22. Oktober 2026 · 32 Min. Lesezeit · Urheberrecht

KI-Training und Urheberrecht: Was das ROSS-Urteil für Kanzleien bedeutet

UrheberrechtKI-TrainingText- und Data-MiningKI-Verordnung

Am 29. September 2026 hat der United States Court of Appeals for the Third Circuit als erstes Bundesberufungsgericht der USA darüber entschieden, ob das Training einer KI mit urheberrechtlich geschützten Texten als Fair Use zulässig ist. Der Fall betrifft ausgerechnet das Werkzeug, mit dem Juristinnen und Juristen täglich arbeiten. Das Unternehmen ROSS Intelligence hatte eine KI-gestützte Recherchesuchmaschine mit Material trainiert, das auf den Headnotes der Datenbank Westlaw beruhte, also auf den redaktionellen Leitsätzen, die Thomson Reuters zu Gerichtsentscheidungen verfasst. Das Gericht bestätigte die Teilentscheidung der Vorinstanz zugunsten von Thomson Reuters und fasste den Kern in einem Satz zusammen: „Headnotes are not law; judicial opinions are.“ Die Entscheidungen selbst blieben „free for publication to all“ (1).

Für deutsche Kanzleien ist das mehr als eine Nachricht aus Philadelphia, denn hierzulande stehen die Gerichte vor denselben Fragen. Der Bundesgerichtshof hat am 3. September 2026 im Verfahren I ZR 281/25 über den Trainingsdatensatz des Vereins LAION verhandelt und will seine Entscheidung am 17. Dezember 2026 um 8:45 Uhr verkünden (2). Beim OLG München ist unter dem Aktenzeichen 6 U 3662/25 e die Berufung gegen das Urteil des LG München I in Sachen GEMA gegen OpenAI anhängig, das die Memorisierung von Liedtexten in einem Sprachmodell als Vervielfältigung gewertet hat (3). Der Gerichtshof der Europäischen Union hat in seinem ersten Verfahren zu generativer KI und Urheberrecht, Like Company gegen Google (C-250/25), am 10. März 2026 mündlich verhandelt (4). Hinzu kommt: Seit dem 2. August 2026 kann das KI-Büro der Europäischen Kommission die Pflichten der Anbieter von KI-Modellen mit allgemeinem Verwendungszweck durchsetzen, zu denen eine Urheberrechtsstrategie und eine Zusammenfassung der Trainingsinhalte gehören (5).

Das deutsche Recht kommt auf ganz anderem Weg zu einer verwandten Unterscheidung: Gesetze und Entscheidungen sind frei, die redaktionelle Schicht darüber ist es nicht. Eine Kanzlei ist davon in dreifacher Weise betroffen: als Nutzerin von KI-Werkzeugen, deren Trainingsdaten umstritten sein können, als Rechtsinhaberin eigener Veröffentlichungen und eigenen Know-hows und als Beraterin von Mandanten, die Modelle entwickeln, einkaufen oder Inhalte dafür lizenzieren.

Die Kurzfassung: Das ROSS-Urteil wendet amerikanisches Fair-Use-Recht an und gilt in Europa nicht, seine Grundunterscheidung kennt aber auch das deutsche Recht. Gesetze, Entscheidungen und amtlich verfasste Leitsätze sind nach § 5 UrhG gemeinfrei; für redaktionelle Leitsätze, Anmerkungen und Kommentare gilt das nicht, und die Datenbanken, in denen sie stehen, schützt zusätzlich das Recht des Datenbankherstellers. Für das KI-Training zentral ist § 44b UrhG: Vervielfältigungen rechtmäßig zugänglicher Werke für Text- und Data-Mining sind erlaubt, solange kein Nutzungsvorbehalt erklärt ist, der bei Online-Inhalten maschinenlesbar sein muss. Vertraglich lässt sich § 44b ausschließen, die Forschungsschranke des § 60d nicht. Nach dem nicht rechtskräftigen Urteil des LG München I ist die Memorisierung im Modell eine Vervielfältigung, die keine Schranke für Text- und Data-Mining mehr deckt; im LAION-Verfahren verkündet der BGH seine Entscheidung am 17. Dezember 2026. Kanzleien sollten ihre Datenbanklizenzen kennen, lizenzierte Fremdinhalte nicht ohne Erlaubnis in allgemeine KI-Werkzeuge kopieren, über einen Vorbehalt für eigene Inhalte bewusst entscheiden und Mandanten, die Modelle anbieten, auf Art. 53 der KI-Verordnung vorbereiten.

Was der Third Circuit entschieden hat

Der Sachverhalt

Thomson Reuters Enterprise Centre GmbH v. ROSS Intelligence Inc., Az. 25-2153, ist eine Zwischenberufung (interlocutory appeal) gegen eine Teilentscheidung (partial summary judgment), die Judge Stephanos Bibas im Februar 2025 am District Court for the District of Delaware erlassen hatte. Bibas ist selbst Richter am Third Circuit und war für dieses Verfahren an das erstinstanzliche Gericht abgeordnet. Verhandelt wurde am 11. Juni 2026. Über die Berufung entschieden am 29. September 2026 die Richterinnen und Richter Restrepo, Montgomery-Reeves und Bove; die Begründung schrieb Judge Montgomery-Reeves (1).

ROSS wollte eine Suchmaschine bauen, die Rechtsfragen in natürlicher Sprache mit passenden Passagen aus Gerichtsentscheidungen beantwortet. Generativ war das System nicht. Es formulierte nichts Neues, sondern gab Textstellen aus vorhandenen Entscheidungen zurück; dafür standen ROSS rund zehn Millionen urheberrechtsfreie Urteile zur Verfügung. Um dem System beizubringen, welche Passage auf welche Frage antwortet, ließ ROSS den Dienstleister LegalEase etwa 25.000 Trainingsmemos schreiben, jedes mit einer Rechtsfrage und vier bis sechs bewerteten Urteilspassagen. Die Verfasser nutzten Westlaw-Headnotes, um die Fragen zu formulieren, weil diese, wie es in den Akten heißt, „an easy way“ dazu boten. ROSS warb mit Preisen „in line with“ Westlaw und wollte Westlaw ersetzen. Streitgegenständlich waren am Ende 2.243 Headnotes, bei denen die Memofragen dem Text der Headnote so nahe und dem Urteilstext so fern waren, dass das erstinstanzliche Gericht das Kopieren als erwiesen ansah (1).

Schutzfähigkeit: der „creative spark“

Das Gericht nannte den Fall „no more than an ordinary copyright case“. Die Hürde der Originalität sei niedrig, ein „creative spark“ genüge. Die Redakteure von Thomson Reuters entscheiden, welche Rechtssätze einer Entscheidung wichtig genug für eine Headnote sind und wie sie formuliert werden, nach Richtlinien, die möglichst nicht mehr als 800 Zeichen je Headnote vorsehen. Jede Headnote muss für sich verständlich sein und zugleich die zugehörige Urteilspassage genau wiedergeben. Den Einwand, Thomson Reuters erhalte so ein Monopol am Recht, wies das Gericht mit dem eingangs zitierten Satz zurück. Auch die merger doctrine, die den Schutz versagt, wenn sich eine Idee nur auf eine oder wenige Arten ausdrücken lässt, half ROSS nicht: Rechtssätze lassen sich auf viele Arten formulieren, und Lexis trug als Wettbewerber in einem Amicus-Schriftsatz vor, zu denselben Entscheidungen andere Headnotes zu verfassen. Ob auch Headnotes geschützt wären, die den Urteilstext wörtlich übernehmen, ließ das Gericht ausdrücklich offen, weil es nur um nicht wörtliche Headnotes ging (1).

Die vier Fair-Use-Faktoren

Ob Fair Use nach 17 U.S.C. § 107 vorliegt, entscheidet eine Abwägung von vier Faktoren. Drei davon sprachen gegen ROSS (1).

Zweck und Art der Nutzung. Die Nutzung war kommerziell und nach den Worten des Gerichts „minimally transformative, at best“. Beide Parteien nutzten die Headnotes für dasselbe Endziel, eine Plattform für die juristische Recherche; der Zwischenschritt über das Training ändere daran wenig. Die Fälle des intermediate copying, in denen Gerichte das Kopieren von Programmcode gebilligt hatten (Google v. Oracle, Sega, Connectix), unterschied das Gericht: Dort sei das Kopieren notwendig gewesen, um an ungeschützte Funktionen zu gelangen. ROSS hätte dagegen die frei verfügbaren Entscheidungen selbst verwenden können und griff zu den Headnotes, weil es bequemer war. „Unlike necessity, ease is not a justification for copying.“
Natur des Werks. Dieser Faktor sprach für ROSS, weil die Headnotes veröffentlicht und eher sachlich als fiktional sind.
Umfang der Nutzung. Jede Headnote ist ein eigenes Werk, ROSS übernahm sie jeweils vollständig, und nötig war das nicht. Der Hinweis, es seien nur 0,08 % der 28 Millionen Headnotes betroffen, verfing deshalb nicht.
Auswirkung auf den Markt. ROSS schadete Westlaw auf dem Markt für Rechercheplattformen und auf einem potenziellen abgeleiteten Markt, der Lizenzierung von Headnotes als KI-Trainingsdaten, den das Gericht als „rapidly developing“ bezeichnete. Dass Thomson Reuters seine Headnotes bisher nicht an Dritte lizenziert hatte, war unerheblich; das Unternehmen trainiert damit eigene KI-Suchprodukte.

Zwei Fußnoten, die Kanzleien lesen sollten

In Fußnote 7 grenzt das Gericht seinen Fall ausdrücklich von generativer KI ab. Zwei kalifornische Bundesgerichte hatten 2025 das Training großer Sprachmodelle als transformativ behandelt (Bartz v. Anthropic, Kadrey v. Meta), ebenso das US-Justizministerium in einer Stellungnahme vom 1. September 2026 im Verfahren In re OpenAI vor dem Southern District of New York. Diese Erwägungen träfen hier nicht zu, weil die Plattform von ROSS „cannot generate original expression“ (1). Wer das Urteil als Grundsatzentscheidung gegen das Training generativer Modelle liest, überdehnt es.

Unmittelbar praktisch ist Fußnote 9. Dort hält das Gericht fest, dass ROSS zeitweise bösgläubig gehandelt habe: Das Unternehmen versuchte, sich mit den Zugangsdaten eines Investors aus einer Anwaltskanzlei Zugang zu Westlaw zu verschaffen, obwohl es darauf hingewiesen worden war, dass die Nutzungsbedingungen das untersagten; ein Mitarbeiter erkundigte sich unter dem Anschein eines Einzelanwalts nach einem Konto, und ein Mitarbeiter nutzte einen Studentenzugang und verschwieg dabei, dass er für einen Wettbewerber arbeitete (1).

Warum sich die amerikanische Antwort nicht übertragen lässt

Das Ergebnis von ROSS folgt aus einer Abwägung der vier Fair-Use-Faktoren. Eine solche offene Generalklausel kennt das europäische Urheberrecht nicht. Die Ausnahmen und Beschränkungen der Verwertungsrechte sind im Unionsrecht abschließend aufgezählt, und das UrhG setzt sie als einzelne Schranken um. Ob ein KI-Anbieter einen Text verwenden darf, hängt deshalb nicht davon ab, wie „transformativ“ sein Produkt ist, sondern davon, ob eine bestimmte Schranke greift, ob der Rechtsinhaber sie wirksam ausgeschlossen hat und was im Vertrag steht.

Die für das KI-Training einschlägigen Schranken hat der Unionsgesetzgeber 2019 mit der Richtlinie (EU) 2019/790 über das Urheberrecht im digitalen Binnenmarkt geschaffen, der DSM-Richtlinie (6). Art. 3 privilegiert Forschungsorganisationen und Einrichtungen des Kulturerbes. Art. 4 Abs. 1 erlaubt darüber hinaus jedermann Vervielfältigungen und Entnahmen rechtmäßig zugänglicher Werke für das Text- und Data-Mining, und zwar für das Urheberrecht ebenso wie für das Recht des Datenbankherstellers, für Computerprogramme und für das Recht der Presseverleger. Nach Art. 4 Abs. 3 gilt das nur, wenn die Rechtsinhaber die Nutzung nicht ausdrücklich in angemessener Weise vorbehalten haben, bei online öffentlich zugänglichen Inhalten etwa mit maschinenlesbaren Mitteln. Erwägungsgrund 18 nennt dafür ausdrücklich Metadaten sowie die Geschäftsbedingungen einer Website oder eines Dienstes; in anderen Fällen kommen vertragliche Vereinbarungen oder einseitige Erklärungen in Betracht. Über allem steht nach Art. 7 Abs. 2 der Drei-Stufen-Test des Art. 5 Abs. 5 der InfoSoc-Richtlinie: Schranken dürfen nur in bestimmten Sonderfällen angewandt werden, in denen die normale Verwertung des Werks nicht beeinträchtigt wird und die berechtigten Interessen des Rechtsinhabers nicht ungebührlich verletzt werden (6).

Ein zweiter Unterschied betrifft den Ort. Ein amerikanisches Gericht beurteilt Handlungen in den USA. Die Verordnung (EU) 2024/1689 über künstliche Intelligenz (KI-Verordnung, KI-VO) knüpft dagegen an das Inverkehrbringen in der Union an: Nach ihrem Erwägungsgrund 106 soll jeder Anbieter, der ein KI-Modell mit allgemeinem Verwendungszweck in der Union in Verkehr bringt, die urheberrechtlichen Pflichten erfüllen, unabhängig davon, in welchem Staat die urheberrechtlich relevanten Handlungen beim Training stattgefunden haben (7). Ein Fair-Use-Erfolg in Kalifornien befreit also nicht von den Pflichten nach der KI-Verordnung. Davon zu trennen ist die Frage, ob deutsches Urheberrecht eine Handlung erfasst; das richtet sich nach dem Schutzlandprinzip. Im GEMA-Verfahren stellten die Beklagten die Modelle auf Servern im Europäischen Wirtschaftsraum bereit, darunter an einem Standort in Deutschland (3).

Entscheidungen sind frei, Leitsätze der Verlage nicht

§ 5 UrhG: die gemeinfreie Schicht

Den Satz „Headnotes are not law; judicial opinions are“ hätte ein deutsches Gericht nicht formulieren müssen; er steht sinngemäß im Gesetz. Nach § 5 Abs. 1 UrhG genießen „Gesetze, Verordnungen, amtliche Erlasse und Bekanntmachungen sowie Entscheidungen und amtlich verfaßte Leitsätze zu Entscheidungen“ keinen urheberrechtlichen Schutz (8). Wer ein Recherchesystem mit Urteilstexten trainiert, die ein Gericht oder eine Justizverwaltung veröffentlicht hat, berührt kein Urheberrecht an diesen Texten. Eine Grenze zieht Abs. 3: Private Normwerke, auf die Gesetze oder Verordnungen nur verweisen, ohne ihren Wortlaut wiederzugeben, bleiben geschützt (8). Im niederländischen Recht zieht Art. 11 Auteurswet dieselbe Linie wie § 5 Abs. 1: kein Urheberrecht an Gesetzen, Beschlüssen und Verordnungen der öffentlichen Gewalt, an Gerichtsentscheidungen und an Verwaltungsentscheidungen (9).

Es kommt auf das Wort „amtlich“ an. Amtlich verfasst ist ein Leitsatz, der vom Gericht stammt. Leitsätze, die ein Verlag, eine Fachzeitschrift oder die Redaktion einer Datenbank formuliert, erfasst § 5 nicht. Wie alltäglich diese Unterscheidung ist, zeigt ausgerechnet das GEMA-Urteil des LG München I. In der Fassung, die das bayerische Rechtsportal BAYERN.RECHT (gesetze-bayern.de) veröffentlicht, stehen über dem Tenor fünf Leitsätze, und jeder trägt den Zusatz „(redaktioneller Leitsatz)“ (3). Sie stammen also nicht vom Gericht. Das Urteil selbst ist gemeinfrei, für die Leitsätze darüber gilt § 5 nicht. Wer eine Entscheidungssammlung als Trainingsmaterial nutzen will, muss deshalb den Urteilstext von den redaktionellen Zutaten trennen, so wie ROSS die Entscheidungen hätte verwenden dürfen, nicht aber die Headnotes.

Ob ein redaktioneller Leitsatz seinerseits geschützt ist, entscheidet der allgemeine Werkbegriff. Der EuGH verlangt seit Infopaq eine eigene geistige Schöpfung des Urhebers (10) und hat in Funke Medien präzisiert, dass sich die Originalität in freien und kreativen Entscheidungen ausdrücken muss; rein informative Dokumente, deren Ausdruck im Wesentlichen durch ihre technische Funktion bestimmt ist, sind nicht geschützt (Rn. 23 f.) (11). Ein Leitsatz, der einen Satz wörtlich aus den Gründen übernimmt, wird diese Schwelle selten erreichen. Ein Leitsatz, dessen Verfasser auswählt, verdichtet und neu formuliert, kann sie überschreiten; genau diese Auswahl- und Formulierungsentscheidungen ließ der Third Circuit für den „creative spark“ genügen (1). Bei Anmerkungen, Aufsätzen, Kommentaren und Handbüchern stellt sich die Frage in aller Regel nicht. Sie sind Sprachwerke, und wer sie als Trainingsmaterial verwendet, braucht eine Schranke oder eine Lizenz.

Die zweite Schicht: das Recht des Datenbankherstellers

Auch wo kein einzelner Text geschützt ist, kann es die Sammlung sein. Datenbank im Sinne des § 87a Abs. 1 UrhG ist eine Sammlung von Werken, Daten oder anderen unabhängigen Elementen, die systematisch oder methodisch angeordnet und einzeln zugänglich sind und deren Beschaffung, Überprüfung oder Darstellung eine nach Art oder Umfang wesentliche Investition erfordert; Datenbankhersteller ist, wer diese Investition vorgenommen hat (12). Ihm steht nach § 87b Abs. 1 das ausschließliche Recht zu, die Datenbank insgesamt oder einen nach Art oder Umfang wesentlichen Teil zu vervielfältigen, zu verbreiten und öffentlich wiederzugeben. Gleichgestellt ist die wiederholte und systematische Vervielfältigung unwesentlicher Teile, wenn sie einer normalen Auswertung der Datenbank zuwiderläuft oder die berechtigten Interessen des Herstellers unzumutbar beeinträchtigt (13).

Für Kanzleien ist das keine abstrakte Frage. Kommerzielle Rechtsdatenbanken bestehen zu einem großen Teil aus gemeinfreien Gesetzen und Entscheidungen, verbunden mit redaktionellen Leitsätzen, Anmerkungen, Kommentaren und Zeitschriftenbeiträgen, und Erfassung, Aufbereitung und Pflege einer solchen Sammlung sind typischerweise mit erheblichem Aufwand verbunden. Wer aus einer solchen Datenbank in großem Umfang Entscheidungen herunterlädt, um ein eigenes Modell zu trainieren, kann daher in das Recht des Datenbankherstellers eingreifen, obwohl jede einzelne Entscheidung gemeinfrei ist. Für das Text- und Data-Mining gibt es auch hier Schranken: § 87c Abs. 1 Nr. 4 und 5 UrhG erlauben die Vervielfältigung eines wesentlichen Teils einer Datenbank zu Zwecken des Text- und Data-Mining nach § 44b und nach § 60d (14). Die Voraussetzungen dieser Vorschriften, einschließlich des Nutzungsvorbehalts, gelten damit auch für Datenbanken.

Die Schranken für Text- und Data-Mining

§ 44b UrhG: die allgemeine Schranke mit Nutzungsvorbehalt

§ 44b UrhG setzt Art. 4 der DSM-Richtlinie um und ist die Vorschrift, auf die sich kommerzielle KI-Anbieter berufen. Abs. 1 definiert das Text- und Data-Mining als „die automatisierte Analyse von einzelnen oder mehreren digitalen oder digitalisierten Werken, um daraus Informationen insbesondere über Muster, Trends und Korrelationen zu gewinnen“. Nach Abs. 2 sind Vervielfältigungen von rechtmäßig zugänglichen Werken für das Text- und Data-Mining zulässig; sie sind zu löschen, wenn sie dafür nicht mehr erforderlich sind. Abs. 3 enthält die Einschränkung, um die sich die Praxis dreht. Die Nutzungen sind nur zulässig, wenn der Rechtsinhaber sie sich nicht vorbehalten hat, und: „Ein Nutzungsvorbehalt bei online zugänglichen Werken ist nur dann wirksam, wenn er in maschinenlesbarer Form erfolgt.“ (15)

Für die Praxis kommt es auf drei Punkte an.

Rechtmäßig zugänglich. Frei im Netz abrufbare Inhalte sind rechtmäßig zugänglich. Inhalte hinter einer Bezahlschranke sind es für denjenigen, der den Zugang erworben hat; ob er sie für Text- und Data-Mining nutzen darf, hängt dann auch von seinem Vertrag ab. Der von der Kommission veröffentlichte Verhaltenskodex für KI-Modelle mit allgemeinem Verwendungszweck verpflichtet die Unterzeichner, wirksame technische Schutzmaßnahmen nicht zu umgehen und insbesondere Zugangsbeschränkungen durch Abonnements und Bezahlschranken zu respektieren (16).
Der Vorbehalt. Für Werke, die nicht online zugänglich sind, schreibt das Gesetz keine Form vor; nach Erwägungsgrund 18 der DSM-Richtlinie genügen dort vertragliche Vereinbarungen oder einseitige Erklärungen (6). Bei online zugänglichen Werken verlangt § 44b Abs. 3 Satz 2 Maschinenlesbarkeit. Was das bedeutet, hat das OLG Hamburg im LAION-Fall präzisiert (dazu unten).
Die Löschpflicht. Die Vervielfältigungen dürfen nur so lange aufbewahrt werden, wie sie für das Text- und Data-Mining erforderlich sind. Für Anbieter, die Trainingskorpora über Jahre und für mehrere Modellgenerationen wiederverwenden, ist das keine Formalie (15).

§ 60d UrhG: die Forschungsschranke

§ 60d UrhG erlaubt Vervielfältigungen für das Text- und Data-Mining zu Zwecken der wissenschaftlichen Forschung (17). Berechtigt sind Forschungsorganisationen, sofern sie nicht kommerzielle Zwecke verfolgen, sämtliche Gewinne in die wissenschaftliche Forschung reinvestieren oder im Rahmen eines staatlich anerkannten Auftrags im öffentlichen Interesse tätig sind, außerdem öffentlich zugängliche Bibliotheken und Museen, Archive, Einrichtungen des Film- und Tonerbes sowie einzelne Forscher ohne kommerzielle Zwecke. Nicht berechtigt sind Forschungsorganisationen, die mit einem privaten Unternehmen zusammenarbeiten, das einen bestimmenden Einfluss auf sie und einen bevorzugten Zugang zu den Ergebnissen hat. Einen Nutzungsvorbehalt sieht § 60d nicht vor. Wer als Forschungsorganisation im Sinne der Vorschrift handelt, kann sich auf sie berufen, gleichgültig, was der Rechtsinhaber auf seiner Website erklärt.

Was ein Vertrag ausschließen kann: § 60g UrhG

Für Kanzleien, die Datenbanken lizenzieren, ist eine unscheinbare Vorschrift die praktisch wichtigste. Nach § 60g Abs. 1 UrhG kann sich der Rechtsinhaber auf Vereinbarungen, die erlaubte Nutzungen nach den §§ 60a bis 60f zum Nachteil der Nutzungsberechtigten beschränken oder untersagen, nicht berufen (18). § 44b steht nicht in dieser Reihe. Das entspricht der Richtlinie: Art. 7 Abs. 1 der DSM-Richtlinie erklärt nur Vertragsbestimmungen für nicht durchsetzbar, die den Ausnahmen der Art. 3, 5 und 6 zuwiderlaufen; Art. 4 wird dort nicht genannt (6). Für das Recht des Datenbankherstellers trifft § 87c Abs. 6 UrhG dieselbe Unterscheidung: § 60g Abs. 1 gilt dort entsprechend für die Schranken zugunsten von Forschung, Unterricht und Erhaltung, darunter das Text- und Data-Mining für die wissenschaftliche Forschung (Abs. 1 Nr. 5), nicht aber für das allgemeine Text- und Data-Mining nach Abs. 1 Nr. 4 (14).

Im Ergebnis kann ein Lizenzvertrag das kommerzielle Text- und Data-Mining wirksam untersagen, das wissenschaftliche nach § 60d nicht. Wer die Nutzungsbedingungen seiner Rechtsdatenbank nicht kennt, weiß also nicht, ob er deren Inhalte für eigene KI-Projekte, für die Anreicherung eines internen Wissenssystems oder für das Hochladen in ein externes Werkzeug verwenden darf. Hier liegt der eigentliche Berührungspunkt zwischen ROSS und dem Kanzleialltag: Nicht die Gemeinfreiheit der Entscheidungen ist das Problem, sondern die Schicht, die ein Verlag darüber gelegt hat, und der Vertrag, unter dem die Kanzlei Zugang zu ihr hat.

Was deutsche Gerichte bisher entschieden haben

LAION: LG und OLG Hamburg, der BGH am 17. Dezember 2026

Beklagter im LAION-Verfahren ist ein gemeinnütziger Verein, dessen Zweck nach eigenem Vortrag in der Förderung von Forschung und Bildung liegt. Er stellt öffentlich und kostenfrei einen Datensatz mit 5,85 Milliarden Bild-Text-Paaren bereit, der Links zu im Internet abrufbaren Bildern und deren Beschreibungen enthält und für das Training generativer KI genutzt werden kann. Um ihn zu erstellen, lud der Verein in der zweiten Jahreshälfte 2021 Bilder herunter und prüfte mit einer Software, ob die vorhandene Beschreibung zum Bildinhalt passt; die Bilder selbst sind im Datensatz nicht enthalten. Darunter war das Vorschaubild eines Fotos des Klägers, eines Fotografen, von der Website einer Bildagentur, die den Zugriff durch „automated programs, applets, bots or the like“ untersagt hatte (2).

Das LG Hamburg wies die Unterlassungsklage am 27. September 2024 ab, das OLG Hamburg wies die Berufung am 10. Dezember 2025 zurück (19). Nach dem OLG war der Download zwar eine Vervielfältigung nach § 16 Abs. 1 UrhG, aber durch § 44b und § 60d UrhG gerechtfertigt. Schon der Abgleich von Bild und Beschreibung sei eine Analyse zur Gewinnung von Informationen; ob auch das spätere Training generativer Modelle Text- und Data-Mining ist, komme deshalb nicht darauf an (2). Die Vorschriften seien nicht so eng auszulegen, dass vorbereitende Schritte für das KI-Training aus ihnen herausfielen. Die Darlegungslast verteilte das OLG so: Der Nutzer muss darlegen, dass kein Vorbehalt besteht, der Rechtsinhaber, dass sein Vorbehalt maschinenlesbar war. Maschinenlesbar bedeute dabei nicht nur, dass eine Maschine den Text erfassen kann, sondern dass er sich automatisiert so interpretieren lässt, dass die vorbehaltenen Inhalte nicht analysiert werden. Dass das in natürlicher Sprache gefasste Verbot der Bildagentur in der zweiten Jahreshälfte 2021 in diesem Sinne maschinenlesbar war, hatte der Kläger nicht dargelegt (19). Zudem sei die Nutzung von § 60d gedeckt: Der Verein sei eine nicht kommerzielle Forschungsorganisation, die Erstellung des Datensatzes ein methodisches, auf späteren Erkenntnisgewinn gerichtetes Vorgehen der angewandten Forschung, und dass auch Anbieter kommerzieller Modelle den Datensatz nutzen können, sei dem Open-Source-Ansatz des Vereins immanent. Auch der Drei-Stufen-Test sei gewahrt (2).

Das OLG hat die Revision zugelassen. Der I. Zivilsenat des BGH hat nun darüber zu entscheiden, ob die Vervielfältigung einer Fotografie bei der Erstellung eines Datensatzes für das Training generativer KI das Urheberrecht des Fotografen verletzt (2). Bis zur Verkündung am 17. Dezember 2026 sollte niemand die Hamburger Maßstäbe, vor allem die Verteilung der Darlegungslast und den Begriff der Maschinenlesbarkeit, für gesichert halten. Eine praktische Lehre lässt sich aber schon jetzt ziehen: Ein Verbot, das nur in natürlicher Sprache in Nutzungsbedingungen oder Impressum steht, ist ein unsicheres Fundament.

GEMA gegen OpenAI: LG München I, 11. November 2025

Die GEMA klagte als Verwertungsgesellschaft gegen zwei Gesellschaften der OpenAI-Gruppe mit Sitz in Irland und in den USA wegen neun Liedtexten, darunter „Atemlos“, „Männer“, „Über den Wolken“ und „In der Weihnachtsbäckerei“; streitgegenständlich waren die Modelle 4 und 4o (3). Die Kammer unterschied, dem LG Hamburg folgend, drei Phasen: das Erstellen des Trainingsdatenmaterials, das Training des Modells und die anschließende Nutzung des Modells durch Prompts und Outputs (Rn. 166). Auf dieser Grundlage traf sie drei Feststellungen, die über Liedtexte hinausreichen.

Memorisierung ist Vervielfältigung. Die Liedtexte seien in den Parametern der Modelle körperlich festgelegt und könnten mittelbar wahrnehmbar gemacht werden. Dass das Werk in Parameter zerlegt ist, sei unschädlich, und ein konkret abgrenzbarer Datensatz müsse im Modell nicht identifiziert werden. Wie die Memorisierung im Einzelnen funktioniert, könne offenbleiben; entscheidend sei, dass die Liedtexte „im Modell reproduzierbar enthalten und somit verkörpert sind“ (Rn. 181 bis 186).
Die Schranken decken Phase 1, nicht Phase 2. Sprachmodelle fallen nach der Kammer grundsätzlich in den Anwendungsbereich der Schranken für Text- und Data-Mining. Diese deckten aber nur die erforderlichen Vervielfältigungen beim Zusammenstellen des Datenkorpus, nicht weitergehende Vervielfältigungen im Modell. Werden beim Training nicht nur Informationen aus den Trainingsdaten extrahiert, sondern Werke vervielfältigt, sei das kein Text- und Data-Mining mehr (Rn. 193).
Die Betreiber haften für Outputs. Die Ausgaben auf den Bildschirmen der Nutzer und in der Chat-Historie seien Vervielfältigungen, für die die Betreiber als Täter einstehen, weil sie die Tatherrschaft ausüben: Sie betreiben die Modelle, für die die Liedtexte als Trainingsdaten ausgewählt wurden, und sind für die Architektur der Modelle und die Memorisierung verantwortlich. Die Tatherrschaft könne zwar auf den Nutzer übergehen, wenn er die Ausgaben provoziert. Bei einfach gehaltenen Prompts wie „Wie lautet der Text von [Liedtitel]“ sei das aber nicht der Fall (Rn. 190, 275 bis 277).

Die Kammer verurteilte zur Unterlassung und zur Auskunft und stellte die Pflicht zum Schadensersatz fest. Ohne Erfolg blieb der Antrag, die Zuschreibung verfälschter Liedtexte an die Textdichter zu untersagen. Die Berufung ist beim OLG München unter dem Aktenzeichen 6 U 3662/25 e anhängig (3). Hält die Münchner Unterscheidung der Überprüfung stand, verschiebt sich die Frage vom Ob des Trainings zu dem, was im Modell bleibt. Das Sammeln und Aufbereiten der Trainingsdaten kann unter § 44b fallen; ein Modell, das geschützte Texte reproduzierbar enthält, verkörpert dagegen selbst eine Vervielfältigung, die keine Schranke für Text- und Data-Mining deckt. Juristische Texte sind davon nicht ausgenommen. Ein Modell, das auf Zuruf ganze Kommentarpassagen oder Aufsätze ausgibt, hätte nach dieser Logik dasselbe Problem wie eines, das Liedtexte wiedergibt.

Ein Blick in die Niederlande

In den Niederlanden liegt, soweit ersichtlich, noch kein veröffentlichtes Urteil zum Training generativer Modelle vor. Lehrreich für Rechtsinhaber ist dennoch ein Urteil der Rechtbank Amsterdam vom 30. Oktober 2024 (20). Drei Zeitungsverlage gingen gegen einen Presseauswertungsdienst vor und unterlagen mit Ansprüchen aus dem Presseverlegerrecht, dem Urheberrecht und dem Datenbankrecht. Zu Art. 15o Auteurswet, der niederländischen Umsetzung von Art. 4 der DSM-Richtlinie, hielt das Gericht fest, die Verlage hätten nicht hinreichend dargelegt, dass sie das Text- und Data-Mining mit maschinenlesbaren Mitteln ausdrücklich vorbehalten hatten. Der Dienst hatte unwidersprochen vorgetragen, die robots.txt der Verlage schließe nur bestimmte KI-Crawler aus, etwa GPTBot, ChatGPT-User, CCBot und anthropic-ai. Für das Datenbankrecht kam das Gericht zum selben Ergebnis. Das Urteil ist erstinstanzlich und betrifft kein KI-Training. Für die robots.txt ist es trotzdem lehrreich: Wer nur einzelne Crawler namentlich sperrt, kann sich gegenüber anderen Diensten nicht ohne Weiteres auf einen Vorbehalt berufen.

Der EuGH: Like Company gegen Google (C-250/25)

Den ersten Fall zu generativer KI hat dem EuGH ein ungarisches Gericht vorgelegt, der Budapest Környéki Törvényszék; das Ersuchen ging am 3. April 2025 ein (21). Ein Presseverlag streitet mit Google Ireland über die Antworten eines Chatbots, der auf einem großen Sprachmodell beruht. Das vorlegende Gericht stellt vier Fragen:

Ist es eine öffentliche Wiedergabe im Sinne von Art. 15 Abs. 1 der DSM-Richtlinie und Art. 3 Abs. 2 der InfoSoc-Richtlinie, wenn ein Chatbot in seinen Antworten Text anzeigt, der mit Inhalten eines Presseverlegers teilweise übereinstimmt, und spielt es eine Rolle, dass der Chatbot lediglich das nächste Wort vorhersagt?
Ist das Training eines solchen Chatbots eine Vervielfältigung im Sinne von Art. 15 Abs. 1 der DSM-Richtlinie und Art. 2 der InfoSoc-Richtlinie?
Falls ja: Fällt die Vervielfältigung rechtmäßig zugänglicher Werke unter die Ausnahme für Text- und Data-Mining nach Art. 4 der DSM-Richtlinie?
Nimmt der Anbieter des Chatbots eine Vervielfältigung vor, wenn die Eingabe eines Nutzers einem Pressetext entspricht oder auf ihn Bezug nimmt und die Antwort diesen Text anzeigt?

Die mündliche Verhandlung fand am 10. März 2026 statt; Generalanwalt ist Maciej Szpunar. Am 22. Oktober 2026 führt InfoCuria die Rechtssache als anhängig, Schlussanträge sind nicht veröffentlicht (4). Die zweite und die dritte Frage berühren die Unterscheidung, die das LG München I getroffen hat; die vierte betrifft die Zurechnung von Ausgaben, die ein Nutzer mit seiner Eingabe auslöst, also das Thema, das die Münchner Kammer über die Tatherrschaft gelöst hat.

Die Ebene der KI-Verordnung

Neben das Urheberrecht treten die Pflichten aus der KI-Verordnung. Nach Art. 53 Abs. 1 lit. c KI-VO müssen Anbieter von KI-Modellen mit allgemeinem Verwendungszweck eine Strategie zur Einhaltung des Urheberrechts der Union einführen, insbesondere um Rechtsvorbehalte nach Art. 4 Abs. 3 der DSM-Richtlinie, auch mithilfe modernster Technologien, zu ermitteln und einzuhalten. Nach lit. d müssen sie eine hinreichend detaillierte Zusammenfassung der für das Training verwendeten Inhalte nach einer Vorlage des KI-Büros veröffentlichen (7). Kapitel V mit diesen Pflichten gilt nach Art. 113 lit. b seit dem 2. August 2025, mit Ausnahme der Geldbußen nach Art. 101. Modelle, die vor diesem Tag in Verkehr gebracht wurden, müssen die Pflichten nach Art. 111 Abs. 3 bis zum 2. August 2027 erfüllen (7). Seit dem 2. August 2026 kann das KI-Büro diese Pflichten durchsetzen (5).

Wie das praktisch aussehen soll, beschreibt das Urheberrechtskapitel des Verhaltenskodex für KI-Modelle mit allgemeinem Verwendungszweck, den die Kommission am 10. Juli 2025 veröffentlicht hat (16). Der Kodex ist freiwillig. Seine Einhaltung ist nach seinem eigenen Wortlaut kein abschließender Nachweis, dass die Pflichten der KI-Verordnung erfüllt sind, und erst recht kein Nachweis, dass das Urheberrecht eingehalten ist, dessen Auslegung den Gerichten der Mitgliedstaaten und letztlich dem EuGH vorbehalten bleibt. Die Unterzeichner verpflichten sich zu fünf Maßnahmen:

Urheberrechtsstrategie (Maßnahme 1.1): ein einheitliches Dokument, das die Maßnahmen beschreibt, mit festgelegten internen Zuständigkeiten.
Rechtmäßiger Zugang (Maßnahme 1.2): keine Umgehung wirksamer technischer Maßnahmen, insbesondere von Bezahlschranken, und der Ausschluss von Websites, die Gerichte oder Behörden in der EU oder im EWR als fortgesetzt und wiederholt in gewerblichem Ausmaß rechtsverletzend anerkannt haben.
Vorbehalte beachten (Maßnahme 1.3): Crawler, die Anweisungen nach dem Robots Exclusion Protocol (robots.txt) gemäß IETF RFC 9309 lesen und befolgen, und die Beachtung anderer geeigneter maschinenlesbarer Protokolle, etwa werk- oder ortsbezogener Metadaten, die standardisiert sind oder dem Stand der Technik entsprechen und von Rechtsinhabern weithin übernommen wurden; Informationen über die Crawler sind zu veröffentlichen. Anbieter, die zugleich eine Suchmaschine betreiben, werden lediglich ermutigt, einen beachteten Vorbehalt nicht zum Nachteil bei der Indexierung werden zu lassen.
Ausgaben (Maßnahme 1.4): angemessene und verhältnismäßige technische Vorkehrungen gegen Ausgaben, die geschützte Trainingsinhalte rechtsverletzend wiedergeben, und ein Verbot rechtsverletzender Nutzungen in den Nutzungsbedingungen.
Beschwerden (Maßnahme 1.5): eine Kontaktstelle und ein elektronisches Beschwerdeverfahren für Rechtsinhaber.

Bemerkenswert ist eine Klausel am Anfang des Kapitels: Die Unterzeichner bleiben dafür verantwortlich zu prüfen, ob ihre Maßnahmen der Umsetzung von Art. 4 Abs. 3 der DSM-Richtlinie in dem jeweiligen Mitgliedstaat entsprechen, bevor sie dort urheberrechtlich relevante Handlungen vornehmen (16). Für Deutschland bleibt also § 44b Abs. 3 UrhG in der Auslegung durch die deutschen Gerichte der Maßstab, derzeit die Hamburger Rechtsprechung und demnächst die Entscheidung des BGH.

Die Vorlage für die Zusammenfassung der Trainingsinhalte hat die Kommission am 24. Juli 2025 veröffentlicht; sie gliedert sich in allgemeine Angaben, Datenquellen und relevante Aspekte der Datenverarbeitung (22). Für Rechtsinhaber ist sie die erste Stelle, an der sich prüfen lässt, aus welchen Quellen ein Modell gespeist wurde. Die Pflichten treffen die Anbieter der Modelle, nicht Kanzleien, die ein darauf aufbauendes Werkzeug einsetzen. Für die Kanzlei als Nutzerin sind die veröffentlichten Unterlagen aber eine nützliche Informationsquelle. Welche Pflichten die KI-Verordnung Kanzleien selbst auferlegt, behandelt unser Beitrag zur EU-AI-Act-Bereitschaft für Kanzleien.

Erste Rolle: die Kanzlei als Nutzerin

Die meisten Kanzleien trainieren keine Modelle. Sie setzen Werkzeuge ein, die andere trainiert haben, und arbeiten darin mit eigenen und fremden Texten. Daraus ergeben sich fünf Aufgaben.

Den Anbieter nach seinen Trainingsdaten fragen

Der Rat der Europäischen Anwaltschaften (CCBE) bezeichnet in seinem Leitfaden zur Nutzung generativer KI vom 2. Oktober 2025 die Frage, wem Eingaben und Ausgaben gehören, als zentrales Anliegen. Urheberrechtlich geschützte oder nicht lizenzierte Daten könnten zum Training verwendet worden sein, Eingaben mit geschützten Werken könnten zu erkennbaren Ausgaben führen, und Nutzungsbedingungen könnten dem Anbieter erlauben, Eingaben zur Verbesserung seines Systems weiterzuverwenden oder die Rechte an den Ausgaben für sich zu beanspruchen (Abschnitt 3.3.5) (23). Vor dem Einsatz sollte die Kanzlei deshalb klären, auf welchem Modell das Werkzeug beruht und wo die Zusammenfassung der Trainingsinhalte nach Art. 53 Abs. 1 lit. d KI-VO veröffentlicht ist. Ebenso wichtig ist, ob lizenzierte juristische Inhalte wie Kommentare, Zeitschriften oder redaktionelle Leitsätze für das Training oder die Recherchefunktion verwendet werden und auf welcher vertraglichen Grundlage. Schließlich sollte feststehen, ob Eingaben der Kanzlei in das Training einfließen und welche Vorkehrungen verhindern, dass das Werkzeug fremde Texte wörtlich ausgibt. Unsere Due-Diligence-Checkliste für Legal-AI-Anbieter ordnet diese Fragen in die übrige Anbieterprüfung ein.

Freistellungen für Ausgaben gibt es, aber sie sind an Bedingungen geknüpft. Ein Beispiel ist das Customer Copyright Commitment von Microsoft, eine Regelung in den Produktbedingungen, nach der Microsoft Kunden gegen bestimmte Ansprüche Dritter wegen der Verletzung geistigen Eigentums durch Ausgaben verteidigt. Für Azure OpenAI und andere konfigurierbare Dienste hängt der Schutz davon ab, dass der Kunde vorgeschriebene Schutzmaßnahmen umsetzt (24). Eine solche Zusage ist nur so viel wert wie die Einhaltung ihrer Voraussetzungen, und die liegt beim Kunden.

Die eigenen Datenbanklizenzen lesen

Weil § 44b UrhG vertraglich ausgeschlossen werden kann, entscheidet bei lizenzierten Inhalten der Vertrag. Wer Passagen aus einem Kommentar, einen Zeitschriftenaufsatz oder die redaktionellen Leitsätze einer Datenbank in ein allgemeines KI-Werkzeug kopiert, vervielfältigt sie und gibt sie einem Dritten, der sie nach seinen Nutzungsbedingungen unter Umständen weiterverwendet. Ob eine Schranke diese Nutzung deckt, ist ungeklärt; ob die Lizenz sie erlaubt, lässt sich nachlesen. Solange die Lizenz es nicht gestattet, gehören lizenzierte Fremdinhalte nicht in allgemeine KI-Werkzeuge. Wo es geht, sollte die Kanzlei mit den amtlichen Fassungen von Gesetzen und Entscheidungen arbeiten, deren Nutzung § 5 UrhG freistellt, und den Kommentar dort lesen, wo sie ihn lizenziert hat.

Das Mandatsgeheimnis wahren

Das Urheberrecht ist nicht die einzige Grenze. Die Bundesrechtsanwaltskammer erinnert in ihren Hinweisen zum Einsatz von KI vom Dezember 2024 daran, dass die Verschwiegenheitspflicht nach § 43a Abs. 2 BRAO auch beim Einsatz von KI gilt, dass vertrauliche Mandanteninformationen nur unter den strengen Voraussetzungen des § 43e BRAO an Anbieter offenbart werden dürfen und dass Prompts möglichst abstrakt und hochgeladene Dokumente möglichst vollständig anonymisiert sein sollten (Abschnitt 3) (25). Schriftsätze der Gegenseite, Gutachten und Verträge aus der Akte können zugleich urheberrechtlich geschützte fremde Texte und Mandatsgeheimnisse sein. Einzelheiten behandelt unser Beitrag, ob Anwältinnen und Anwälte Mandantendokumente in KI hochladen dürfen.

Die Ausgaben prüfen

Nach Abschnitt 6 der BRAK-Hinweise ist ein durch ein KI-System erzeugter Text mangels persönlicher geistiger Schöpfung im Sinne des § 2 Abs. 2 UrhG grundsätzlich nicht geschützt, kann aber Urheberrechte Dritter verletzen (25). Wie die Verantwortung verteilt sein kann, zeigt das GEMA-Urteil. Gibt ein Werkzeug auf eine einfache Frage einen geschützten Text wieder, haftet nach dem LG München I der Betreiber; provoziert der Nutzer die Ausgabe, könnte die Tatherrschaft nach Auffassung der Kammer auf ihn übergehen (Rn. 277) (3). Wer ein Werkzeug gezielt dazu bringt, eine Kommentarstelle, einen Aufsatz oder ein fremdes Vertragsmuster wörtlich wiederzugeben, sollte sich deshalb nicht auf die Haftung des Betreibers verlassen; übernimmt er das Ergebnis in einen Schriftsatz oder ein Mandantenrundschreiben oder stellt es auf die Kanzleiwebsite, nutzt er den fremden Text ohnehin selbst. Ausgaben, die erkennbar nach einem fremden Text klingen, gehören an der Quelle geprüft und dürfen nur übernommen werden, soweit eine Lizenz oder eine Schranke wie das Zitatrecht es erlaubt.

Zugangsdaten nicht teilen

Fußnote 9 des ROSS-Urteils liest sich wie ein Abschnitt aus einer Kanzleirichtlinie. Das Gericht wertete es als bösgläubig, dass ROSS sich über die Zugangsdaten anderer Zugang zu Westlaw verschaffen wollte (1). In Deutschland wäre ein solches Vorgehen nicht nur ein Vertragsverstoß gegenüber dem Datenbankanbieter; Inhalte, die auf diesem Weg erlangt werden, dürften für den Nutzer auch nicht rechtmäßig zugänglich im Sinne des § 44b Abs. 2 UrhG sein (15). Zugänge sind persönlich. Kanzleikonten gehören weder in die Hände von Legal-Tech-Unternehmen, an denen Partner beteiligt sind, noch in die von Dienstleistern, und wer für ein KI-Projekt Datenbankinhalte braucht, sollte dafür eine eigene Lizenz verhandeln.

Zweite Rolle: die Kanzlei als Rechtsinhaberin

Der CCBE warnt ausdrücklich davor, dass das Training generativer Modelle teils auf umfassendem Crawling und systematischem Scraping aller zugänglichen Informationen beruht. Für Kanzleien heiße das, dass ihr geistiges Kapital, „case analyses, legislative guides, and specialised research publications“, in Trainingsdatensätze eingeht und am Ende Produkte speisen kann, die mit anwaltlichen Leistungen konkurrieren, ohne denselben Berufspflichten zu unterliegen. Anwältinnen und Anwälte sollten deshalb genau im Blick behalten („should remain vigilant“), wofür das, was sie auf ihren Websites veröffentlichen, verwendet werden kann (Abschnitt 5, S. 21) (23). Ob eine Kanzlei das Training mit ihren Inhalten verhindern will, ist eine geschäftliche Entscheidung. Wer sie trifft, sollte wissen, was überhaupt geschützt ist und wie ein Vorbehalt wirksam wird.

Was an Kanzleiinhalten geschützt ist

Mandantenrundschreiben, Fachbeiträge, Leitfäden und Blogbeiträge sind Sprachwerke, wenn sie auf freien kreativen Entscheidungen beruhen; ein rein informatives Dokument, dessen Ausdruck durch seine technische Funktion bestimmt ist, ist es nach Funke Medien nicht (11). Bei Vertragsmustern und Formularen kommt es auf den Einzelfall an. Mit KI erstellte Texte sind nach den BRAK-Hinweisen grundsätzlich nicht geschützt (25). Daraus folgt eine unbequeme Konsequenz: Je mehr ein Kanzleitext aus einem KI-Entwurf übernommen und je weniger er von Menschen gestaltet wurde, desto weniger enthält er, was sich schützen oder vorbehalten lässt. Wer Wert auf Schutz legt, sollte den menschlichen Anteil an Auswahl, Aufbau und Formulierung erkennbar halten und intern festhalten.

Wie ein Vorbehalt wirksam wird

Für Online-Inhalte verlangt § 44b Abs. 3 UrhG einen maschinenlesbaren Vorbehalt (15). Was das im Einzelnen erfordert, ist nicht abschließend geklärt. Die bisherigen Entscheidungen sprechen für einen gestuften Ansatz.

robots.txt mit benannten Crawlern. Die Unterzeichner des Verhaltenskodex haben sich verpflichtet, Crawler einzusetzen, die robots.txt nach RFC 9309 lesen und befolgen (16). Die Grenze zeigt die Rechtbank Amsterdam: Weil die robots.txt der Verlage unwidersprochen nur bestimmte KI-Crawler ausschloss, sah sie einen ausdrücklichen Vorbehalt gegenüber einem anderen Dienst als nicht hinreichend dargelegt an (20). Wer sich das Text- und Data-Mining insgesamt vorbehalten will, sollte die bekannten KI-Crawler benennen, die Liste pflegen und den Vorbehalt zusätzlich auf anderem Weg erklären.
Vorbehalt in Nutzungsbedingungen und Impressum. Erwägungsgrund 18 der DSM-Richtlinie nennt die Geschäftsbedingungen einer Website als mögliches Mittel (6). Die GEMA erklärt ihren Vorbehalt seit 2024 im Impressum ihrer Website (3); über seine Wirksamkeit hat das LG München I nicht entschieden, weil es schon die Vervielfältigungen im Modell nicht als Text- und Data-Mining ansah. Vor dem OLG Hamburg hatte der Kläger nicht dargelegt, dass das in natürlicher Sprache gefasste Verbot der Bildagentur 2021 maschinenlesbar war (19). Eine Klausel in den Nutzungsbedingungen ist deshalb sinnvoll, aber für sich allein nicht genug.
Maschinenlesbare Metadaten. Das TDM Reservation Protocol (TDMRep) ist ein Protokoll, mit dem sich ein Vorbehalt nach Art. 4 der DSM-Richtlinie maschinenlesbar ausdrücken lässt. Es ist ein Abschlussbericht einer W3C Community Group vom 10. Mai 2024, kein W3C-Standard (26). Der Verhaltenskodex verlangt von den Unterzeichnern, neben robots.txt auch andere geeignete maschinenlesbare Protokolle zu beachten, sofern sie standardisiert sind oder dem Stand der Technik entsprechen und weithin übernommen wurden (16). Ob ein bestimmtes Protokoll diese Schwelle erreicht, ist offen; als zusätzliche Ebene ist es dennoch sinnvoll.
Dokumentation. Nach dem OLG Hamburg muss der Rechtsinhaber die Maschinenlesbarkeit seines Vorbehalts darlegen, und maßgeblich war der Zeitpunkt der Nutzung (19). Wer sich auf einen Vorbehalt berufen will, braucht daher datierte Fassungen von robots.txt, Nutzungsbedingungen und Metadaten. Vervielfältigungen, die vor der Erklärung stattgefunden haben, erfasst ein heute erklärter Vorbehalt nicht ohne Weiteres.

Zwei Grenzen bleiben. Gegenüber Forschungsorganisationen, die sich auf § 60d UrhG berufen können, wirkt kein Vorbehalt (17). Und das Sperren von Crawlern hat einen Preis: Wer Crawler ausschließt, die auch Suchmaschinen beliefern, wird womöglich schlechter gefunden. Unterzeichner des Verhaltenskodex, die zugleich eine Suchmaschine betreiben, werden nur ermutigt, Nachteile bei der Indexierung zu vermeiden; verpflichtet sind sie dazu nicht (16). Inhalte, die keinesfalls in Trainingsdaten gelangen sollen, sind hinter einem Login besser aufgehoben als hinter einem Vorbehalt.

Dritte Rolle: die Kanzlei als Beraterin

Mandanten, die KI-Modelle entwickeln, in eigene Produkte einbauen oder Inhalte für das Training lizenzieren, brauchen eine Beratung, die Urheberrecht, Vertrag und KI-Verordnung zusammenführt. Fünf Themen stehen dabei im Vordergrund.

Herkunft und rechtmäßiger Zugang. Für jede Datenquelle sollte dokumentiert sein, woher sie stammt, auf welcher Grundlage sie erlangt wurde und dass keine Bezahlschranke oder andere technische Maßnahme umgangen wurde. Der Verhaltenskodex schließt Umgehungen ausdrücklich aus (16), und § 44b UrhG setzt rechtmäßigen Zugang voraus (15).
Nachweis der beachteten Vorbehalte. Nach der Hamburger Lastenverteilung muss der Nutzer darlegen, dass kein Vorbehalt bestand (19). Ein Entwickler sollte deshalb für jeden Crawling-Durchgang festhalten, welche robots.txt-Anweisungen und Metadaten galten und wie sie behandelt wurden. Der Verhaltenskodex verlangt zudem, Informationen über die eingesetzten Crawler zu veröffentlichen (16).
Was im Modell bleibt. Nach dem LG München I deckt § 44b das Zusammenstellen des Korpus, nicht aber Werke, die im Modell reproduzierbar verkörpert sind; lässt sich Memorisierung nach dem Stand der Technik nicht verhindern, ist das Training mit geschützten Daten nach Auffassung der Kammer nicht von der Schranke gedeckt (Rn. 209). Auf § 60d konnten sich die Beklagten nicht berufen, weil sie keine Forschungsorganisationen sind (Rn. 212 f.) (3). Tests auf Memorisierung, Filter für Ausgaben und die fristgerechte Löschung von Arbeitskopien nach § 44b Abs. 2 Satz 2 UrhG gehören deshalb zum Pflichtprogramm; Maßnahme 1.4 des Verhaltenskodex verlangt ohnehin Vorkehrungen gegen rechtsverletzende Ausgaben (16).
Strategie und Zusammenfassung. Wer ein Modell mit allgemeinem Verwendungszweck in der Union in Verkehr bringt, braucht eine Urheberrechtsstrategie und eine Zusammenfassung der Trainingsinhalte nach der Vorlage der Kommission (22), für vor dem 2. August 2025 in Verkehr gebrachte Modelle spätestens ab dem 2. August 2027; das Training ins Ausland zu verlegen, hilft nach Erwägungsgrund 106 nicht (7). Die Zusammenfassung ist zugleich ein Dokument, das Rechtsinhaber in einem späteren Prozess genau lesen werden.
Lizenzen. Der Third Circuit hat den „rapidly developing“ Markt für die Lizenzierung von Trainingsdaten zulasten von ROSS gewertet (1). Das europäische Recht kennt keinen vierten Fair-Use-Faktor; ein solcher Markt kann aber im Drei-Stufen-Test bei der Frage nach der normalen Verwertung eine Rolle spielen. Das OLG Hamburg sah den Test im LAION-Fall gewahrt (2). Für Verlage und andere Lizenzgeber gilt umgekehrt: Weil § 44b nicht zu den Schranken gehört, die § 60g vor vertraglicher Einschränkung schützt (18), lässt sich das kommerzielle Text- und Data-Mining in Lizenzverträgen ausschließen oder gesondert vergüten.

Für die Einschätzung des Prozessrisikos lohnt ein Blick nach Frankreich. Der Sénat hat am 8. April 2026 in erster Lesung einen Gesetzesvorschlag angenommen, nach dem in zivilrechtlichen Streitigkeiten vermutet wird, dass der Anbieter eines KI-Modells oder KI-Systems ein geschütztes Werk verwendet hat, sobald ein Indiz aus Entwicklung, Einsatz oder Ergebnis des Systems diese Verwendung wahrscheinlich erscheinen lässt; nach dem Text des Sénat soll die Vermutung auch in anhängigen Verfahren gelten (27). In der Assemblée nationale hat der Kulturausschuss den Vorschlag am 2. Juni 2026 angenommen. Eine Annahme im Plenum weist das Gesetzgebungsdossier bis zum 22. Oktober 2026 nicht aus; Gesetz ist der Vorschlag also nicht (28). Er zeigt aber, in welche Richtung sich die Beweislast für Anbieter bewegen kann, die ihre Trainingsdaten nicht belegen können.

Zehn Entscheidungen für die KI-Richtlinie der Kanzlei

Aus den drei Rollen lässt sich eine kurze Richtlinie ableiten. Sie sollte mindestens zehn Punkte regeln:

Bestandsaufnahme. Die Kanzlei erfasst, welche KI-Werkzeuge im Einsatz sind, auf welchen Modellen sie beruhen und wer sie freigegeben hat.
Datenbanklizenzen. Für jede Rechtsdatenbank wird festgehalten, ob die Lizenz Text- und Data-Mining, die Nutzung durch KI und die Übertragung von Inhalten in externe Werkzeuge erlaubt.
Fremdinhalte. Lizenzierte Kommentare, Aufsätze und redaktionelle Leitsätze gelangen nur in Werkzeuge, für die die Lizenz das gestattet; Gesetze und Entscheidungen werden möglichst aus amtlichen Quellen übernommen.
Mandatsgeheimnis. Mandatsbezogene Inhalte werden nur in Werkzeuge eingegeben, deren Einsatz den Anforderungen der §§ 43a Abs. 2, 43e BRAO genügt.
Anbieterprüfung. Vor jeder Freigabe werden Trainingsdaten, die Zusammenfassung nach Art. 53 Abs. 1 lit. d KI-VO, die Verwendung von Eingaben, Schutzmaßnahmen gegen rechtsverletzende Ausgaben und etwaige Freistellungen samt ihren Bedingungen geprüft.
Zugangsdaten. Datenbankzugänge sind persönlich und werden weder an Beteiligungsunternehmen noch an Dienstleister oder sonstige Dritte weitergegeben.
Ausgaben. Kein Werkzeug wird gezielt dazu eingesetzt, fremde Texte wiederzugeben; Ausgaben, die nach einem fremden Text klingen, werden an der Quelle geprüft.
Eigene Inhalte. Die Kanzlei entscheidet bewusst, ob sie sich das Text- und Data-Mining vorbehält, und setzt die Entscheidung in robots.txt, Nutzungsbedingungen und Metadaten um, mit Blick auf die Auffindbarkeit in Suchmaschinen.
Dokumentation. Fassungen von robots.txt, Nutzungsbedingungen und Metadaten werden mit Datum archiviert, ebenso der menschliche Anteil an wichtigen Kanzleitexten.
Zuständigkeit und Wiedervorlage. Eine verantwortliche Person überprüft die Richtlinie nach der Entscheidung des BGH vom 17. Dezember 2026, nach der Berufungsentscheidung des OLG München und nach dem Urteil des EuGH in der Rechtssache C-250/25.

Wie das zur Arbeitsweise von LexVera passt

LexVera ist für niederländisches und europäisches Recht entwickelt: niederländische Gesetzgebung und Rechtsprechung, Unionsrecht und die Rechtsprechung des Europäischen Gerichtshofs für Menschenrechte. Deutsches Recht deckt LexVera nicht ab; für deutsche Kanzleien ist die Plattform vor allem in grenzüberschreitenden Mandaten mit niederländischem oder unionsrechtlichem Bezug nützlich. Die Recherche arbeitet mit Gesetzen und Gerichtsentscheidungen, wie öffentliche Stellen sie veröffentlichen, also mit der Schicht juristischen Materials, die das Urheberrecht allen offenhält. Jede Aussage bleibt mit der Fundstelle verknüpft, auf der sie beruht, sodass die prüfende Anwältin oder der prüfende Anwalt den amtlichen Text öffnet, statt sich auf eine Zusammenfassung zu verlassen.

Eigene Dokumente und das Know-how einer Kanzlei bleiben im Arbeitsbereich der Kanzlei, unter den Zugriffsregeln, die sie für Mandate und Teams festlegt. LexVera unterstützt die Vorbereitung; was daraus als Rat hervorgeht, entscheidet eine zugelassene Anwältin oder ein zugelassener Anwalt, wie es unsere Redaktionsrichtlinie festhält.

Häufig gestellte Fragen

Gilt das ROSS-Urteil auch in Europa?

Nein. Das Urteil wendet die amerikanische Fair-Use-Doktrin an, die das europäische Recht nicht kennt; hier gelten ein abschließender Katalog von Schranken, die Schranke für Text- und Data-Mining mit Nutzungsvorbehalt und der Vertrag. Seine Grundunterscheidung zwischen gemeinfreien Entscheidungen und geschützter redaktioneller Aufbereitung kennt aber auch das deutsche Recht, nämlich in § 5 UrhG.

Dürfen KI-Werkzeuge mit Gerichtsentscheidungen und Gesetzen trainiert werden?

Gesetze, Verordnungen, Entscheidungen und amtlich verfasste Leitsätze genießen nach § 5 Abs. 1 UrhG keinen urheberrechtlichen Schutz. Wer sie aus amtlichen Quellen übernimmt, verletzt kein Urheberrecht an diesen Texten. Stammen sie aus einer kommerziellen Datenbank, können aber das Recht des Datenbankherstellers nach § 87b UrhG und die Lizenzbedingungen der Datenbank entgegenstehen.

Dürfen KI-Modelle mit Leitsätzen, Anmerkungen oder Kommentaren trainiert werden?

Redaktionelle Leitsätze, Anmerkungen, Aufsätze und Kommentare fallen nicht unter § 5 UrhG und sind geschützt, soweit sie auf freien kreativen Entscheidungen beruhen. Ihre Nutzung für das Training braucht eine Lizenz oder eine Schranke, in der Regel § 44b UrhG, der nur greift, wenn das Werk rechtmäßig zugänglich ist und kein wirksamer Nutzungsvorbehalt besteht. Lizenzverträge können das kommerzielle Text- und Data-Mining wirksam ausschließen.

Wie kann eine Kanzlei verhindern, dass KI-Entwickler ihre Website-Inhalte für das Training nutzen?

Sie kann einen Nutzungsvorbehalt nach § 44b Abs. 3 UrhG erklären, der bei Online-Inhalten maschinenlesbar sein muss. Empfehlenswert ist eine Kombination aus einer robots.txt, die KI-Crawler ausdrücklich benennt, einem Vorbehalt in den Nutzungsbedingungen und maschinenlesbaren Metadaten wie TDMRep; beim OLG Hamburg scheiterte ein Verbot in natürlicher Sprache daran, dass seine Maschinenlesbarkeit für das Jahr 2021 nicht dargelegt war. Alle Fassungen sollten mit Datum archiviert werden, weil nach dem OLG Hamburg der Rechtsinhaber die Maschinenlesbarkeit darlegen muss.

Ist ein mit KI erstelltes Dokument urheberrechtlich geschützt?

Ein allein von einem KI-System erzeugter Text ist nach den Hinweisen der BRAK mangels persönlicher geistiger Schöpfung im Sinne des § 2 Abs. 2 UrhG grundsätzlich nicht geschützt. Schutz kommt in Betracht, soweit ein Mensch Auswahl, Aufbau und Formulierung durch freie kreative Entscheidungen prägt. Unabhängig davon kann ein KI-generierter Text Urheberrechte Dritter verletzen.

Was sollte eine Kanzlei ihren Legal-AI-Anbieter zu den Trainingsdaten fragen?

Sie sollte klären, welches Modell eingesetzt wird und wo die Zusammenfassung der Trainingsinhalte nach Art. 53 Abs. 1 lit. d KI-Verordnung veröffentlicht ist, ob lizenzierte juristische Inhalte verwendet wurden und auf welcher Grundlage, ob Eingaben der Kanzlei zum Training genutzt werden und welche Schutzmaßnahmen gegen rechtsverletzende Ausgaben bestehen. Bietet der Anbieter eine Freistellung für Ausgaben an, sind deren Bedingungen ebenso wichtig wie die Zusage selbst.

Quellen und Methodik

Dieser Beitrag gibt Gesetze, Gerichtsentscheidungen, Verfahrensstände, Leitfäden der Anwaltschaft und Dokumente der Europäischen Kommission mit Stand vom 22. Oktober 2026 wieder. Das ROSS-Urteil entscheidet eine Zwischenberufung gegen eine Teilentscheidung. Das Urteil des LG München I ist nicht rechtskräftig; über die Revision gegen das Urteil des OLG Hamburg will der BGH am 17. Dezember 2026 entscheiden; das Urteil der Rechtbank Amsterdam ist erstinstanzlich. Die Darstellung der Hamburger Entscheidungen stützt sich auf das Urteil des OLG und auf die Zusammenfassung im Terminhinweis des BGH. Im Verfahren C-250/25 waren am Stichtag keine Schlussanträge veröffentlicht. Der französische Gesetzesvorschlag ist in der vom Sénat angenommenen Fassung wiedergegeben; die Fassung des Ausschusses der Assemblée nationale kann abweichen. Zitate aus englischsprachigen Quellen stehen im Original, Randnummern beziehen sich auf die jeweils verlinkte Fassung. Der Beitrag dient der allgemeinen fachlichen Information und ersetzt keine Rechtsberatung im Einzelfall.