Datenhunger oder Fortschritt? Der Fall LAION und die offene Rechnung der KI-Industrie
Stellen Sie sich vor, Sie entdecken Ihre sorgfältig komponierten und bearbeiteten Fotografien in einer gigantischen Futterkrippe für künstliche Intelligenz. Nicht ein Bild, nicht zehn, sondern potenziell Ihr gesamtes online sichtbares Portfolio. Genau das ist der Kern des Rechtsstreits, den der Fotograf Robert Kneschke gegen den Verein LAION e.V. bis vor den Bundesgerichtshof trägt. Doch hier geht es um weit mehr als den Einzelfall eines Kreativen. Es geht um die fundamentale Frage, wer die Rohstoffe für die bilderzeugende KI liefert und wer am Ende die Rechnung für diesen epochalen technologischen Wandel bezahlt. Denn während die einen von gemeinnütziger Forschung sprechen, bauen andere auf Basis genau dieser Daten milliardenschwere Geschäftsmodelle auf.
Der juristische Kern und seine Tücken
Die jüngste Entscheidung des Hanseatischen Oberlandesgerichts Hamburg wirkt auf den ersten Blick wie ein Freifahrtschein für die Datensammler. Dem gemeinnützigen Verein LAION wurde gestattet, für Forschungszwecke massenhaft Bilder aus dem Netz zu saugen – solange die Urheber keinen „maschinenlesbaren Widerspruch“ hinterlegt haben. Juristisch fußt dies auf einer speziellen Schrankenregelung im Urheberrecht für das Text- und Data-Mining zu wissenschaftlichen Zwecken.
Für den professionellen Bildschaffenden ist diese Regelung jedoch eine fast zynische Zumutung. Wie genau soll ein Fotograf oder eine Agentur für Tausende, teils über Jahre auf unzähligen Plattformen verbreitete Bilder einen solchen maschinenlesbaren Vorbehalt technisch wirksam und rechtssicher anbringen? Das Urteil verlagert die Verantwortung einseitig auf die Schultern der Kreativen und zwingt sie, ihre Werke vor einem unsichtbaren und allgegenwärtigen Zugriff zu schützen, anstatt einen proaktiven, fairen Erwerb von Nutzungsrechten zur Regel zu machen. Der Bundesgerichtshof hat nun die undankbare Aufgabe, diese praxisferne Lücke zu bewerten und zu klären, ob das Urheberrecht im digitalen Zeitalter noch ein wirksames Schutzinstrument oder nur noch eine theoretische Hürde ist.
Vom Datensatz zur Wertschöpfung – auf Kosten der Urheber?
Die Argumentation, LAION sei ja nur ein gemeinnütziger Verein, greift zu kurz und verschleiert die kommerzielle Verwertungskette. Der LAION-5B-Datensatz, mit seinen fast sechs Milliarden Bild-Text-Paaren, bildete die entscheidende Grundlage für die Entwicklung kommerziell höchst erfolgreicher Modelle wie Stable Diffusion. Hier wird die Arbeit von Millionen Kreativen, ohne deren Einwilligung oder Vergütung, zum kostenlosen Rohstoff für kleine und große KI-Unternehmen, die anschließend mit den Ergebnissen den Bildermarkt neu aufrollen.
Die wirtschaftlichen Folgen für die Urheber sind bereits spürbar. Erste Studien deuten auf signifikante Einkommensverluste für professionelle Bildanbieter hin, da KI-generierte Bilder in bestimmten Segmenten den Bedarf zu einem Bruchteil der Kosten decken. Es entsteht eine paradoxe Situation: Die Ästhetik, das Wissen und der Stil von Fotografen und Bildbearbeitern werden extrahiert, um ein System zu trainieren, das eben diese Fotografen und Bildbearbeiter ökonomisch unter Druck setzt.
Zwischen Lizenzmodellen und technischer Machbarkeit
Die Branche ringt erkennbar um eine Antwort auf diese Entwicklung. Verwertungsgesellschaften wie die VG Bild-Kunst arbeiten an kollektiven Lizenzierungsmodellen und drängen auf ein klares Opt-in-Verfahren, bei dem eine Nutzung für das KI-Training explizit erlaubt werden muss. Doch die Mühlen der Gesetzgebung und der kollektiven Verwertung mahlen langsam. Während in Deutschland noch über die Grundlagen debattiert wird, schaffen andere bereits Fakten. Adobe vergütet die Anbieter von Stock-Material bereits mit Boni, wenn deren Bilder zum Anlernen der hauseigenen Firefly-KI genutzt werden.
Dies zeigt, dass eine finanzielle Beteiligung der Urheber nicht nur eine ethische Forderung, sondern ein umsetzbares Geschäftsmodell ist. Die technischen Mittel zur Nachverfolgung und Abrechnung sind längst vorhanden. Werkzeuge zur Datenprovenienz könnten die Herkunft von Trainingsdaten transparent machen und eine Vergütung über Mikrolizenzen, etwa via Blockchain, automatisieren. Das Problem ist also weniger technischer als vielmehr struktureller und willensbasierter Natur.
Der Fall Kneschke ist somit ein Weckruf. Er zwingt die gesamte Branche, vom einzelnen Fotografen über Agenturen und Verbände bis hin zu den Softwarekonzernen, Farbe zu bekennen. Auf die Entscheidung des Bundesgerichtshofs zu warten, wäre fahrlässig. Die Akteure der Bildindustrie müssen selbst aktiv Modelle für eine faire Wertschöpfung entwickeln und etablieren. Denn die entscheidende Frage für unsere Zukunft ist nicht, ob die Maschinen lernen, sondern ob wir ihnen beibringen, was kreative Arbeit wert ist.
