Was die entsiegelten Unterlagen zeigen
Ein am 17. September 2026 entsiegelter Schriftsatz im Urheberrechtsstreit der New York Times gegen Microsoft und OpenAI zitiert einen Microsoft-Direktor, der die KI-Trainingspraxis der Unternehmen in seinen eigenen Worten als Diebstahl bezeichnet. Brent Hecht, Microsofts Director of Applied Science, schrieb in einer internen Nachricht vom Januar 2024, das Sammeln urheberrechtlich geschützter Inhalte für KI-Training sei ein erstaunlicher Diebstahl von beispiellosem Ausmaß und möglicherweise der größte Diebstahl von Arbeit in der Geschichte der Menschheit. Derselbe Schriftsatz zitiert OpenAIs ChatGPT-Chef Nick Turley mit der Aussage, KI-Produkte stellten eine existenzielle Bedrohung für Verlage dar, weil sie den ursprünglichen Journalismus weitgehend ersetzten.
Auch Microsoft-CEO Satya Nadellas eigene Aussage unter Eid, ebenfalls im Schriftsatz erwähnt, besagt, bezahlpflichtige Inhalte sollten von jedem lizenziert werden, der sie für Training oder Kontextbildung nutzen will, und er hätte ein erneutes Training der Modelle verlangt, hätte er gewusst, dass bezahlpflichtiges Material ohne Lizenz gesammelt wurde.
Warum es zählt: Die Schwachstelle der Fair-Use-Verteidigung
Das US-amerikanische Fair-Use-Recht stellt zwei Fragen, die diese Unterlagen direkt beantworten: Wusste das Unternehmen, dass seine Nutzung Schaden anrichten könnte, und ersetzt das entstandene Produkt das Original auf dem Markt? Ein internes Eingeständnis des eigenen Direktors für angewandte Wissenschaft, die Praxis sei Diebstahl in beispiellosem Ausmaß gewesen, beantwortet die erste Frage zugunsten der Klägerseite, noch bevor eine Jury Sachverständige hört. Turleys Formulierung von der existenziellen Bedrohung beantwortet die zweite. Keine der beiden Aussagen wurde für einen Prozess verfasst. Beide wurden füreinander verfasst, und genau deshalb wollten die Anwälte der Klägerseite sie entsiegelt sehen.
Das betrifft nicht nur Microsoft und OpenAI. Jedes KI-Unternehmen, das sich in einer Klage um Trainingsdaten auf Fair Use beruft, muss nun davon ausgehen, dass die eigenen internen Slack-Nachrichten, E-Mails und Besprechungsnotizen dasselbe Risiko tragen und dass private Einschätzungen der eigenen Führungskräfte zum besten Beweisstück der Gegenseite werden können.
Das Ausmaß, in den Zahlen der Unternehmen selbst
| Kennzahl | Wert |
|---|---|
| Rückgang der Klickrate zu nytimes.com nach dem Copilot-Start | Bis zu 93 Prozent |
| Kopien von Werken der New York Times, der Daily News und des Center for Investigative Reporting in OpenAIs Trainingsdaten | Über 91.692 |
| Einzigartige Verlagswerke im Trainingsdatensatz Project Mango | Über 160.903 |
| Dokumente allein von nytimes.com im Common-Crawl-Datensatz | Über 2.000.000 |
Das sind nicht die Schätzungen der Klägerseite. Sie stammen aus den eigenen Trainingsdaten-Protokollen und Traffic-Analysen der Unternehmen, die in die Akte aufgenommen wurden, weil die Unternehmen sie bereits intern gezählt hatten.
Was das bedeutet, wenn Sie Inhalte lizenzieren oder veröffentlichen
Wenn Ihr Unternehmen Einnahmen aus bezahlpflichtigen, abonnementgeschützten oder lizenzierten Inhalten erzielt, verändert dieser Aktenbestand Ihre Verhandlungsposition gegenüber jedem KI-Anbieter, der Ihr Material gesammelt hat oder sammeln könnte. Sie müssen nicht mehr beweisen, dass der Anbieter wusste, dass das Sammeln bezahlpflichtiger Inhalte riskant war. Bei einem Unternehmen, das Modelle mit Ihrer Arbeit trainiert, kann man annehmen, dass es interne Unterlagen zu dieser Entscheidung besitzt, und Gerichte sind inzwischen bereit, sie zu entsiegeln. Der praktische Schritt: Behandeln Sie jede aktuelle oder frühere KI-Trainingsnutzung Ihrer Inhalte jetzt als Lizenzgespräch, nicht als Klage, die erst nach nachgewiesenem Schaden folgt.
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