch für ChatGPTs RAG-basierte Antworten relevant werden könnte. Wenn KI-Systeme Informationen aus Nachrichtenquellen zusammenfassen und dabei eigenständige Aussagen treffen, rücken ihre Betreiber funktional in die Rolle von Medienanbietern, mit entsprechenden Haftungskonsequenzen.
