Ein Tag, an dem generative KI "Nachrichten löscht" mit einer Klickrate, die um bis zu 93 % sinkt, in einer "verhängnisvollen Schleife"

Ein Tag, an dem generative KI "Nachrichten löscht" mit einer Klickrate, die um bis zu 93 % sinkt, in einer "verhängnisvollen Schleife"

Wenn man eine Frage an eine generative KI stellt, erhält man in wenigen Sekunden eine gut formulierte Antwort. Dahinter steckt eine riesige Menge an Arbeit, die von Journalisten, Redakteuren, Fotografen, Forschern, Schriftstellern und Programmierern geleistet wurde.

Wenn diese Arbeit ohne Erlaubnis gesammelt wird, um eine KI zu trainieren, und die fertige KI den ursprünglichen Schöpfern den Zugang entzieht, ist das dann "Lernen" oder "Diebstahl"?

Am 17. September 2026 wurde ein Teil der bisher geschwärzten Antragsschrift der Kläger im Urheberrechtsprozess, den die New York Times und andere Medien gegen OpenAI und Microsoft angestrengt haben, veröffentlicht. Darin fanden sich scharfe Worte von Personen, die nicht externe Kritiker, sondern Teil der KI-Entwicklung waren.

Brent Hecht, Direktor der Abteilung für angewandte Wissenschaften bei Microsoft, soll in einem internen Dokument das Verhalten, die Errungenschaften von Menschen weltweit durch große Modelle aufzusaugen, als Diebstahl in beispiellosem Ausmaß und möglicherweise als "den größten Arbeitsdiebstahl in der Geschichte der Menschheit" bezeichnet haben. Nick Turley, der bei OpenAI ChatGPT leitet, soll erkannt haben, dass Produkte wie Chatbots eine "existenzielle Bedrohung" für Verlage darstellen und bestehende Dienste ersetzen.

Das sind starke Worte. Doch es gibt einen wichtigen Punkt zu beachten: Die nun veröffentlichten Dokumente sind hauptsächlich die Klageschrift der Medien, die auf Beweise verweisen. Einige der zitierten Beweismittel sind weiterhin versiegelt, und der Kontext der Äußerungen kann von außen nicht vollständig überprüft werden. Daher sind diese nicht als gerichtlich anerkannte Fakten zu lesen, sondern als Behauptungen der Kläger und als interne Äußerungen, die zitiert wurden.

Dennoch ist die Offenlegung wichtig, da sie zeigt, dass es möglicherweise ein völlig unterschiedliches Problembewusstsein innerhalb und außerhalb der KI-Unternehmen gibt.


Der Streitpunkt ist nicht nur, ob kopiert wurde

OpenAI und Microsoft haben bisher argumentiert, dass die Nutzung von urheberrechtlich geschützten Werken für das KI-Training eine "transformative Nutzung" darstellt, die neue Funktionen schafft und unter das Fair-Use-Prinzip des US-Urheberrechts fällt.

Bei der Beurteilung von Fair Use wird jedoch nicht nur der Zweck der Nutzung und die Art des urheberrechtlich geschützten Werks berücksichtigt, sondern auch, ob der Markt des Originals beeinträchtigt wird. Hier gewinnen interne Äußerungen an Bedeutung.

Laut der Klageschrift der Kläger soll Turley geschrieben haben, dass KI-Produkte bereits Nachrichten ersetzen und dass ihre Austauschbarkeit mit steigender Leistung zunehmen wird. Auch Microsoft-CEO Satya Nadella soll in einer eidesstattlichen Erklärung zugegeben haben, dass Chatbots in dem Sinne Websites ersetzen, dass Nutzer die Originalseiten nicht mehr besuchen und direkt auf der KI-Oberfläche Informationen erhalten.

Microsoft erklärte gegenüber Reuters, dass Nadellas Äußerungen allgemeine Prinzipien darüber darlegten, wie sich die Art und Weise der Informationssuche und -nutzung verändert, und keine Schlussfolgerung zum Urheberrechtsproblem des Prozesses darstellten. Auch Hechts Ausdruck sei eine persönliche Meinung eines Mitarbeiters und keine rechtliche Analyse oder Unternehmensmeinung.

Das bedeutet, dass strenge interne Ausdrücke nicht sofort ein Eingeständnis von Illegalität darstellen. Für die Klägerseite sind sie jedoch ein Beleg dafür, dass die beklagten Unternehmen selbst die "Ersetzung" und den "Marktschaden" vorhergesehen haben. Der Fokus des Prozesses verschiebt sich von der Tatsache, dass durch das Lernen neue Technologien entstanden sind, darauf, inwieweit das fertige Produkt die ursprüngliche Berichterstattung ersetzt hat.


Bis zu 93 % Rückgang – die Umstellung von "Suche" auf "Antwort"

Die konkretesten Zahlen betreffen die Veränderung der Klickrate.

Die Klageschrift der Kläger zitiert Microsoft-Daten, wonach die Klickrate auf New-York-Times-Websites bei der Antwort-basierten Suche von Copilot im Vergleich zur herkömmlichen Bing-Suche um 87–93 %, bei Daily News um 83–91 % und bei Ziff Davis um 51–94 % gesunken sei.

Traditionelle Suchmaschinen waren ein Tor, das Nutzer zu Informationsquellen führte. Die Suchergebnisse zeigten Überschriften und kurze Beschreibungen, und wer mehr wissen wollte, klickte auf den Link. Die Seitenbetreiber erhielten durch diese Besuche Werbeeinnahmen oder Abonnementverträge.

Antwort-basierte KI hingegen liest mehrere Informationsquellen ein, formt sie in der gewünschten Weise um und präsentiert die Schlussfolgerung direkt. Der Vorteil liegt darin, dass man "keine Links mehr verfolgen muss". Was für den AI-Dienst ein Vorteil ist, bedeutet für die Informationsquelle den Verlust von Einnahmechancen.

Microsofts interne Dokumente sollen diese Struktur als "Teufelskreis" bezeichnet haben. Die KI nutzt Artikel. Nutzer besuchen die Originalseiten nicht mehr. Die Einnahmen der Verlage sinken, und sie können nicht mehr in Recherche und Redaktion investieren. Die Menge an qualitativ hochwertigen neuen Informationen nimmt ab, und schließlich schrumpft auch die Menge an zuverlässigen Informationen, auf die die KI zurückgreifen kann.

Dies ist kein Streit zwischen AI und Medien als einzelne Branche. Das "Wissensliefernetz", das die Leistung der KI stützt, schwächt seine eigene Quelle. Die heutige KI wirkt intelligent, weil es bis gestern reichlich von Menschen veröffentlichte Informationen gab. Es gibt keine Garantie, dass auch morgen Informationen von gleicher Qualität entstehen.


Millionen von Artikeln und zwei gemeinsame Projekte

Die Klägerseite hat auch neue Zahlen zum Umfang der Kopien vorgelegt.

Laut der veröffentlichten Schrift enthielt das Zwischen-Trainingsdatenset von OpenAI über 91.692 Werke der Kläger, und ein Datenset aus Common Crawl umfasste über 2,06 Millionen Dokumente von nytimes.com. Die Zusammenarbeit von Microsoft mit OpenAI zur Bereitstellung von Bing-Indexdaten wurde "Project Taxi" genannt, und die gemeinsame Sammlung von Webdokumenten beider Unternehmen "Project Mango". Es wird behauptet, dass im aus Mango stammenden Trainingsdatenset mindestens 160.903 Werke der Kläger enthalten waren.

Zudem wird zitiert, dass OpenAI-Forscher eine Methode zur Umgehung der Paywall der New York Times weitergegeben haben sollen, worauf Mitbegründer Greg Brockman positiv reagiert habe. Es wird auch behauptet, dass Urheberrechtsvermerke systematisch aus den Trainingsdaten entfernt wurden.

Nadella soll ausgesagt haben, dass eine Lizenz erforderlich sei, wenn Informationen hinter einer Paywall für Training oder als Grundlage für Antworten genutzt werden, und dass er eine erneute Schulung gefordert hätte, wenn er gewusst hätte, dass OpenAI kostenpflichtige Artikel für das Training verwendet hat.

Hier vermischen sich mehrere Themen. Das Lernen von Texten im öffentlichen Web, das Sammeln entgegen den Nutzungsbedingungen oder robots.txt, das Umgehen von Paywalls, die kommerzielle Nutzung von Datensets mit Lizenzbedingungen und die Reproduktion von Artikelausdrücken bei Antworten sind rechtlich und ethisch nicht dasselbe Problem.

Die Frage "Ist KI-Training Diebstahl?" oder "Ist Lernen wie menschliches Lesen und daher immer erlaubt?" greift zu kurz, um den Kern dieses Falls zu erfassen. Es muss schrittweise untersucht werden, welche Daten wie erfasst wurden, wofür sie verwendet wurden und wie sie den ursprünglichen Markt beeinflusst haben.


Die auf sozialen Medien ausgebrochene Wut und die Vorsicht vor Vereinfachung

Die Berichterstattung verbreitete sich auch schnell in den sozialen Medien. Auf X wies Jason Kint, Vertreter einer digitalen Medienorganisation, darauf hin, dass die ungeschwärzten Dokumente "erstaunlich" seien und dass es fast so sei, als hätten Unternehmensvertreter die Überschrift der Kläger geschrieben. Ed Newton-Rex, der gegen das unautorisierte Lernen von KI ist, kritisierte, dass die internen Äußerungen direkt mit den Verteidigungsargumenten der KI-Unternehmen kollidieren.

 

In der technischen Community auf Reddit war die Empörung über "Werden gestohlene Daten aus Copilot entfernt?", "Da KI mit der Arbeit aller erstellt wird, sollten die Gewinne auch der Gesellschaft zugutekommen" und "Der Unterschied in der Behandlung zwischen der massiven unautorisierten Nutzung durch große Unternehmen und dem Diebstahl durch Einzelpersonen ist zu groß" deutlich zu spüren. Auch die Doppelmoral, dass KI-Unternehmen ihr geistiges Eigentum schützen, während sie für Trainingsdaten ein weites Fair Use beanspruchen, wurde in Frage gestellt.

Andererseits gab es auch Gegenreaktionen, dass der Ausdruck "der größte in der Geschichte der Menschheit" übertrieben sei und nicht mit historischen Zwangsarbeiten wie der Sklaverei verglichen werden sollte. Zudem wurde argumentiert, dass das moderne Urheberrechtssystem selbst den Wissensaustausch behindert und dass, wenn Lernen und Reproduktion gleichgesetzt werden, Open-Source- und Forschungsaktivitäten eingeschränkt werden könnten.

Diese Reaktionen repräsentieren die Meinung einiger Communitys und sind keine Meinungsumfrage. Dennoch zeigen sie die Achse der Diskussion. Die Menschen sind nicht nur darüber verärgert, dass Artikel möglicherweise kopiert wurden. Es geht um die Schaffung enormer Werte aus der Arbeit unzähliger Menschen, deren Gewinne und Entscheidungsgewalt sich auf wenige Unternehmen konzentrieren.


Auch für Japan ist dies kein entferntes Problem

Auch japanische Verlage, Zeitungen, Kreative und Webbetreiber stehen vor denselben Problemen.

Hochwertige japanische Trainingsdaten sind seltener als im englischsprachigen Raum. Gerade deshalb sind sorgfältig recherchierte und bearbeitete japanische Artikel und Expertenkommentare von hohem Wert. Wenn sich KI-Suchen verbreiten und der Traffic auf Websites stark abnimmt, könnten nicht nur große, sondern auch regionale Medien, Fachmedien und von Einzelpersonen betriebene Websites zuerst betroffen sein.

Gleichzeitig bieten generative KIs kleinen Unternehmen und Einzelpersonen mächtige Produktionsmittel. Übersetzung, Zusammenfassung, Recherchehilfe, Programmierung, Video- und Musikproduktion – es gibt keinen Grund, diese Vorteile zu leugnen. Wichtig ist nicht, ob man KI stoppt oder vorantreibt, sondern wie man die Vergütung und Entscheidungsgewalt zwischen den Wissensschaffenden und den Unternehmen, die KI bereitstellen, verteilt.

Mögliche Mechanismen umfassen klare Lizenzen für Lern- und Suchnutzung, Verteilung entsprechend der Nutzung, Gestaltung, die tatsächliche Besuche der Zitatquellen fördert, Transparenz der Trainingsdaten, wirksame Ablehnungsmechanismen sowie die Beibehaltung von Urheberrechtsvermerken und Quelleninformationen. Wenn Einzelverträge für Artikel unrealistisch sind, könnten zentrale Verwaltung wie bei Musikrechten oder branchenübergreifende Standardverträge in Betracht gezogen werden.

Allerdings, wenn Lizenzsysteme nur großen Unternehmen zugutekommen, werden kleine Medien und Einzelkreative erneut zurückgelassen. Wenn offene Wissens- und gemeinnützige Forschung übermäßig eingeschränkt werden, leidet Innovation und Meinungsfreiheit. Notwendig ist eine Systemgestaltung, die unautorisierte Massenbeschaffung von öffentlicher Forschung, kommerzielle Dienste, die Originalwerke ersetzen, und Zitate und Kritiken sorgfältig trennt.


Gefragt ist nicht die Zukunft der KI, sondern eine Zukunft, in der Menschen weiterhin schaffen können

Das Urteil in diesem Prozess steht noch aus. Es ist unklar, wie das Gericht Fair Use beurteilen wird und wie stark es interne Äußerungen gewichtet. Die US-Regierung hat eine Stellungnahme eingereicht, die die transformative Natur des KI-Trainings betont und OpenAI unterstützt, wobei der Schwerpunkt auf industrieller Wettbewerbsfähigkeit und Marktzugang liegt.

Dennoch ist der Grund, warum der Ausdruck "der größte Arbeitsdiebstahl in der Geschichte der Menschheit" Aufmerksamkeit erregt hat, klar. Die Diskussion über generative KI wurde von abstrakten Begriffen wie Daten und Urheberrecht auf die Zeit und Arbeit der Menschen zurückgeführt, die diese Daten geschaffen haben.

KI erzeugt keine Texte aus dem Nichts. Journalisten gehen vor Ort, Forscher experimentieren, Schriftsteller feilen an ihren Texten, Entwickler schreiben Code, und unzählige Menschen teilen ihr Wissen im Web. Wenn ein mit dieser Ansammlung erstelltes Werkzeug die Einnahmen, die die ursprüngliche Arbeit ermöglichen, wegnimmt, kann man nicht sagen, dass es nur bequem ist.

Die eigentliche Frage ist nicht, wie intelligent man KI machen kann. Es geht darum, ob wir eine Gesellschaft hinterlassen können, in der Menschen auch nach der Verbreitung von KI weiterhin neues Wissen, Berichterstattung und Kultur schaffen können.


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