Fehlerhafte Ansprüche verzögern die Verteilung
Der Urheberrechtsvergleich von Anthropic erreicht die Auszahlungsphase und legt dabei erhebliche Probleme in der Rechteverwaltung offen. Autoren berichten, dass Verlage Ansprüche auf Werke anmelden, deren Rechte längst zurückübertragen wurden. Teilweise sollen Verlage zudem die vollständige Entschädigung beanspruchen, obwohl ihnen laut Vergleich nur die Hälfte zusteht.
Grundlage ist eine Sammelklage gegen Anthropic. Ein US-Richter bewertete das Training von KI-Modellen mit urheberrechtlich geschützten Werken grundsätzlich als Fair Use, also als zulässige Nutzung nach US-Recht. Das illegale Beschaffen der Bücher durch Piraterie fiel jedoch nicht darunter.
Anthropic stimmte deshalb einem Vergleich über 1,5 Milliarden US-Dollar zu, der im Juli final genehmigt wurde. Er umfasst knapp 500.000 Buchtitel.
So sollen die 3.000 US-Dollar verteilt werden
Für jedes betroffene Werk sind 3.000 US-Dollar vorgesehen. Entscheidend ist, wer am 10. August 2022 die relevanten Rechte hielt. Dieses Datum gilt im Vergleich als Zeitpunkt des Downloads.
| Rechtesituation | Vorgesehene Verteilung |
|---|---|
| Traditionell verlegtes und weiterhin lieferbares Buch | 50 % für den Autor, 50 % für den Verlag |
| Self-Publishing | 100 % für den Autor |
| Vor dem 10. August 2022 zurückübertragene Rechte | 100 % für den Autor |
| Gesamte Entschädigung pro betroffenem Titel | 3.000 US-Dollar |
In der Praxis ist diese Zuordnung offenbar fehleranfällig. Autoren werfen Verlagen vor, Ansprüche auf Bücher zu erheben, deren Rechte bereits seit Jahren oder sogar Jahrzehnten wieder bei den Urhebern liegen. Wie viele Titel konkret von falschen Anmeldungen betroffen sind, ist bislang nicht bekannt.
Die ungewöhnlich hohe Zahl gleichartiger Meldungen deute eher auf ein verbreitetes, systemisches Problem als auf einzelne Pannen hin, erklärte Branchenbeobachterin Victoria Strauss sinngemäß aus dem Englischen.
Schlechte Datenhaltung statt gezielter Zugriff
Branchenvertreter führen die strittigen Ansprüche vor allem auf mangelhafte Buchführung und unübersichtliche Abläufe zurück. Mary Rasenberger von der Authors Guild sieht darin keinen gezielten Versuch der Verlage, Autoren zu benachteiligen. Wahrscheinlicher seien veraltete Rechteinformationen und ein komplexes Verfahren.
Zusätzliche Konflikte entstehen durch Literaturagenturen. Einige sollen ebenfalls Anteile an den Zahlungen beanspruchen, obwohl Agenturen üblicherweise keine Rechteinhaber der vermittelten Werke sind. Ob und wie unberechtigte Ansprüche automatisiert zurückgewiesen werden, ist nicht bekannt.
Der Streit ergänzt eine wachsende Zahl von Auseinandersetzungen über KI-Trainingsdaten. Dazu gehören die Urheberrechtsklage von Sony Music und Warner gegen Anthropic sowie die Klagen von Zeitungen gegen OpenAI.
Rechteketten werden zum operativen Risiko
Für Unternehmen zeigt der Fall, dass Urheberrechtsfragen nicht mit dem Abschluss eines Vergleichs erledigt sind. Historische Verträge, Rückübertragungen und wechselnde Rechteinhaber müssen über Jahrzehnte nachvollziehbar bleiben. Fehlen strukturierte und belastbare Daten, wird bereits die korrekte Auszahlung einer Entschädigung zum Großprojekt.
Ein unmittelbarer Anspruch deutschsprachiger Autoren oder Verlage lässt sich aus dem Verfahren nicht ableiten. Bislang ist nicht bestätigt, ob nicht-amerikanische Urheber oder internationale Übersetzungen von den Zahlungen erfasst werden. Der Fall verdeutlicht dennoch, wie wichtig eine lückenlose Dokumentation von Rechteübertragungen ist, sobald Werke in US-amerikanischen Trainingsdatensätzen auftauchen.
Proprietäre KI trägt schwer kalkulierbare Folgekosten
Für Nutzer kommerzieller KI-Dienste bleibt das wirtschaftliche Risiko indirekt, aber relevant. Milliardenvergleiche und weitere Gerichtsverfahren können die Kostenstruktur proprietärer Anbieter verändern. Langfristig können solche Belastungen in höhere Preise, strengere Nutzungsbedingungen oder eingeschränkte Funktionen einfließen.
Open-Source-Modelle sind nicht automatisch frei von Urheberrechtsrisiken. Modelle mit dokumentierter Datenherkunft und nachvollziehbaren Trainingsprozessen lassen sich jedoch besser prüfen als geschlossene Systeme ohne Einblick in Datensätze und Rechteketten. Für Unternehmen zählt deshalb nicht nur die Modellleistung, sondern auch, ob Herkunft, Lizenzen und Haftungsfragen belastbar dokumentiert sind.