Analysen & Hintergründe

Generative KI und Urheberrecht: Analyse der Herausfor-derungen für Autorschaft, Originalität und moralische Rechte

Der Beitrag „AI, Authorship, Copyright, and Human Originality“ von Anja Neubauer, Martin Wynn und Robin Bown, veröffentlicht im Januar 2026 in der Encyclopedia (MDPI), beleuchtet die tiefgreifenden Auswirkungen generativer KI auf die Grundprinzipien des Urheberrechts.
Basierend auf einer vergleichenden Rechtsanalyse (UK, USA, Deutschland), einer umfangreichen Literaturübersicht und semi-strukturierten Experteninterviews identifiziert der Text zentrale Lücken in bestehenden Rechtsrahmen: Autorschaft, Nutzung von Trainingsdaten, moralische Rechte und der Schutz menschlicher Originalität stehen vor neuen Herausforderungen, da KI-Systeme menschliche Ausdrucksformen auf syntaktischer und semantischer Ebene imitieren können.

Der Artikel zeigt auf, dass traditionelles Urheberrecht – etwa die EU-Urheberrechtsrichtlinie (2001/29/EG), der US Copyright Act oder das deutsche UrhG – von der Annahme ausgeht, dass ein Werk aus menschlicher Kreativität entsteht. Generative Modelle wie GPT-4, Midjourney oder Stable Diffusion erzeugen jedoch Inhalte, die stilistisch und inhaltlich überzeugend wirken, ohne dass eine einzelne Person als „Autor“ identifizierbar ist. Dies führt zu offenen Fragen:

  • Wer ist Urheber bei KI-generierten Werken?
  • Wie reguliert man die Nutzung urheberrechtlich geschützter Trainingsdaten (aktuell oft unter Fair-Use- oder Text-and-Data-Mining-Ausnahmen)?
  • Wie schützt man moralische Rechte (z. B. Integrität des Werks, Urhebernennung), insbesondere posthum?
  • Droht eine Verwässerung menschlicher Originalität durch massenhafte KI-Produktion?

Die Autoren argumentieren, dass bestehende Ansätze fragmentiert und unzureichend sind: In den USA dominiert eine werkzentrierte Sicht (ohne starke moralische Rechte), im UK gibt es Sonderregeln für computer-generierte Werke (die aber menschliche Originalität voraussetzen), und in Deutschland/Großbritannien fehlen klare Modelle für semantische Reproduktion. Ohne Anpassung könnte KI menschliche Kreativität marginalisieren – ein Risiko, das an Kontroversen in der Musikindustrie (Sampling) oder bei Künstler-Style-Imitationen erinnert.

Als Lösung schlagen die Autoren ein Hybrid-Framework vor, das KI als Werkzeug einstuft: Copyright-Schutz entsteht nur bei signifikanter menschlicher Eingabe (z. B. durch Prompt-Engineering, Kuratierung oder Nachbearbeitung). Kern des Vorschlags ist ein globales Copyright-Framework (inspiriert von WIPO-Diskussionen), das folgende Elemente integriert:

  • Semantics-aware Definition des Begriffs „Werk“
  • Lizenz- und Vergütungsmodelle für Trainingsdaten
  • Stärkung moralischer und posthumer Rechte (z. B. Schutz von Stimme, Ähnlichkeit, Stil)
  • Transparenzpflichten für KI-Systeme und Enforceability-Mechanismen

Der Text baut auf Neubauers Dissertation „AI and Authorship Redefined: Towards a Global Copyright Framework for Commerce and Human Originality“ (Oktober 2025) auf und erweitert sie um interdisziplinäre Perspektiven. Er endet mit einem klaren Appell: Urheberrecht muss evolieren, um Innovation zu ermöglichen, ohne menschliche Kreativität zu opfern – ein Balanceakt, der durch EU-Regulierungen wie den AI Act unterstützt werden könnte, aber globale Harmonisierung erfordert.

Dieser Beitrag ist hochaktuell und relevant für Policymaker, Kreative, Tech-Unternehmen und Juristen: Er liefert nicht nur Kritik an Status quo, sondern konkrete Vorschläge für eine faire KI-Zukunft.Quellen/Links (direkt zum Text und verwandten Arbeiten):

Written By

AiNJA Redaktion