Entsiegelte Unterlagen aus dem US-Urheberrechtsstreit zwischen der New York Times auf der einen sowie OpenAI und Microsoft auf der anderen Seite sorgen derzeit für Aufmerksamkeit. Besonders brisant ist eine interne Äußerung eines Microsoft-Managers: Der Einsatz von KI und das damit verbundene Scraping von Inhalten sei der „largest theft of labor in human history“ – der größte Diebstahl menschlicher Arbeit in der Geschichte.

Das Zitat ist zugespitzt. Rechtlich interessanter ist jedoch etwas anderes: Was wussten die beteiligten Unternehmen intern über die Risiken ihrer KI-Systeme – und wie gingen sie damit um?

Interne Dokumente werden zum Compliance-Risiko

Nach Berichten über die entsiegelten Gerichtsunterlagen diskutierten Mitarbeiter von Microsoft und OpenAI intern nicht nur die Nutzung fremder Inhalte, sondern auch deren wirtschaftliche Auswirkungen auf Medienunternehmen.

Dabei ging es unter anderem um die Gefahr, dass KI-generierte Antworten Originalangebote ersetzen und dadurch weniger Nutzer die Websites der ursprünglichen Anbieter besuchen. Interne Microsoft-Daten sollen bei bestimmten Copilot-Antworten gegenüber klassischer Bing-Suche einen erheblichen Rückgang der Weiterleitungen zur New York Times gezeigt haben.

Besonders heikel ist zudem eine interne Kommunikation, in der von einem „hack to get around nytimes paywall“ die Rede gewesen sein soll.

Das bedeutet noch nicht, dass damit eine Urheberrechtsverletzung bewiesen wäre. Microsoft weist darauf hin, dass die drastische „theft“-Formulierung die persönliche Auffassung eines Mitarbeiters und nicht die Rechtsposition des Unternehmens wiedergebe. Microsoft und OpenAI berufen sich im Verfahren weiterhin auf die US-amerikanische Fair-Use-Doktrin.

Gerade darin liegt aber die Compliance-Relevanz.

Nicht nur entscheidend, was technisch möglich ist

Unternehmen müssen bei generativer KI zunehmend damit rechnen, dass Gerichte nicht ausschließlich auf das fertige System schauen. Relevant können auch Datenherkunft, Entscheidungsprozesse, interne Risikobewertungen und dokumentierte Kenntnis möglicher Auswirkungen werden.

Das verändert die Bedeutung von AI Governance erheblich.

Wer intern feststellt, dass bestimmte Datenquellen problematisch sein könnten, Marktverdrängung droht oder Lizenzierungen erforderlich sein könnten, muss nachvollziehbar dokumentieren können, welche Konsequenzen aus diesen Erkenntnissen gezogen wurden.

Governance wird damit im Streitfall selbst zur Beweisebene.

Auch für die deutsche Debatte relevant

Der US-Fall fügt sich in eine Entwicklung ein, die inzwischen auch die deutsche Rechtsprechung erreicht hat.

Im Verfahren Kneschke gegen LAION beschäftigt sich der Bundesgerichtshof mit der Frage, unter welchen Voraussetzungen urheberrechtlich geschützte Werke bei der Erstellung von KI-Trainingsdatensätzen genutzt werden dürfen. Daneben hat das Verfahren der GEMA gegen einen Anbieter generativer KI die Frage in den Mittelpunkt gerückt, wann geschützte Inhalte in einem Modell reproduzierbar beziehungsweise memorisiert sind.

Und die jüngste BGH-Entscheidung „Metall auf Metall“ zeigt zugleich, dass die technische Feststellbarkeit einer Übernahme und deren rechtliche Unzulässigkeit keineswegs dasselbe sind.

Die entscheidenden Fragen verschieben sich deshalb zunehmend von einem einfachen „Hat die KI kopiert?“ zu einem komplexeren Prüfungssystem: Woher stammen die Daten? Auf welcher Rechtsgrundlage wurden sie verarbeitet? Welche Risiken waren bekannt? Welche Auswirkungen wurden festgestellt? Und welche Governance-Maßnahmen folgten daraus?

AI Governance beginnt vor dem Gerichtsverfahren

Die entsiegelten Dokumente aus den USA liefern deshalb eine wichtige Lektion für Unternehmen, die KI entwickeln oder einsetzen:

Eine Rechtsposition allein ist noch keine Compliance-Strategie.

Wer KI-Systeme verantwortet, sollte Datenquellen, Lizenzentscheidungen, Risikoanalysen und interne Entscheidungswege so dokumentieren, dass sie auch Jahre später nachvollziehbar sind.

Denn spätestens vor Gericht kann aus einer internen Teams-Nachricht plötzlich ein Beweismittel werden.

Quellen:

The Washington Post, Microsoft exec called AI the ‘largest theft of labor’ in history, court records show, 17. September 2026.

The New York Times, Berichterstattung zu den entsiegelten Unterlagen im Verfahren The New York Times Company v. Microsoft Corporation/OpenAI, 17. September 2026.

Bundesgerichtshof, Verfahren I ZR 281/25 – Erstellen eines Datensatzes für KI-Training (Kneschke/LAION).

Bundesgerichtshof, Urteil vom 3. September 2026, I ZR 74/22 – Metall auf Metall.