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Landgericht München I zu ChatGPT: KI "atemlos" ohne Lizenz?!

KI-Chatbots sind aus dem Alltag nicht mehr wegzudenken und werden mit nahezu allen im Internet verfügbaren Daten trainiert – oft auch mit urheberrechtlich geschütztem Material. Ein zentraler Rechtsstreit um diese Nutzung fand nun eine erste richtungsweisende Entscheidung: Das Landgericht München I hat entschieden, dass das Training und der Betrieb solcher Systeme mit urheberrechtlich geschütztem Material nur mit Lizenz erlaubt ist.

Das Wichtigste auf einen Blick

  • Gericht: Landgericht München I, Urteil vom 11.11.2025 – 42 O 14139/24.
  • Kernaussage: OpenAI verletzt Urheberrechte durch Memorisierung und Reproduktion geschützter Werke.
  • Rechtliche Grundlage: Verletzung des Vervielfältigungsrechts nach Art. 2 InfoSoc-RL und § 16 UrhG.
  • Entscheidender Punkt: Die Memorisierung der Texte in den Modellparametern wird als urheberrechtlich relevante, dauerhafte Vervielfältigung gewertet.
  • Folge: OpenAI wurde zu Unterlassung, Auskunft und Schadensersatz verurteilt.
  • Einordnung: Die Entscheidung ist wegweisend, aber der Rechtsstreit wird voraussichtlich noch höhere Instanzen beschäftigen.

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Liedtexte als Trainingsobjekte

Die Verwertungsgesellschaft GEMA nahm den ChatGPT-Betreiber OpenAI in Anspruch, weil dessen KI-Sprachmodelle bekannte deutsche Liedtexte (darunter "Atemlos", "Männer" oder "Über den Wolken") verarbeitet hatten. Angriffspunkt war dabei, dass diese Liedtexte nicht nur für das Training der KI verwendet wurden, sondern auch im Modell gespeichert waren und von Nutzern durch einfache Prompts nahezu originalgetreu abgerufen werden konnten. OpenAI bestritt die Speicherung und argumentierte, die Ausgaben der Modelle würden lediglich Wahrscheinlichkeitswerte reflektieren.

Die Memorisierung ist eine Vervielfältigung

Die auf Urheberrecht spezialisierte 42. Zivilkammer des LG München I gab der GEMA recht. Sie sah die geltend gemachten Ansprüche auf Unterlassung und Schadensersatz als begründet an, da die Liedtexte reproduzierbar in den Sprachmodellen enthalten seien. Das Gericht stützte sich auf Erkenntnisse der IT-Forschung, wonach Trainingsdaten in Modellen memorisiert und extrahiert werden können.

Das Gericht stellte fest, dass eine Memorisierung vorliegt, wenn sich in den spezifischen Parametern des Modells eine vollständige Übernahme der Trainingsdaten findet. OpenAI argumentierte hingegen, dass es sich bei den ausgegebenen Liedtexten um bloße Wahrscheinlichkeitswerte handelte. Das Gericht ging aber davon aus, dass aufgrund der Komplexität und Länge der Liedtexte eine zufällige Reproduzierung durch die KI ausgeschlossen werden kann. Die Memorisierung wurde schließlich durch das Gericht als urheberrechtlich relevante Vervielfältigung (§ 16 UrhG) eingeordnet.

Schranken des UrhG greifen nicht

OpenAI hatte versucht, diese Vervielfältigung durch die Schrankenbestimmung für Text und Data Mining nach § 44b UrhG zu rechtfertigen. Das LG München I lehnte die Anwendbarkeit der Schranke jedoch ab. Die Schranke gestatte schon keine dauerhafte Speicherung, sondern nur vorbereitende Handlungen zur Analyse. Sie erfasst gerade nicht den Fall, in dem Werke dauerhaft im Modell vervielfältigt und gespeichert werden. Das Gericht stellte auch fest, dass OpenAI und nicht etwa der Nutzer für die Ausgaben des Chatbots verantwortlich ist. Die Liedtexte wurden durch einfache Prompts generiert, die mit einer einfachen Datenbankabfrage vergleichbar sind, weshalb sich OpenAI nicht entlasten könne.

Fazit

Das Gericht klärt eine wichtige Frage zur urheberrechtlichen Zulässigkeit des KI-Trainings und zur Haftung für den Output. Entscheidend ist die Unterscheidung zwischen dem reinen Extrahieren von Informationen und der vollständigen, reproduzierbaren Vervielfältigung ganzer Werke in den Modellparametern.

Über den Autor

Philipp Eickhoff, LL.M. ist Rechtsanwalt, Fachanwalt für IT-Recht und Externer Datenschutzbeauftragter (TÜV). Er berät und vertritt bundesweit Unternehmen im gewerblichen Rechtsschutz, Urheber- & Medienrecht, Datenschutzrecht und IT-Recht. www.kanzlei-meibers.de

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