Der Delhi High Court hat einen Antrag der indischen Nachrichtenagentur Asian News International (ANI) auf eine einstweilige Verfügung gegen OpenAI in einem Urheberrechtsstreit über KI-Training und ChatGPT-Ausgaben zurückgewiesen.

ANI, eine der größten Nachrichtenagenturen Indiens, hatte OpenAI wegen der mutmaßlichen Nutzung urheberrechtlich geschützter Nachrichteninhalte beim Modelltraining und in von ChatGPT erzeugten Antworten verklagt. In einer Zwischenentscheidung lehnte Richter Amit Bansal den Rechtsschutz in beiden Punkten ab und befasste sich dabei mit Fragen zur Speicherung in Modellen, Retrieval Augmented Generation (RAG) und dem rechtlichen Status der Nutzung urheberrechtlich geschützter Werke zum Training von KI-Systemen. Die Entscheidung beendet das Verfahren nicht; sie legt die vorläufige Sicht des Gerichts dar und lässt mehrere Fragen für das Hauptverfahren offen.

Der Experte für KI-Urheberrecht Andres Guadamuz bezeichnete die Entscheidung als wichtigen frühen Erfolg für OpenAI. Seine Analyse ist verfügbar unter Das Gerichtsdokument wurde ebenfalls bereitgestellt unter

ANIs Beweise belegten keine wortgetreue Wiedergabe

ANI legte dem Gericht mehrere ChatGPT-Ausgaben vor, die nach Ansicht der Agentur wesentliche Kopien ihrer Artikel darstellten. OpenAI entgegnete, dass die betroffenen Modelle GPT-4 und GPT-4o mit Datensätzen aus April 2022 und April 2024 trainiert worden seien. Die meisten Artikel, auf die sich ANI als Beweismittel stützte, wurden im August und September 2024 veröffentlicht und konnten daher nicht Teil dieser Trainingsdatensätze gewesen sein.

Nach der vorläufigen Einschätzung von Richter Bansal schienen die Ähnlichkeiten in den Ausgaben auf Retrieval Augmented Generation zurückzugehen, eine Methode, mit der ein Sprachmodell aktuelle Online-Informationen in Echtzeit abrufen kann, vergleichbar mit einer Suchmaschine. Da ANI RAG in seiner Klageschrift nicht behandelt hatte, traf das Gericht hierzu keine endgültige Entscheidung. Der Richter erklärte, RAG-basierte Ausgaben könnten möglicherweise als „communication to the public“ gelten; diese Frage bleibe dem Hauptverfahren vorbehalten.

Das Gericht wies außerdem darauf hin, dass ANI adversariale Prompts verwendet hatte, die das Modell ausdrücklich anwiesen, Artikel „exactly“ zu reproduzieren. Selbst mit diesen Prompts konnte ANI keine einzige wortgetreue Kopie vorlegen. Der Richter stellte fest, dass Fakten in Nachrichtenartikeln im Allgemeinen nicht urheberrechtlich geschützt sind und dass die Wiedergabe von Themen und Überschriften in diesem Fall keine direkte Konkurrenz zu ANI darstellte.

Die Beweise stützten auch nicht ANIs Behauptung, OpenAI speichere Trainingsdaten dauerhaft in seinen Modellen und könne die Werke der Agentur auf Anfrage wortgetreu wiedergeben. Das Gericht erklärte, diese Frage werde im Hauptverfahren erneut geprüft.

Gericht stützt vorläufig KI-Training als private Nutzung

ANI konnte im Zwischenverfahren ebenfalls nicht nachweisen, dass OpenAIs Kopieren seines Materials für KI-Training eine Urheberrechtsverletzung darstellt. Beide Seiten waren sich einig, dass OpenAI ANI-Inhalte während des Trainings genutzt hatte. OpenAI argumentierte, das Material habe nur einen sehr kleinen Teil des gesamten Datensatzes ausgemacht und das Modell habe lediglich nicht-ausdrucksbezogene Elemente wie Grammatik, Syntax und Sprachmuster extrahiert.

Der Richter prüfte Ausnahmen nach indischem Urheberrecht und stützte sich auf eine Bestimmung zu „private or personal use, including research“. Er legte „research“ in diesem Stadium weit genug aus, um KI-Training einzubeziehen.

Das Gericht setzte diesem Ansatz Grenzen. Trainingskopien müssen aus rechtmäßigen Quellen stammen, nicht aus Schattenbibliotheken oder ohne Erlaubnis zugänglichen Paywall-Angeboten. Der Richter wies zudem darauf hin, dass OpenAI die Trainingskopien nicht öffentlich gemacht und sie nur intern verarbeitet habe. Guadamuz sagte, dies sei das erste Mal, dass ein Gericht ausdrücklich festgestellt habe, dass KI-Training unter eine Ausnahme für private Nutzung fällt.

Das Gericht wandte einen dreiteiligen Fairness-Test an und entschied in allen drei Punkten zugunsten von OpenAI. Es erklärte, OpenAIs Nutzung der ANI-Werke sei auf das Training beschränkt gewesen, da keine Speicherung oder Wiedergabe nachgewiesen worden sei. ANI konnte außerdem keinen wirtschaftlichen Schaden belegen, unter anderem weil die beiden Unternehmen in unterschiedlichen Sektoren tätig sind. Der Entscheidung zufolge gibt das Modell selbst dann, wenn Nutzer ChatGPT nach ANI-Überschriften fragen, nur Themen und höchstens einige Artikeltitel zurück.

Richter Bansal verwies auf US-Fälle wie Bartz v. Anthropic und Kadrey v. Meta, in denen Ausgaben von Sprachmodellen als transformativ behandelt wurden. Zudem verwies er auf die frühere Google-Books-Entscheidung.

Das Gericht stellte ferner fest, dass trainierte Sprachmodelle den Zugang zu Informationen verbessern, Bildung unterstützen, wissenschaftliche Forschung fördern, bei der Softwareentwicklung helfen, Übersetzungen ermöglichen und Werkzeuge für Menschen mit Behinderungen schaffen können.

Weltweite KI-Urheberrechtsentscheidungen bleiben uneinheitlich

Die Entscheidung aus Delhi ergänzt eine wachsende Zahl internationaler Urteile, die zu KI und Urheberrecht zu unterschiedlichen Ergebnissen gekommen sind. In den Vereinigten Staaten wies ein Richter eine Klage von Raw Story und AlterNet gegen OpenAI ab, weil die Kläger keinen ausreichenden Schaden nachweisen konnten und die Wahrscheinlichkeit exakter Kopien gering war. Dieses Gericht stellte ebenfalls fest, dass Fakten nicht urheberrechtlich geschützt sind.

Auch der GitHub-Copilot-Fall scheiterte, weil die Kläger kein einziges Beispiel identischen Codes benennen konnten. The Intercept erzielte dagegen einen Teilerfolg mit einer DMCA-Forderung zu urheberrechtlich geschütztem Material, das vor dem Training entfernt worden war.

In Ross Intelligence v. Thomson Reuters lehnte ein Gericht eine Fair-Use-Verteidigung ab, weil das KI-Recherchewerkzeug direkt mit der juristischen Datenbank Westlaw von Thomson Reuters konkurrierte und die Nutzung damit nicht transformativ war. Das Gericht betonte, dass die Entscheidung nur für diesen nicht-generativen Anwendungsfall gelte und nicht auf große Sprachmodelle übertragen werden könne.

Im Anthropic-Fall bezeichnete ein Bundesgericht in San Francisco KI-Training mit urheberrechtlich geschützten Werken als „spectacularly“ transformativ, ein starkes Signal zugunsten von Fair Use. Zugleich zog das Gericht jedoch einen „Napster comparison“, weil Anthropic raubkopierte Bücher aus Schattenbibliotheken als Trainingsdaten verwendet hatte. Fair Use deckt kein rechtswidrig erlangtes Material ab. Anthropic zahlte später $1.5 billion an Buchautoren wegen der Nutzung dieser raubkopierten Exemplare.

Das U.S. Copyright Office wies das Argument der KI-Branche zurück, dass Training auf „vast troves of copyrighted works“ generell als Fair Use gilt. Die Beamtin, die den Bericht verfasst hatte, wurde kurz nach dessen Veröffentlichung von der Trump administration entlassen.

Auch europäische Gerichte sind in dieser Frage gespalten. Das Landgericht München entschied im GEMA-Fall, dass Songtexte in Modellgewichten reproduzierbar waren und das Modell damit eine urheberrechtlich relevante Vervielfältigung darstellt. Der High Court in London wies die Klage Getty Images v. Stability AI ab und entschied, dass ein KI-Modell keine „infringing copy“ ist. Forschungsergebnisse, wonach Sprachmodelle urheberrechtlich geschützte Bücher speichern können, könnten die Debatte über Memorization weiter verschärfen.

In all diesen Fällen bleiben mehrere Kernfragen ungelöst: ob KI-Modelle Trainingsdaten dauerhaft speichern, ob Training als Fair Use oder unter eine vergleichbare Ausnahme fallen kann, wo die Grenze zwischen rechtmäßig und rechtswidrig erlangten Daten verläuft und ob Ausgaben, die durch adversariale Prompts erzeugt werden, die gewöhnliche Nutzung widerspiegeln. Die Delhi-Entscheidung ist bedeutsam, weil sie mehrere dieser Fragen in einer einzigen Verfügung behandelt; ihr vorläufiger Charakter bedeutet jedoch, dass spätere Beweise weiterhin beeinflussen könnten, wie das Gericht Training, Abruf und Haftung für Ausgaben bewertet.

Medien stehen vor Problemen jenseits des Urheberrechts

Der Streit verdeutlicht auch ein breiteres Problem für die Medienbranche. Selbst wenn Gerichte entscheiden, dass KI-Training rechtmäßig ist, könnten KI-gestützte Suchprodukte den Nachrichtenmarkt weiterhin beeinflussen. Eine aktuelle Studie des Pew Research Center ergab, dass die Klickraten zu externen Websites auf 8 percent fallen, wenn Google’s AI Overviews erscheinen, verglichen mit 15 percent ohne KI-Zusammenfassung. Nutzer beenden ihre Suche häufig, nachdem sie die KI-Antwort erhalten haben, und konsultieren oft keine weiteren Quellen.

Für Nachrichtenagenturen wie ANI bedeutet dies, dass KI-Systeme, die Nachrichten zusammenfassen und den Besuch der Originalquelle weniger notwendig machen, das Geschäftsmodell der Branche langfristig schwächen könnten, selbst ohne eine Feststellung direkter Urheberrechtsverletzung.

Das Landgericht München I entschied kürzlich außerdem, dass Google für falsche Behauptungen in seinen KI-Zusammenfassungen direkt haftet, weil diese Zusammenfassungen als eigenständige Inhalte und nicht als Suchergebnisse gelten. Die begrenzte Haftung, die Suchmaschinenbetreiber traditionell geschützt hat, erstreckt sich nach dieser Entscheidung nicht auf KI-generierte Zusammenfassungen.

Diese Begründung könnte auch für RAG-basierte Antworten von ChatGPT relevant werden. Wenn KI-Systeme Nachrichten zusammenfassen und eigenständige Behauptungen aufstellen, könnten ihre Betreiber als Medienanbieter mit entsprechender Haftung behandelt werden. Eine solche Verschiebung könnte auch die Fair-Use-Analyse beeinflussen, bei der ein Faktor ist, ob das neue Produkt mit den Werken konkurriert, auf denen es trainiert wurde. Wenn KI-Zusammenfassungen Besuche auf Nachrichtenseiten ersetzen, könnten Gerichte größere Schwierigkeiten haben, die Nutzung als nicht wettbewerblich einzustufen.