KI & Urheberrecht

LG München I zu SUNO: Warum das GEMA-Urteil gegen den KI-Musikgenerator aus Sicht des LG konsequent ist

Wolfgang Riegger

Das Landgericht München I hat mit Urteil vom 31. Juli 2026 der Klage der GEMA gegen den KI-Musikgenerator SUNO überwiegend stattgegeben. Nachdem zunächst nur die Pressemitteilung vorlag, sind nun auch die Entscheidungsgründe veröffentlicht. Sie zeigen noch deutlicher, warum das Urteil für Anbieter von KI-Systemen, die Musikbranche und Unternehmen, die KI-Tools einsetzen, erhebliche Bedeutung hat.

Die Entscheidung betrifft bekannte Musikwerke wie „Atemlos durch die Nacht“, „Rasputin“, „Big in Japan“, „Forever Young“, „Daddy Cool“ sowie den Refrain von „Mambo No. 5“. Nicht Gegenstand des Verfahrens waren Verletzungen durch Liedtexte. Es ging also nicht um die Frage, ob SUNO Songtexte übernommen hat, sondern um den Schutz der Musik selbst.

Das Urteil ist nach der Entscheidung des LG München I im Verfahren GEMA gegen OpenAI keine große Überraschung. Bereits dort hatte die Kammer angenommen, dass urheberrechtlich geschützte Inhalte in einem KI-Modell memorisiert und dadurch vervielfältigt sein können. In meinem Blogartikel vom 14.11.2025 zu GEMA gegen OpenAI hatte ich darauf hingewiesen, dass die Kammer eine strenge Linie verfolgt: Wenn geschützte Inhalte im Modell reproduzierbar angelegt sind und durch einfache Prompts wieder ausgegeben werden können, liegt aus Sicht des Gerichts mehr vor als bloßes statistisches Lernen.

Genau diese Linie setzt das LG München I nun bei Musikwerken fort.

Worum ging es in dem Verfahren?

SUNO bietet einen KI-basierten Musikgenerator an. Nutzer können Prompts eingeben und daraus neue Musikstücke erzeugen lassen. Die GEMA machte geltend, dass SUNO urheberrechtlich geschützte Musikwerke zum Training verwendet habe und dass diese Werke in den Modellen memorisiert seien. Außerdem seien sie in den erzeugten Outputs wiedererkennbar.

Nach den Urteilsgründen enthielt der Trainingsdatensatz von SUNO auch die streitgegenständlichen Musikwerke. SUNO hatte diese nach den Feststellungen des Gerichts über Stream-Ripping von YouTube erlangt und dabei den sogenannten Rolling Cipher umgangen. Dabei handelt es sich um eine technische Schutzmaßnahme, die das dauerhafte Herunterladen von Audio- und Videoinhalten erschweren soll.

Die GEMA erzeugte die streitgegenständlichen Outputs, indem jeweils der originale Liedtext, der gewünschte Musikstil und der Werktitel eingegeben wurden. Vorgaben zu Melodie, Harmonie, Rhythmus oder Arrangement enthielten die Prompts nicht. SUNO hielt dem entgegen, die Outputs seien durch gezieltes Prompting der Klägerseite provoziert worden. Das Gericht folgte dem nicht.

Die Entscheidungsgründe zeigen: Es geht nicht nur um den Output

Die nun vorliegenden Urteilsgründe machen deutlich, dass das LG München I nicht nur auf die am Ende erzeugten Musikstücke schaut. Die Kammer betrachtet die gesamte technische Nutzungskette: Beschaffung der Trainingsdaten, Preprocessing, Tokenisierung, Feature-Extraktion, Erstellung von Trainings-, Validierungs- und Testdatensätzen, Speicherung im Modell und spätere Ausgabe.

Das ist ein zentraler Punkt. Die urheberrechtliche Prüfung beginnt nach dieser Sichtweise nicht erst dort, wo ein Nutzer ein möglicherweise rechtsverletzendes Musikstück erzeugt. Bereits das Training und die technische Verarbeitung geschützter Werke können relevante Vervielfältigungen sein.

Das Gericht beschreibt dabei auch die technische Architektur des SUNO-Systems. Danach beruht der Musikgenerator unter anderem auf einem generativen vortrainierten Transformer-Modell und einem Diffusionsmodell. Die Audiodaten wurden in kleinere Einheiten zerlegt, tokenisiert, vektorisiert und zusammen mit Metadaten verarbeitet. Gerade diese technische Aufbereitung führt nach Auffassung des Gerichts nicht dazu, dass das Urheberrecht von vornherein nicht mehr eingreift.

Für die Praxis bedeutet das: Es genügt nicht, die Nutzung geschützter Werke technisch als Datenanalyse, Tokenisierung oder Mustererkennung zu beschreiben. Entscheidend bleibt, ob geschützte Werkbestandteile im Modell oder im Output wiedererkennbar und reproduzierbar werden.

Memorisierung als urheberrechtliche Vervielfältigung

Der wichtigste Punkt der Entscheidung ist die Memorisierung. Das LG München I geht davon aus, dass die streitgegenständlichen Musikwerke reproduzierbar in den SUNO-Modellen enthalten waren. Das Gericht stützt sich dabei auf den Abgleich der Trainingsdaten mit den später erzeugten Outputs. Angesichts der Komplexität und Länge der Musikwerke schloss die Kammer einen Zufall als Ursache der Wiedergabe aus.

Damit überträgt das Gericht seine Linie aus GEMA gegen OpenAI von Liedtexten auf Musikwerke. Die zentrale Brücke ist nicht der Werktyp, sondern die technische und rechtliche Bewertung der Memorisierung.

Wenn ein KI-Modell geschützte Inhalte nicht nur analysiert, sondern so übernimmt, dass sie später durch vergleichsweise einfache Prompts wieder hervortreten, kann dies nach Auffassung des LG München I eine Vervielfältigung im Sinne von § 16 UrhG sein.

Das ist für KI-Anbieter ein erheblicher Risikopunkt. Die Verteidigung, ein Modell speichere keine Werke, sondern nur mathematische Parameter, hilft jedenfalls dann nicht weiter, wenn das Gericht aus den Outputs auf eine reproduzierbare Übernahme der Werke im Modell schließt.

Die Prompts waren aus Sicht des Gerichts nicht entscheidend genug

SUNO hatte argumentiert, die streitgegenständlichen Outputs seien durch gezielte und wiederholte Prompt-Versuche der GEMA erzeugt worden. Tatsächlich zeigen die Urteilsgründe, dass bei einzelnen Werken zahlreiche identische Prompts eingegeben wurden, etwa bei „Atemlos durch die Nacht“ und „Big in Japan“.

Das Gericht hielt dies aber nicht für ausreichend, um die Verantwortung auf die Nutzerseite zu verlagern. Entscheidend war, dass die Prompts keine konkreten musikalischen Vorgaben enthielten. Die GEMA gab zwar den Liedtext, den Stil und den Werktitel ein, aber keine Melodie, keine Harmonie, keinen Rhythmus und kein Arrangement.

Das ist für die Praxis wichtig. Das Urteil sagt nicht, dass jeder beliebige ähnliche Output automatisch eine Memorisierung beweist. Es sagt aber: Wenn bereits relativ einfache Prompts ausreichen, um komplexe geschützte Musikwerke wiedererkennbar hervorzubringen, spricht dies aus Sicht des Gerichts stark dafür, dass das Werk im Modell angelegt ist.

Text- und Data-Mining ist kein Freibrief

SUNO berief sich auch auf die Schranke des Text- und Data-Mining nach § 44b UrhG. Das LG München I ließ diese Verteidigung nicht durchgreifen.

Besonders wichtig ist dabei die Rolle des rechtmäßigen Zugangs. Nach den Urteilsgründen hatte SUNO die streitgegenständlichen Werke durch Stream-Ripping von YouTube erlangt und dabei den Rolling Cipher umgangen. Das ist für § 44b UrhG erheblich, weil die Schranke grundsätzlich voraussetzt, dass die genutzten Werke rechtmäßig zugänglich sind.

Wer Inhalte unter Umgehung technischer Schutzmaßnahmen beschafft, kann sich nach dieser Logik nicht ohne Weiteres darauf berufen, er betreibe nur privilegiertes Text- und Data-Mining.

Hinzu kommt: Die Kammer sieht jedenfalls die Memorisierung geschützter Werke im Modell nicht als von § 44b UrhG gedeckt an. Die Schranke soll Datenanalyse ermöglichen, nicht aber dazu führen, dass geschützte Werke dauerhaft im Modell angelegt und später wieder ausgegeben werden können.

Damit bestätigt das Gericht eine Linie, die bereits im OpenAI-Verfahren sichtbar war. Text- und Data-Mining erlaubt nicht automatisch jede Nutzung urheberrechtlich geschützter Inhalte im KI-Training. Entscheidend sind Zugang, Nutzungsvorbehalte, Zweck der Vervielfältigung und vor allem die Frage, ob geschützte Inhalte später wieder reproduzierbar werden.

Die KI-Verordnung ersetzt keine Lizenz

Praxisrelevant ist auch ein weiterer Punkt aus den Urteilsgründen: SUNO berief sich sinngemäß darauf, dass die KI-Verordnung Transparenzpflichten für Anbieter allgemeiner KI-Modelle vorsieht. Daraus folge aber nach der Logik des Gerichts keine urheberrechtliche Erlaubnis.

Das ist richtig und wichtig. Die KI-Verordnung regelt Pflichten für Anbieter von KI-Systemen, etwa Transparenz- und Dokumentationspflichten. Sie ersetzt aber keine Lizenz. Wer Trainingsinhalte dokumentiert oder zusammenfasst, erhält dadurch nicht automatisch das Recht, geschützte Musikwerke ohne Zustimmung zu nutzen.

Für Unternehmen bedeutet das: Compliance mit der KI-Verordnung ist nicht gleichbedeutend mit urheberrechtlicher Rechtmäßigkeit. KI-Anbieter müssen beides getrennt prüfen.

Öffentliche Wiedergabe statt öffentlicher Zugänglichmachung

Ein dogmatisch wichtiger Punkt wird erst durch die Entscheidungsgründe richtig deutlich: Das LG München I hat keine Verletzung des Rechts der öffentlichen Zugänglichmachung nach § 19a UrhG zugesprochen. Es nimmt aber eine öffentliche Wiedergabe als unbenannten Fall des § 15 Abs. 2 UrhG an.

Das ist ein feiner, aber wichtiger Unterschied. Bei der öffentlichen Zugänglichmachung geht es typischerweise darum, dass ein konkretes Werk so bereitgestellt wird, dass Mitglieder der Öffentlichkeit es von Orten und zu Zeiten ihrer Wahl abrufen können. Bei einem KI-Modell ist diese Struktur schwieriger zu greifen, weil nicht einfach eine bestimmte Datei zum Abruf bereitsteht.

Das Gericht geht aber dennoch davon aus, dass das Angebot des Modells und der Anwendung eine öffentliche Wiedergabe darstellen kann, wenn geschützte Werke im Modell memorisiert sind und über das System wieder hervortreten können.

Für KI-Anbieter ist diese Begründung besonders relevant. Sie zeigt, dass Gerichte nicht zwingend an klassischen Kategorien der Datei- oder Plattformbereitstellung festhalten müssen. Auch der Betrieb eines generativen Systems kann urheberrechtlich als Wiedergabehandlung eingeordnet werden.

Auch das Training in den USA half SUNO nicht

Ein weiterer wichtiger Aspekt betrifft das Training in den USA. Das LG München I bejahte seine Zuständigkeit auch für Ansprüche wegen Verletzungshandlungen auf dem Gebiet der USA. Nach dem Schutzlandprinzip prüfte es insoweit US-amerikanisches Recht und verneinte eine Rechtfertigung durch fair use.

Das Gericht grenzte den SUNO-Fall von US-Verfahren ab, in denen Gerichte KI-Training als fair use angesehen hatten. Der entscheidende Unterschied: Im SUNO-Fall waren nach Auffassung des LG München I die Trainingswerke in den Outputs wiedererkennbar. Die Nutzung blieb also nicht auf eine abstrakte Analyse beschränkt.

Damit wird die Entscheidung auch international bedeutsam. Das Gericht stellt nicht pauschal jedes KI-Training mit geschützten Werken unter Verletzungsverdacht. Es sagt aber: Wenn ein Modell geschützte Werke so übernimmt, dass sie später wesentlich ähnlich ausgegeben werden, spricht dies gegen eine Rechtfertigung durch fair use.

Warum das Urteil nach GEMA gegen OpenAI konsequent ist

Das SUNO-Urteil wirkt auf den ersten Blick spektakulär, ist aber im Lichte der bisherigen Rechtsprechung des LG München I konsequent. Im Verfahren GEMA gegen OpenAI ging es um Liedtexte. Im Verfahren gegen SUNO geht es um Musikwerke. Die rechtliche Kernfrage ist aber dieselbe:

Was passiert urheberrechtlich, wenn ein KI-Modell geschützte Inhalte nicht nur auswertet, sondern sie so übernimmt, dass sie später wieder reproduzierbar sind?

Das LG München I beantwortet diese Frage erneut zugunsten der Rechteinhaber. Die Kammer sieht in der Memorisierung eine Vervielfältigung. Sie lehnt eine pauschale Rechtfertigung durch Text- und Data-Mining ab. Sie verlagert die Verantwortung nicht auf den Nutzer, wenn einfache Prompts ausreichen und das Modell selbst die geschützten Strukturen hervorbringt.

Damit entsteht eine klare Linie: KI-Training ist nicht schon deshalb urheberrechtsfrei, weil es technisch komplex ist. Entscheidend bleibt, ob geschützte Inhalte übernommen, gespeichert, reproduzierbar gemacht oder in Outputs wiedererkennbar genutzt werden.

Was Unternehmen daraus lernen sollten

Für Anbieter von KI-Systemen ist das Urteil ein deutliches Warnsignal. Wer urheberrechtlich geschützte Werke zum Training nutzt, muss die Herkunft der Trainingsdaten, Nutzungsvorbehalte, technische Schutzmaßnahmen und Lizenzfragen sauber prüfen.

Besonders riskant ist es, Inhalte durch Stream-Ripping oder unter Umgehung technischer Schutzmaßnahmen zu beschaffen. In solchen Fällen wird es schwer, sich auf rechtmäßigen Zugang oder Text- und Data-Mining zu berufen.

Für Unternehmen, die KI-Tools einsetzen, ist die Entscheidung ebenfalls relevant. Zwar richtet sich das Urteil gegen den Anbieter des KI-Musikgenerators. Dennoch zeigt es, dass Outputs generativer KI urheberrechtliche Risiken enthalten können. Wer KI-generierte Musik, Texte, Bilder oder sonstige Inhalte kommerziell nutzt, sollte prüfen, ob das eingesetzte System verlässliche Rechte- und Risikomechanismen bietet.

Für Rechteinhaber, Musikverlage und Urheber stärkt das Urteil die Position gegenüber KI-Anbietern. Es zeigt, dass Gerichte bereit sind, technische Vorgänge im Modell urheberrechtlich zu bewerten und die Verantwortung nicht allein auf Nutzer abzuwälzen.

Einordnung

Das Urteil ist nicht rechtskräftig. Angesichts der grundsätzlichen Bedeutung ist damit zu rechnen, dass die Sache höhere Instanzen beschäftigen wird.

Gleichwohl ist die Richtung klar: Das LG München I entwickelt eine urheberrechtliche Linie für generative KI, die die Rechteinhaber stärkt und die technische Argumentation der Anbieter nicht unkritisch übernimmt. Wer geschützte Werke trainiert, memorisiert und später in Outputs wiedererkennbar macht, bewegt sich nach dieser Rechtsprechung in einem erheblichen Haftungsrisiko.

Die Entscheidungsgründe zeigen damit noch deutlicher als die Pressemitteilung: Der Fall SUNO ist kein isolierter Musikstreit. Er ist ein weiterer Baustein in der rechtlichen Einordnung generativer KI.

Entscheidungsdaten

Gericht: Landgericht München I, 42. Zivilkammer

Datum: 31. Juli 2026

Aktenzeichen: 42 O 763/25

Urteil GEMA gegen SUNO

Wolfgang Riegger

Die auf das Urheberrecht spezialisierte 42. Zivilkammer des Landgerichts München I hat mit Urteil vom heutigen Tag den Ansprüchen auf Unterlassung, Auskunft und Schadensersatz der GEMA gegen SUNO, dem Anbieter eines auf künstlicher Intelligenz (KI) beruhenden Musikgenerators, überwiegend stattgegeben (Az. 42 O 763/25).

Das Urteil betrifft die sechs bekannten Musikwerke „Atemlos durch die Nacht“ von Kristina Bach, „Rasputin“ von Frank Farian, Fred Jay und George Reyam, „Big in Japan“ und „Forever Young“ von Marian Gold, Bernhard Lloyd und Frank Mertens, der Refrain des Stücks „Mambo No. 5 A little bit of“ von David Lubega und Christian Pletschacher sowie „Daddy Cool“ von Frank Farian. Nicht streitgegenständlich waren Verletzungen durch die Liedtexte.

Die Klägerin ist eine Verwertungsgesellschaft. Zur Begründung hatte sie vorgetragen, die Musikwerke seien im Rahmen des Trainings vervielfältigt worden und in dem Musikgenerator zu Grunde liegenden KI-Modell der Beklagten memorisiert. Durch die Ausgabe als Outputs sei es zu weiteren Rechtsverletzungen gekommen. Geltend gemacht wurden Urheberrechtsverletzungen in den USA und in Deutschland. Bei der Generierung der streitgegenständlichen Outputs gab die Klägerseite jeweils den originalen Liedtext des Musikstücks, den gewünschten Musikstil und den Werktitel in die Eingabemaske des Musikgenerators ein. Die Prompts enthielten keine Vorgaben zu Melodie, Harmonie, Rhythmus oder Arrangement.

Die Beklagte bietet einen auf KI beruhenden Musikgenerator an, der auf Anfrage von Nutzern Musikstücke erstellt. Der Trainingsdatensatz der Beklagten für ihr Modell enthielt auch die streitgegenständlichen Musikwerke. Die Beklagte setzte sogenannte Stream-Ripping Techniken ein, um diese Musikwerke von der Plattform YouTube zu extrahieren und kopieren. Dabei umging sie den sogenannten Rolling Cipher, eine von der Plattform implementierte technische Schutzmaßnahme, die das Herunterladen von Audio- und Videoinhalten verhindern soll.

Die Beklagte hatte gegen die erhobenen Ansprüche eingewandt, die streitgegenständlichen Musikstücke seien bereits nicht urheberrechtlich geschützt. Zudem seien sie in den Outputs nicht wiedererkennbar. Die Trainingsdaten seien weder im Modell enthalten noch darin gespeichert. Die Gewichte und Parameter des Modells bildeten mathematisch erlernte Muster und verallgemeinerte Merkmale aus den Trainingsdaten ab, wie syntaktische, semantische und kontextuelle Zusammenhänge. Etwaige Ähnlichkeiten in den Outputs seien auf prompt-induzierte Einschränkungen des Suchraums sowie auf statistisch erlernte Muster zurückzuführen. Das Training mit den Musikstücken sei nach dem anzuwendenden US-amerikanischen Recht von dem Institut des fair use gedeckt, wobei das angerufene Gericht für diese Prüfung bereits nicht zuständig sei. Die angegriffenen Outputs seien das Resultat komplexer, iterativ verfeinerter Prompts der Klägerin, daher sei der Zurechnungszusammenhang durch die dazwischentretende, zielgerichtete Nutzerhandlung unterbrochen. Soweit deutsches Recht anwendbar sei, liege keine urheberrechtlich relevante Nutzungshandlung vor. Eventuelle Rechtseingriffe seien durch die Schranken des Text- und Data-Mining gerechtfertigt.

Nach der Entscheidung der erkennenden Kammer stehen der Klägerin die geltend gemachten Ansprüche sowohl aufgrund der gegebenen Vervielfältigung der Musikstücke im Rahmen des in den USA erfolgten Trainings, als auch aufgrund der in Deutschland Vervielfältigung im Modell und der Wiedergabe in den Outputs zu.

Im Einzelnen:

Nach der Entscheidung der Kammer ist diese nach § 131 Abs. 1 und 2 VGG (einem Gesetz, dass die Wahrnehmung von Urheberrechten und verwandten Schutzrechten durch Verwertungsgesellschaften, wie die GEMA, regelt) international für die Ansprüche zuständig, die aufgrund von Verletzungshandlungen auf dem Gebiet der USA geltend gemacht werden. Die Vorschrift gelte sowohl für die örtliche als auch die internationale Zuständigkeit und sehe einen besonderen Gerichtsstand des Sachzusammenhangs für die insofern privilegierten Verwertungsgesellschaften vor, deren Zweck die Wahrnehmung von Urheberrechten ist.

Nach Überzeugung der Kammer seien die streitgegenständlichen Musikstücke reproduzierbar in den Modellen Version v3.5 und v4 der Beklagten enthalten. Die Modelle waren auf Servern in Deutschland gespeichert. Aus der informationstechnischen Forschung sei bekannt, dass Trainingsdaten in KI-Modellen enthalten sein können und sich als Outputs extrahieren lassen. Dies werde als Memorisierung bezeichnet. Eine solche liege vor, wenn die KI-Modelle beim Training dem Trainingsdatensatz nicht nur Informationen entnähmen, sondern sich in den nach dem Training spezifizierten Parametern eine Übernahme auch des Inhalts der Trainingsdaten finde. Eine solche Memorisierung sei durch einen Abgleich der Musikstücke, die in den Trainingsdaten enthalten waren, mit den Wiedergaben in den Outputs festgestellt. Angesichts der Komplexität und Länge der Musikstücke sei der Zufall als Ursache für die Wiedergabe der Musikstücke ausgeschlossen.

Durch die Memorisierung sei eine Verletzung des Vervielfältigungsrechts nach § 16 UrhG gegeben. Diese Vervielfältigung in den Modellen sei nicht durch die Schrankenbestimmungen des Text und Data Mining des § 44b UrhG gedeckt.Auch durch die Wiedergabe der Musikstücke in den Outputs in Deutschland hätten die Beklagten nach der Entscheidung der Kammer unberechtigt die streitgegenständlichen Musikwerke vervielfältigt und öffentlich wiedergegeben. In den Outputs seien die originellen Elemente der Musikstücke wiedererkennbar. Hierfür sei die Beklagte und nicht die Nutzer verantwortlich. Die Outputs seien durch einfach gehaltene und ergebnisoffene Prompts generiert worden, die lediglich die Liedtexte und den Musikstil vorgegeben hatten. Die Beklagten betrieben die KI-Modelle, für die die Musikstücke als Trainingsdaten ausgewählt und mit denen sie trainiert worden sind. Sie seien für die Architektur der Modelle und die Memorisierung der Trainingsdaten verantwortlich. 

Damit hätten die von der Beklagten betriebenen Modelle die ausgegebenen Outputs inhaltlich bestimmt.

Zudem stelle bereits das Angebot des Modells und die Anwendung der Beklagten zur Generierung von Musik ein Verstoß gegen das unbenannte Recht der öffentlichen Wiedergabe nach § 15 Abs. 2 UrhG dar.

Für das und beim Training in den USA seien Vervielfältigungen der Musikwerke gefertigt worden. Nach dem Schutzlandprinzip sei für die Rechtsverletzungen auf dem Gebiet der USA US-amerikanisches Recht anwendbar. Da sich die Musikwerke in den Outputs wiederfänden, seien die Vervielfältigungen nach dem anwendbaren US-amerikanischen Recht nicht von der fair use Doktrin nach 17 U.S.C. § 107 gedeckt.

Der Sachverhalt unterscheide sich signifikant von dem, der den Verfahren Bartz und Kadrey zugrunde lag, und in denen zwei US-amerikanische Gerichte das Training von KI-Modellen als von fair use gedeckt ansahen. Während in den beiden Verfahren die Trainingsdaten nicht oder nicht substanziell in den Outputs dem Benutzer zugänglich gemacht worden waren, seien hier nach Eingabe von einfachen und ergebnisoffenen Prompts Outputs von der Beklagten generiert worden, die den Originalwerken wesentlich ähnlich seien. Sämtliche im Rahmen der fair use Prüfung nach den Vorgaben des Supreme Courts in seiner Warhol Entscheidung zu prüfende Faktoren sprächen gegen die Beklagte.

Das Urteil ist nicht rechtskräftig.

Pressemitteilung des LG München I vom 31.07.26

LG Frankfurt: Wenn KI aus Produktfotos neue Bilder macht

Wolfgang Riegger

Das LG Frankfurt am Main hat mit Urteil vom 27. Mai 2026 eine für Onlinehändler, Hersteller und Agenturen wichtige Entscheidung getroffen. Es ging um Produktbilder für Kabeldurchführungen bei Photovoltaikanlagen, die auf eBay verwendet wurden. Der Kläger meinte, ein Wettbewerber habe seine Produktfotos mit Hilfe von KI bearbeitet und anschließend für eigene Angebote genutzt. Das Gericht wies die Klage jedoch vollständig ab.

Worum ging es?

Beide Parteien verkauften Kabeldurchführungen für PV-Anlagen über eBay. Der Kläger hatte eigene Produktbilder verwendet. Später stellte er fest, dass die Beklagte ähnliche Bilder nutzte. Er ging davon aus, dass seine Fotos in ein KI-System hochgeladen und dort so verändert worden seien, dass neue, aber immer noch auf seinen Bildern beruhende Produktbilder entstanden.

Zur Begründung verwies der Kläger unter anderem darauf, dass er sein eigenes Bild selbst in ChatGPT hochgeladen und mit einem Prompt bearbeiten ließ. Das Ergebnis habe dem Bild der Beklagten geähnelt. Daraus leitete er ab, dass auch die Beklagte diesen Weg gegangen sein müsse.

Der Kläger verlangte Unterlassung, Auskunft, Zahlung einer Nutzungsgebühr und Erstattung vorgerichtlicher Anwaltskosten.

Warum scheiterte die Klage?

Das LG Frankfurt sah keinen Unterlassungsanspruch. Entscheidend waren drei Punkte.

Erstens unterschied das Gericht zwischen einem einfachen Produktfoto und einem Lichtbildwerk. Das tatsächlich fotografierte Bild des Klägers war zwar als einfaches Lichtbild geschützt. Es erreichte aber nach Auffassung des Gerichts nicht die höhere Schutzstufe eines Lichtbildwerks. Es handelte sich um eine sachliche Aufnahme, die vor allem zeigen sollte, wie das Produkt auf einem Dach verwendet wird. Bildausschnitt und Perspektive folgten damit eher dem praktischen Zweck als einer besonderen kreativen Gestaltung.

Das ist für Unternehmen wichtig: Auch einfache Produktfotos sind nicht schutzlos. Ihr Schutzbereich ist aber enger. Je sachlicher und funktionaler ein Foto gestaltet ist, desto eher beschränkt sich der Schutz auf identische oder nahezu identische Übernahmen.

Zweitens konnte der Kläger nach Auffassung des Gerichts nicht beweisen, dass die Beklagte sein Foto überhaupt als KI-Vorlage benutzt hatte. Dass man mit ChatGPT aus dem eigenen Foto ein ähnliches Ergebnis erzeugen kann, reicht als Beweis nicht aus. Die Beklagte hatte eigene Ausgangsbilder vorgelegt und erklärt, diese selbst angefertigt und mit KI-Werkzeugen überarbeitet zu haben. Für das Gericht war deshalb nicht mit der notwendigen Sicherheit feststellbar, dass tatsächlich das Bild des Klägers verwendet worden war.

Drittens sah das Gericht selbst bei unterstellter Nutzung des klägerischen Fotos keinen Eingriff in dessen Schutzbereich. Die Bilder wiesen zwar Ähnlichkeiten auf. Es gab aber auch deutliche Unterschiede: etwa beim Bildausschnitt, bei der Form und Breite der Aussparung im Dachziegel, bei der Position der Kabel, bei der Anordnung des farbigen Kabels und bei der Farbwirkung der Dachziegel. Das genügte dem Gericht, um anzunehmen, dass das ursprüngliche Lichtbild im neuen Bild nicht mehr hinreichend wiedererkennbar war.

CAD-Bilder sind nicht automatisch Lichtbilder

Besonders praxisrelevant ist auch die Einschätzung des Gerichts zu CAD-Darstellungen. Ein weiteres Bild des Klägers war kein Foto, sondern aus einem CAD-Modell erzeugt worden. Das LG Frankfurt stellte klar: Eine solche CAD-Darstellung ist nicht automatisch als Lichtbild nach § 72 UrhG geschützt. Denn es fehlt an einer unmittelbaren fotografischen Abbildung eines realen Geschehens.

Ein Schutz kann zwar grundsätzlich als Werk der angewandten Kunst oder als technische Darstellung in Betracht kommen. Dafür muss die Darstellung aber eine ausreichende Schöpfungshöhe erreichen. Bei einer eher technischen, möglichst originalgetreuen Abbildung zur Veranschaulichung der Montage sah das Gericht diese Voraussetzung nicht als erfüllt an.

Für Hersteller, Händler und Produktdesigner bedeutet das: Wer CAD-Renderings, 3D-Visualisierungen oder technische Produktgrafiken nutzt, sollte nicht automatisch davon ausgehen, dass diese Bilder denselben Schutz genießen wie Fotografien. Entscheidend ist, ob sich in der Darstellung eine eigene kreative Gestaltung zeigt.

Was bedeutet das für KI-Bilder im Onlinehandel?

Das Urteil ist kein Freibrief für die Nutzung fremder Produktfotos. Wer ein fremdes Foto in ein KI-Tool hochlädt und daraus ein Bild erzeugt, kann weiterhin Rechte verletzen. Das gilt besonders dann, wenn prägende, geschützte Elemente des Originals übernommen werden und im Ergebnis wiedererkennbar bleiben.

Das Urteil zeigt aber auch: Derjenige, der eine Urheberrechtsverletzung behauptet, muss sie beweisen können. Eine bloße Ähnlichkeit zwischen Produktbildern reicht nicht. Auch der Umstand, dass sich mit einem KI-Tool aus dem eigenen Bild ein ähnliches Resultat erzeugen lässt, beweist noch nicht, dass der Wettbewerber tatsächlich genau dieses Bild verwendet hat.

Für die Praxis ist das ein erheblicher Punkt. KI kann viele sachliche Produktbilder in einem ähnlichen Stil erzeugen, gerade wenn es um denselben Gegenstand, dieselbe Funktion und einen naheliegenden Blickwinkel geht. Bei technischen Produkten liegt eine gewisse Ähnlichkeit oft in der Natur der Sache.

Was Unternehmen jetzt beachten sollten

Unternehmen sollten die Entstehung ihrer Produktbilder besser dokumentieren. Dazu gehören Originaldateien, Bildserien, Rohdaten, Projektdateien, Zeitstempel, verwendete Prompts und Zwischenschritte bei KI-Bearbeitungen. Wer später Ansprüche durchsetzen oder sich gegen Vorwürfe verteidigen will, braucht eine nachvollziehbare Entstehungskette.

Außerdem lohnt es sich, Produktfotos nicht nur technisch sauber, sondern möglichst individuell zu gestalten. Besondere Perspektiven, Lichtführung, Hintergründe, Arrangements oder wiedererkennbare Bildserien können helfen, den Schutzbereich zu stärken. Rein funktionale Produktfotos bleiben zwar geschützt, sind aber in der Durchsetzung oft schwieriger.

Wer KI für Produktbilder nutzt, sollte möglichst eigene Fotos, eigene Renderings oder lizenzierte Vorlagen einsetzen. Fremde Produktbilder von Wettbewerbern in KI-Tools hochzuladen, ist rechtlich riskant. Das gilt nicht nur wegen möglicher Urheberrechtsverletzungen, sondern auch wegen Beweisproblemen, Plattformregeln und wettbewerbsrechtlicher Risiken.

Bei CAD-Renderings sollten Unternehmen zusätzlich prüfen, ob ergänzende Schutzrechte in Betracht kommen, etwa Designschutz, Markenrecht oder wettbewerbsrechtlicher Leistungsschutz. Gerade bei technischen Produkten kann das Urheberrecht allein zu kurz greifen.

Ein wichtiger prozessualer Hinweis

Das Gericht befasste sich auch mit dem Argument, das Hochladen eines Bildes in ein KI-System könne eine Vervielfältigung darstellen. Darüber entschied es aber nicht abschließend. Der Grund: Der Kläger hatte seinen Antrag nicht entsprechend formuliert und außerdem nicht bewiesen, dass die Beklagte sein Bild tatsächlich in ein KI-System eingespeist hatte.

Das zeigt: Bei KI-Fällen kommt es nicht nur auf die materielle Rechtslage an, sondern auch auf eine präzise Antragstellung. Wer gegen KI-gestützte Bildnutzung vorgeht, muss genau überlegen, welche Handlung angegriffen werden soll: das Hochladen, die Bearbeitung, die Veröffentlichung oder die Nutzung des erzeugten Outputs.

Fazit

Das LG Frankfurt stärkt nicht pauschal KI-Nutzer, setzt aber klare Grenzen für urheberrechtliche Ansprüche bei einfachen Produktfotos. Entscheidend bleiben der Schutzumfang des Ausgangsbildes, die Wiedererkennbarkeit geschützter Merkmale und vor allem der Beweis, dass das eigene Bild tatsächlich verwendet wurde.

Für Unternehmer ist die Entscheidung ein Warnsignal in beide Richtungen. Wer eigene Produktbilder schützen will, sollte kreativer gestalten und besser dokumentieren. Wer KI für Produktbilder einsetzt, sollte eigene oder sauber lizenzierte Ausgangsmaterialien verwenden und den Entstehungsprozess ebenfalls dokumentieren.

Gericht: LG Frankfurt am Main, 6. Zivilkammer
Datum: 27.05.2026
Aktenzeichen: 2-06 O 347/25

OLG Düsseldorf: KI-Bild nach Foto-Vorlage – warum das Motiv allein nicht reicht

Wolfgang Riegger

Das Oberlandesgericht Düsseldorf hat am 02.04.2026 entschieden, dass die Veröffentlichung einer mit KI erzeugten Abbildung, die auf einem Foto basiert, im konkreten Fall keine Urheberrechtsverletzung war. Der Fall eignet sich besonders, um zwei Dauerfragen zu klären: Was macht bei Fotos die urheberrechtliche „Werkqualität“ aus? Und gibt es so etwas wie einen Motivschutz?

Worum ging es?

Ausgangspunkt war ein Unterwasserfoto: Ein Hund greift unter der Wasseroberfläche nach einem roten Spielzeug. Ein früherer Kooperationspartner lud die Bilddatei in eine KI-Software und ließ daraus eine neue Abbildung erzeugen. Diese wirkte comichaft und wurde online veröffentlicht. Nach erfolgloser Abmahnung beantragte die Antragstellerseite im Eilverfahren, die Nutzung der Abbildung zu untersagen. Details zum Entstehungsprozess (insbesondere zu Prompts) waren nicht bekannt.

Das Landgericht Düsseldorf lehnte den Antrag ab. Die sofortige Beschwerde blieb vor dem OLG Düsseldorf ohne Erfolg.

Was bei Fotos die Werkqualität ausmacht

Urheberrechtlich geschützt ist ein „Werk“ nur dann, wenn es eine persönliche geistige Schöpfung ist. Bei Fotos bedeutet das: Schutz entsteht nicht automatisch, sondern durch freie kreative Entscheidungen, die sich im Bild konkret widerspiegeln.

Typische Schutzträger bei Fotografien sind insbesondere:

  • Wahl des Bildausschnitts
  • Perspektive und Blickwinkel
  • Licht, Beleuchtung und Stimmung
  • Komposition (Anordnung, Schwerpunkt, Bildaufbau)
  • Schärfe/Unschärfe und Dynamik als Ergebnis von Blende und Belichtungszeit
  • Timing des Moments, soweit es eine kreative Entscheidung ist und sich im Ergebnis niederschlägt

Nicht geschützt sind demgegenüber bloße Ideen. Das ist wichtig, weil im Urheberrecht nicht die abstrakte Bildidee geschützt wird, sondern das konkret ausgeformte Ergebnis.

Das OLG Düsseldorf knüpft außerdem an die (europarechtlich geprägte) Leitlinie an: Entscheidend ist, ob im beanstandeten Gegenstand genau diejenigen Elemente wiedererkennbar übernommen wurden, die Ausdruck der freien kreativen Entscheidungen sind. Ein bloßer Vergleich des „Gesamteindrucks“ kann dabei in die Irre führen, weil es im Urheberrecht nicht um Ähnlichkeit als solche geht, sondern um die Übernahme schöpferischer Elemente.

Auf den Fall bezogen: Der Senat ordnete das Ausgangsfoto als Lichtbildwerk ein, sah die schöpferischen Elemente aber in der konkreten fotografischen Umsetzung (realistische, dynamische Darstellung; Perspektive; Unschärfe, die Körperpartien zurücktreten lässt). In der KI-Abbildung erkannte er diese Merkmale gerade nicht wieder.

Motivschutz bei Fotografien: Grundsatz und Streitlinien

Der zentrale Satz der Entscheidung lautet sinngemäß: Thema und Motiv sind grundsätzlich nicht schutzfähig.

Damit meint das Gericht: Ein Motiv wie „Hund unter Wasser greift nach rotem Spielzeug“ ist als solches frei. Jeder darf ein solches Motiv fotografieren oder grafisch darstellen, solange nicht die konkrete kreative Ausgestaltung eines geschützten Fotos übernommen wird.

Das ist die klassische, sehr verbreitete Sicht: Kein Schutz für bloße Bildideen, keine Monopolisierung von Motiven. Das Urheberrecht soll Kreativität schützen, aber nicht verhindern, dass andere ähnliche Themen aufgreifen.

Daneben gibt es aber eine wichtige Gegenperspektive, die in der Praxis oft als „Motivschutz“ bezeichnet wird. Gemeint ist eigentlich etwas anderes: Bei inszenierten oder stark arrangierten Fotos kann das, was umgangssprachlich als „Motiv“ beschrieben wird, in Wahrheit ein Bündel konkreter Gestaltungsentscheidungen sein. Dann geht es nicht um Schutz einer Idee, sondern um Schutz eines Arrangements, einer Pose, einer spezifischen räumlichen Anordnung, einer besonderen Bilddramaturgie oder einer prägenden Komposition.

In dieser Linie wird argumentiert:

  • Ein aufwendig entwickeltes, wiedererkennbares Arrangement darf nicht dadurch schutzlos werden, dass ein Dritter es „einfach nachstellt“.
  • Bei stark inszenierten Szenen kann die kreative Leistung weniger in der Technik des Auslösens liegen, sondern in der Konzeption und Ausgestaltung der Szene, die sich im Bild manifestiert.

Die Gegenargumente sind ebenso klar:

  • Der Schutz darf nicht zu einer faktischen Sperre für Bildideen führen.
  • Nicht jede Übereinstimmung in Pose oder Requisite ist schon die Übernahme schöpferischer Elemente; vieles ist branchenüblich oder durch den Gegenstand vorgegeben.

Das OLG Düsseldorf positioniert sich im konkreten Fall deutlich auf der Seite des Grundsatzes „kein Motivschutz“: Die von der Antragstellerseite betonten Übereinstimmungen betreffen nach Auffassung des Senats ausschließlich das Motiv. Die kreative Ausgestaltung des Fotos (Perspektive, Unschärfe, dynamisch-realistische Anmutung) sei in der KI-Abbildung nicht wiedererkennbar. Damit seien gerade nicht die schutzbegründenden Elemente übernommen worden.

KI-Output: nicht automatisch Bearbeitung einer Vorlage

Der zweite Schwerpunkt des Urteils betrifft den Umgang mit KI-generierten Bildern im Urheberrecht. Das OLG Düsseldorf stellt klar:

  1. Eine „freie Bearbeitung“ setzt nach dem Gesetz ein neu geschaffenes Werk voraus.
  2. Bei KI-generierten Erzeugnissen kommt Werkcharakter nur in Betracht, wenn das Ergebnis trotz softwaregesteuerten Ablaufs Ausdruck kreativer Entscheidungen eines Menschen ist.

Das Gericht betont dabei: Es reicht nicht, dass eine KI irgendetwas „ausspuckt“. Entscheidend ist, ob der Mensch das konkrete Ergebnis schöpferisch geprägt hat, etwa durch hinreichend individuelle Vorgaben, durch einen kreativen Steuerungs- und Auswahlprozess oder durch nachträgliche schöpferische Bearbeitung. Eine bloße Auswahl aus mehreren KI-Vorschlägen genügt für sich genommen nicht.

Im konkreten Fall fehlte es an Vortrag dazu, wie das KI-Ergebnis kreativ beeinflusst wurde. Daher behandelte der Senat die KI-Abbildung nicht als urheberrechtliches Werk des Nutzers.

Wichtig ist zugleich die Abgrenzung: Auch wenn der KI-Output kein eigenes Werk ist, kann er trotzdem fremde Rechte verletzen, wenn er die schöpferischen Elemente eines geschützten Fotos übernimmt. Genau das verneinte das OLG Düsseldorf hier: übernommen sei nur das Motiv, nicht die kreative fotografische Ausgestaltung.

Fazit

Das Urteil des OLG Düsseldorf unterstreicht die Grundstruktur des Urheberrechts bei Fotografien: Geschützt ist nicht die Bildidee und nicht das Motiv als solches, sondern die konkrete, individuelle Gestaltung, die auf freien kreativen Entscheidungen beruht. Ob man im Ergebnis von „Motivschutz“ spricht, hängt häufig davon ab, wie stark ein Foto inszeniert ist: Je mehr das vermeintliche Motiv in Wahrheit ein prägendes Arrangement und eine spezifische Komposition ist, desto eher kann eine Nachstellung die Übernahme schöpferischer Elemente darstellen. Der Fall zeigt aber ebenso deutlich: Eine reine Motivnähe genügt nicht.

Für KI-Bilder gilt ergänzend: KI-Output ist nicht zwingend eine urheberrechtliche Bearbeitung der Vorlage und auch nicht automatisch ein eigenes Werk. Entscheidend bleibt, ob im Ergebnis schutzbegründende Elemente eines fremden Werks wiedererkennbar übernommen werden und ob sich im KI-Output menschliche kreative Entscheidungen konkret niederschlagen.

Gericht: Oberlandesgericht Düsseldorf
Datum: 02.04.2026
Aktenzeichen: I-20 W 2/26
Fundstelle: MIR 2026, Dok. 027 (MIR 04/2026)

LG Frankfurt: Wenn KI die Musik liefert, bleibt der Liedtext trotzdem geschützt

Wolfgang Riegger

In seinem Urteil vom 17.12.2025 hat das Landgericht Frankfurt am Main eine für die Praxis sehr wichtige Leitlinie gezogen: Wer einen Liedtext als Mensch schreibt, verliert den Urheberrechtsschutz nicht dadurch, dass das Stück später (teilweise) mit Hilfe von KI produziert wird. Der Fall spielte sich im Eilverfahren ab, also unter Zeitdruck – und gerade deshalb ist die Entscheidung für Unternehmer, Labels, Vertriebe, Agenturen und Creator besonders relevant.

Worum ging es?

Ein Produzent nutzte das KI-System Suno AI, um aus einem vorhandenen Text ein Lied zu erstellen (jedenfalls die Musik; über den Anteil der KI am Text wurde gestritten). Später erschien ein anderer Song einer Künstlerin über einen Digitalvertrieb, der Textbestandteile aus dem ursprünglichen Werk übernommen haben soll. Veröffentlicht wurde unter anderem über Streaming-Dienste wie Spotify; außerdem gab es begleitende Werbung in sozialen Medien.

Der Vertrieb verteidigte sich im Kern mit zwei Argumenten:

  1. Der Text des Ausgangslieds sei (angeblich) KI-generiert und deshalb gar nicht urheberrechtlich geschützt.
  2. Die Materie sei zu komplex für ein Eilverfahren – man müsse das erst „in Ruhe“ und mit Sachverständigen klären.

Die zentrale Aussage des Gerichts: Text und Musik sind getrennt zu betrachten

Das Gericht stellt klar: Ein Lied kann aus verschiedenen selbstständig verwertbaren Bestandteilen bestehen. Der Liedtext ist ein eigenes Sprachwerk. Selbst wenn die Musik vollständig KI-generiert sein sollte, kann der Text weiterhin geschützt sein – und genau daran knüpft der Unterlassungsanspruch an.

Für die Praxis bedeutet das: „KI-Song“ ist kein Freifahrtschein. Wer Textbestandteile übernimmt, kann auch dann in Anspruch genommen werden, wenn das Gesamtprodukt technisch stark KI-geprägt ist.

Schutzfähigkeit: Auch kurze und einfache Texte können reichen

Das LG Frankfurt arbeitet mit einem in der Rechtsprechung etablierten Grundsatz: Für Liedtexte gelten niedrige Anforderungen. Auch knappe, schlichte oder „unpoetische“ Formulierungen können als sogenannte kleine Münze geschützt sein, wenn sie eine persönliche Prägung erkennen lassen.

Besonders wichtig: Das Gericht lässt sich nicht davon beeindrucken, dass ein Musikgutachten den Text als „typisch KI“ einordnet (z. B. wegen Wiederholungen, logischen Brüchen oder einfachem Satzbau). Solche Merkmale können – gerade bei Lyrics – auch Stilmittel und Ausdruck künstlerischer Freiheit sein. Schlechte Qualität ist nicht automatisch fehlende Schutzfähigkeit.

KI-Verdacht und Beweislast: Wer Rechte geltend macht, muss den Schaffensprozess erklären können

Sehr praxisnah sind die Aussagen zur Darlegungs- und Glaubhaftmachungslast:

  • Grundsätzlich muss der Anspruchsteller (also derjenige, der Unterlassung verlangt) darlegen und glaubhaft machen, dass ein schutzfähiges Werk vorliegt und er Urheber ist.
  • Bringt die Gegenseite konkrete Anhaltspunkte dafür vor, dass es sich nur um nicht schutzfähigen KI-Output handelt, kann den Anspruchsteller eine Art „sekundäre Darlegungslast“ treffen: Er muss dann nachvollziehbar erklären, wie der Text entstanden ist und welche Elemente auf menschlicher Gestaltung beruhen.

Im Eilverfahren genügte dem Gericht hier eine eidesstattliche Versicherung (auch unterstützt durch eine weitere eidesstattliche Versicherung aus dem Umfeld der Entstehung). Das ist für die Praxis ein klarer Hinweis: Wer seine kreativen Schritte dokumentieren kann, ist im Streitfall deutlich besser aufgestellt.

Bearbeitung durch KI: Der Schutz endet nicht, nur weil später KI „drüberläuft“

Ein weiterer Kernpunkt: Selbst wenn spätere Versionen eines Textes im Produktionsprozess durch KI beeinflusst oder umformuliert wurden, kann die neue Fassung weiterhin im Schutzbereich des ursprünglichen (menschlichen) Textes liegen – nämlich als Bearbeitung. Entscheidend ist, ob der schutzfähige Kern und der Gesamteindruck des Originals noch erkennbar sind.

Damit nimmt das Gericht ein typisches Praxis-Szenario auf: Ein Mensch liefert Rohtext und Storyline, danach wird mit Tools iteriert. Wer später fremde Text-Strukturen oder prägende Passagen übernimmt und nur „umformuliert“, bleibt im Risiko einer unfreien Bearbeitung.

Rechtsfolgen: Vertrieb stoppen, Werbung stoppen, Auskunft erteilen

Das Gericht bestätigte die bereits erlassene einstweilige Verfügung. Untersagt wurden nicht nur weitere Veröffentlichungen/Verwertungen, sondern auch die Bewerbung des Songs. Das ist für Unternehmen besonders wichtig, weil Marketing oft schneller skaliert als die Veröffentlichung selbst.

Zusätzlich wurde ein Auskunftsanspruch zugesprochen (z. B. zu Vertriebswegen). Ein weitergehender Anspruch auf Auskunft über Gewinne wurde im Eilverfahren dagegen nicht zugesprochen.

Eilrechtsschutz trotz KI-Komplexität: Das Gericht macht den Weg frei

Der Einwand „zu schwierig für einstweilige Verfügung“ verfängt nicht. Das LG Frankfurt betont: Urheberrechtlicher Eilrechtsschutz darf nicht faktisch leer laufen, nur weil moderne Sachverhalte komplex sind. Im Eilverfahren gilt ein abgesenktes Beweismaß (Glaubhaftmachung). Parteien dürfen auch Privatgutachten einreichen; das Gericht würdigt diese dann.

Für Unternehmen heißt das: Wenn ein Release rechtsverletzend ist, kann es sehr schnell gehen – und das Risiko betrifft nicht nur den Künstler, sondern auch Vertrieb, Label und Vermarktungsstrukturen.

Gericht: Landgericht Frankfurt am Main, 6. Zivilkammer
Datum: 17.12.2025
Aktenzeichen: 2-06 O 401/25

Amtsgericht München zu KI-Logos: Wann wird Prompting zur Urheberschaft?

Wolfgang Riegger

Das Amtsgericht München hat am 13. Februar 2026 entschieden, dass drei mit einer generativen KI erzeugte Logos keinen urheberrechtlichen Schutz genießen. Der Fall ist deshalb spannend, weil das Gericht sehr konkret erklärt, wann Prompting theoretisch doch zu einem Urheberrecht am KI-Ergebnis führen kann – und warum das hier nicht gereicht hat.

Der Fall: Streit um drei KI-generierte Logos
Ein Kläger hatte mithilfe einer generativen KI drei grafische Zeichen erstellen lassen: ein Motiv mit Handschlag und Glocke, ein Motiv mit Briefumschlag vor einem säulenartigen Gebäude und ein Motiv mit Laptop und schwebendem Buch mit Paragraphenzeichen. Er nutzte diese Symbole auf seiner eigenen Website. Ein Bekannter übernahm die Logos ohne Zustimmung und verwendete sie auf seiner Website. Der Kläger verlangte Unterlassung und Löschung – gestützt auf Urheberrecht.

Die Kernfrage: Kann durch Prompting ein Urheberrecht am KI-Output entstehen?
Das Gericht stellt klar: Ein Urheberrecht am KI-Ergebnis ist nicht von vornherein ausgeschlossen. Entscheidend ist aber, ob sich im konkreten Output eine menschliche, kreative Gestaltung so niederschlägt, dass das Ergebnis als eigene geistige Schöpfung eines Menschen angesehen werden kann.

Mit anderen Worten: Prompting kann eine schöpferische Leistung sein – aber nur, wenn es tatsächlich den Ausdruck des Ergebnisses prägt und nicht nur eine Aufgabenbeschreibung an die Maschine darstellt.

Die Begründung des Gerichts: Maßstab ist menschliche Originalität, nicht Aufwand
Das Amtsgericht knüpft an den urheberrechtlichen Werkbegriff an: Schutz gibt es nur für eine eigene geistige Schöpfung. Dafür muss sich die Persönlichkeit des Urhebers im Werk widerspiegeln, also in freien kreativen Entscheidungen erkennbar werden.

Auf KI-Fälle übertragen bedeutet das nach dem Gericht:

  • Relevant ist, ob trotz softwaregesteuertem Ablauf noch ein menschlicher schöpferischer Einfluss ausgeübt wird.
  • Dieser Einfluss kann auch schrittweise entstehen, etwa durch iteratives Prompting oder durch Eingriffe in Zwischenstände.
  • Der menschliche Beitrag muss den konkreten Output objektiv und eindeutig erkennbar prägen.
  • Reine Auswahl aus mehreren KI-Vorschlägen reicht für sich genommen nicht.
  • Zeitaufwand, Fleiß, Kosten oder die Nutzung einer Premium-Version spielen keine Rolle: Das Urheberrecht schützt Kreativität im Ergebnis, nicht die Investition auf dem Weg dorthin.
  • Wer sich auf Urheberschaft beruft, muss die schöpferische Leistung darlegen und beweisen.

Warum die Logos hier nicht geschützt waren
Das Gericht prüft die Entstehung jedes Logos anhand der Prompts und kommt jeweils zum Ergebnis: Der schöpferische Kern liegt nicht beim Kläger, sondern bei der KI.

Beim Laptop-Logo war der Input extrem knapp und allgemein. Nach Ansicht des Gerichts sind keine kreativen Entscheidungen erkennbar, die den Output in einer persönlichen Weise geprägt hätten.

Beim Briefumschlag-Logo war der Prompt zwar sehr lang. Inhaltlich war er aber nach der Bewertung des Gerichts weitgehend so offen formuliert, dass er eher einem ausformulierten Auftrag an einen menschlichen Designer gleicht: modern, minimal, originell – und dann viele Punkte, bei denen die KI „nach eigenem Ermessen“ Details, Formen oder Farben wählen sollte. Das sei keine hinreichend identifizierbare persönliche Gestaltung des Klägers.

Beim Handschlag-Glocken-Logo gab es ein iteratives Vorgehen. Das Gericht erkennt zwar an, dass der Kläger mehrfach nachjustiert hat. Viele Schritte seien aber eher technisch-handwerklich (Fehler korrigieren, „bitte neu erzeugen“, allgemeine Qualitätswünsche wie filigraner, realistischer, künstlerischer). Solche ergebnisoffenen Hinweise überlassen nach Auffassung des Gerichts die eigentlichen gestalterischen Entscheidungen weiterhin der KI. Am Ende überwiege deshalb die technische Generierung gegenüber einer menschlich-kreativen Prägung.

Einordnung: Was „Paris Bar“ und das LG Köln zur Frage menschlicher Schöpfung beitragen
Die Entscheidung des Amtsgerichts München passt in eine Linie, die man auch in anderen aktuellen Urteilen erkennt: Urheberschaft hängt daran, ob ein Mensch konkrete, überprüfbare schöpferische Beiträge leistet, die sich im Ergebnis wiederfinden.

Das zeigt auch die „Paris Bar“-Entscheidung des OLG München (29 U 3581/23 e), die wir in unserem Blog am 3.2.26 besprochen haben: Dort ging es nicht um KI, sondern um die Frage, ob ein ausführender Maler neben dem „Kopf“ des Projekts Miturheber sein kann. Der Maßstab ist aber verwandt: Miturheberschaft setzt voraus, dass der Beitrag mehr ist als bloßes Ausführen fremder Vorgaben. Wenn der Ausführende einen Gestaltungsspielraum hat und ihn durch eigene Entscheidungen nutzt, kann sich darin eine persönliche geistige Schöpfung zeigen.

In eine ähnliche Richtung weist auch das Urteil des Landgerichts Köln (14 O 5/23), das wir in unserem Blog am 7.1.26 aufgegriffen haben: Bei einer inszenierten Werbefotografie nahm das Gericht eine Miturheberschaft zwischen Fotograf und denjenigen an, die die Szene durch ein konkretes, verbindliches Briefing und gestalterische Vorgaben maßgeblich geprägt hatten. Auch hier gilt: Nicht die technische Umsetzung allein ist entscheidend, sondern der kreative Beitrag, der das Ergebnis formt.

Übertragen auf KI bedeutet das: Wenn Prompting nur „Briefing“ bleibt, ist es urheberrechtlich meist zu wenig. Wenn Prompting aber konkrete kreative Festlegungen enthält, die den Output dominieren und sich im Ergebnis eindeutig wiedererkennen lassen, rückt eine Urheberschaft zumindest in den Bereich des Denkbaren.

Ausblick und Tipp zur Dokumentation: Urheberschaft ist denkbar – aber man muss sie belegen können
Das Amtsgericht München schließt ein Urheberrecht an KI-Erzeugnissen nicht grundsätzlich aus. Es zieht die Grenze aber dort, wo der Mensch lediglich Aufgaben beschreibt, korrigiert oder allgemeine Qualitätswünsche äußert, während die KI die prägenden Gestaltungsentscheidungen trifft.

Wer dennoch eine Urheberschaft am KI-Ergebnis für möglich halten will, sollte vor allem an die praktische Seite denken: In einem Streit muss der Anspruchsteller darlegen und beweisen, worin genau seine schöpferische Leistung liegt. Deshalb ist es sinnvoll, die Prompt-Geschichte zum Werk zu speichern – inklusive Zwischenständen, Varianten, Auswahlentscheidungen, Parametern/Settings und nachgelagerten Bearbeitungsschritten. Je besser sich zeigen lässt, welche konkreten kreativen Entscheidungen vom Menschen stammen und wie sie das Ergebnis geprägt haben, desto eher lässt sich die Schwelle zur persönlichen geistigen Schöpfung überhaupt diskutieren.

Entscheidungsdaten
Amtsgericht München, Urteil vom 13.02.2026, Az. 142 C 9786/25, BeckRS 2026, 1513.

OLG Hamburg: Entscheidungsgründe im KI-Foto-Verfahren veröffentlicht – Berufung gegen das LG Hamburg zurückgewiesen

Wolfgang Riegger

Wir hatten am 11.12.2025 über das erstinstanzliche Urteil des LG Hamburg (27.09.2024, 310 O 227/23) berichtet. Inzwischen liegt die Berufungsentscheidung des Hanseatischen Oberlandesgerichts Hamburg vor – und vor allem: Die schriftlichen Entscheidungsgründe sind nun veröffentlicht.

Worum ging es?

Ein Fotograf wollte einem Verein untersagen lassen, seine Fotografie im Rahmen der Erstellung eines riesigen Bild-Text-Datensatzes zu vervielfältigen. Technisch lief es so: Aus einem bereits existierenden Datensatz wurden Bild-URLs extrahiert, die Bilder heruntergeladen und anschließend per Software mit den vorhandenen Bildbeschreibungen (z. B. Alternativtext) abgeglichen. Nicht passende Paare wurden aussortiert; im neu erstellten Datensatz wurden vor allem die Metadaten (insbesondere URL und Beschreibung) gespeichert. Die Downloads fanden in der zweiten Jahreshälfte 2021 statt.

Was ist der rechtliche Kern? § 44b UrhG (Text und Data Mining) greift – trotz Opt-out

Das OLG stellt klar: Schon der Abgleich „passt Bild zur Bildbeschreibung?“ ist eine automatisierte Analyse zur Gewinnung von Informationen und damit Text und Data Mining im Sinne von § 44b UrhG. Entscheidend ist dabei nicht, ob bereits in diesem Schritt ein „großer Erkenntnisgewinn“ entsteht oder ob das eigentliche KI-Training erst später erfolgt.

Der Dreh- und Angelpunkt war anschließend der Nutzungsvorbehalt (Opt-out) nach § 44b Abs. 3 UrhG. Das OLG bestätigt zwar, dass ein Vorbehalt grundsätzlich möglich ist – aber nur, wenn er bei online zugänglichen Werken in maschinenlesbarer Form erfolgt. Ein rein textlicher Vorbehalt in den Nutzungsbedingungen der Bildagentur genügte hier nach den konkreten Umständen nicht. Zusätzlich spielt der Zeitpunkt eine Rolle: Maßgeblich ist, ob ein Vorbehalt im Jahr 2021 technisch so gestaltet war, dass er in automatisierten Prozessen zuverlässig erkannt und verarbeitet werden konnte.

Warum hilft dem Fotografen auch § 44a UrhG nicht?

§ 44a UrhG (vorübergehende Vervielfältigungshandlungen) scheidet aus Sicht des OLG aus. Das gezielte Herunterladen einer Bilddatei, um sie mit spezieller Software zu analysieren, ist weder „flüchtig“ noch nur „begleitend“.

Und was ist mit der Forschungsschranke § 60d UrhG?

Neben § 44b UrhG hält das OLG – wie schon das LG – auch § 60d UrhG (Text und Data Mining für wissenschaftliche Forschung) im Ergebnis für einschlägig. Hervorgehoben werden dabei drei Punkte, die für Unternehmer und Projekte mit Forschungsbezug wichtig sind:

  1. Wissenschaftliche Forschung umfasst auch angewandte und technologische Forschung.
  2. Privilegiert ist nicht nur der „Erkenntnisschritt“ selbst: Auch vorbereitende Arbeitsschritte (wie Datensammlungen), die auf späteren Erkenntnisgewinn ausgerichtet sind, können erfasst sein.
  3. Zusammenarbeit mit Unternehmen ist nicht automatisch schädlich – kritisch wird es erst bei einer Public-Private-Partnership, in der ein privates Unternehmen bestimmenden Einfluss hat und zugleich bevorzugten Zugang zu Forschungsergebnissen erhält.

Was bedeutet das für Unternehmen?

  1. Datenpipeline und Dokumentation werden entscheidend: Wenn sich Projekte auf § 44b UrhG stützen, muss der Umgang mit Opt-outs organisatorisch und technisch belastbar sein.
  2. Opt-out ist kein „AGB-Satz“: Rechteinhaber müssen technisch nachlegen, wenn sie Text und Data Mining wirksam ausschließen wollen.
  3. Forschungskonstellationen sauber strukturieren: Bei § 60d UrhG sollte die Governance von Kooperationen so gestaltet sein, dass kein „bestimmender Einfluss“ und kein „bevorzugter Zugang“ eines Unternehmens entsteht.
  4. Die Sache ist noch nicht endgültig: Das OLG hat die Revision zum BGH zugelassen. Eine höchstrichterliche Leitentscheidung zu §§ 44b, 60d UrhG im Kontext KI-Training ist damit ausdrücklich angelegt.

Gericht / Datum / Aktenzeichen / Fundstelle

Hanseatisches Oberlandesgericht Hamburg (5. Zivilsenat)
Urteil vom 10.12.2025
Az. 5 U 104/24

Miturheberschaft bei Werbefotografie: Anweisungen und Vorgaben können zur Miturheberschaft führen

Wolfgang Riegger

Das Landgericht Köln hat mit Urteil vom 12.11.2025 (Az. 14 O 5/23) eine interessante Entscheidung zur Miturheberschaft bei Fotografien getroffen. Die Entscheidung betrifft insbesondere die Praxis von Fotografen und Werbeagenturen – und könnte auch für künftige Fragen rund um die Schutzfähigkeit von KI-generierten Inhalten richtungsweisend sein.

Worum ging es konkret?

Ein Berufsfotograf hatte ein Bild im Rahmen einer Werbekampagne erstellt. Das Motiv war nicht spontan entstanden, sondern wurde bewusst arrangiert – basierend auf detaillierten Briefings und Skizzen der betreuenden Agenturmitarbeiter. Diese nutzten das Bild später auf ihrer Webseite zur Eigenwerbung. Der Fotograf sah sich als Alleinurheber und verlangte Lizenzgebühren und Abmahnkosten – erfolglos.

Kernaussage des Urteils

Das Gericht stellte fest, dass sowohl der Fotograf als auch die Kreativdirektoren der Agentur Miturheber des Bildes im Sinne von § 8 Abs. 1 UrhG sind. Die kreative Bildidee stammte von der Agentur: Die bewusst inszenierte Szenerie inklusive inhaltlicher Aussage und kompositorischer Elemente war aus Sicht des Gerichts urheberrechtlich schutzfähig.

Die fotografische Umsetzung des Arrangements stellte zwar ebenfalls eine schöpferische Leistung dar – doch die originelle Bildidee als prägendes Element wurde von den Agenturmitarbeitern entwickelt. Damit war eine getrennte Verwertung der Beiträge nicht möglich – es lag ein Gemeinschaftswerk vor.

Referenznutzung innerhalb der Miturheberschaft

Nach § 8 Abs. 2 Satz 2 UrhG darf ein Miturheber den anderen Miturhebern die Nutzung des gemeinsamen Werkes zur Darstellung des eigenen Schaffens nicht verweigern. Dies gilt auch dann, wenn – wie hier – das Werk zur Eigenwerbung im Portfolio verwendet wird. Entscheidend ist, dass es sich nicht um eine kommerzielle Verwertung handelt. Dass der Kläger das Foto selbst auf seiner Webseite als Referenz nutzte, bestätigte die Zulässigkeit der Nutzung durch die übrigen Miturheber zusätzlich.

Was bedeutet das für die Praxis von Unternehmen und Agenturen?

  • Wer kreative Inhalte vorgibt, gestaltet oder in Briefings konkretisiert, kann urheberrechtlich geschützter Miturheber eines Werkes sein – selbst wenn er dieses nicht technisch umsetzt.
  • Die Miturheberschaft führt dazu, dass das Werk von allen Urhebern zur Eigenwerbung verwendet werden darf – sofern nichts anderes vereinbart ist.
  • Vertragliche Regelungen über die Nutzung und Rechte an gemeinsamen Werken sind unerlässlich – insbesondere, wenn mehrere Personen schöpferisch beteiligt sind.

Relevanz für die Diskussion um KI-generierte Inhalte

Das Urteil des LG Köln steht in einer urheberrechtlichen Linie, die auch für die rechtliche Einordnung von KI-Erzeugnissen wegweisend sein könnte. Die zentrale Frage lautet: Können Menschen, die einer KI ein konkretes, schöpferisches Konzept vorgeben, als Urheber oder Miturheber gelten?

Hierzu ist ein Blick auch auf die Entscheidung des LG München I („Paris Bar“, Urt. v. 07.08.2023 – 42 O 7449/22) aufschlussreich: Dort wurde einem Künstler Miturheberschaft an einem Gemälde zuerkannt, obwohl er es nicht selbst gemalt hatte. Entscheidend war, dass er das Motiv konzipiert, arrangiert und die gestalterischen Vorgaben gemacht hatte. Die Umsetzung übernahm ein anderer – aber der schöpferische Gehalt stammte von ihm.

Das LG Köln wendet dieselbe Logik auf das Medium Fotografie an: Wer das Bildmotiv geistig schafft, kann auch dann Miturheber sein, wenn die technische Ausführung durch einen Dritten – oder künftig vielleicht durch eine KI – erfolgt. Maßgeblich bleibt die schöpferische Prägung durch menschliche Gestaltungskraft.

Fazit

Das Urteil des LG Köln macht deutlich, dass urheberrechtlicher Schutz nicht nur auf Ausführungshandlungen beschränkt ist. Auch kreative Vorleistungen – etwa die Entwicklung einer Bildidee – können zu einer Miturheberschaft führen. Diese Linie ist nicht nur für Fotografen und Agenturen von Bedeutung, sondern auch für die künftige rechtliche Einordnung von KI-generierten Inhalten.

Gericht: Landgericht Köln
Datum: 12.11.2025
Aktenzeichen: 14 O 5/23

Urheberrecht und Künstliche Intelligenz: Erste Berufungsentscheidung zum KI-Training mit urheberrechtlich geschützten Inhalten

Wolfgang Riegger

Künstliche Intelligenz stellt das Urheberrecht vor neuartige Herausforderungen. Insbesondere das massenhafte Einbeziehen urheberrechtlich geschützter Werke in Trainingsdatensätze wirft die Frage auf, ob und unter welchen Bedingungen dies zulässig ist. Mit der Entscheidung des Hanseatischen Oberlandesgerichts vom 10. Dezember 2025 liegt nun erstmals eine obergerichtliche Berufungsentscheidung zur Nutzung geschützter Inhalte beim KI-Training vor. Zuvor hatte das Landgericht Hamburg im September 2024 als erstes Gericht in Deutschland zu dieser Thematik Stellung bezogen. Das nun ergangene Berufungsurteil bestätigt die Linie der Vorinstanz und konkretisiert die Anwendung der Schrankenregelungen des Urheberrechts im Kontext Künstlicher Intelligenz.

Das Verfahren: Urheber gegen KI-Datensatzanbieter

Im Kern des Rechtsstreits stand die Nutzung einer Fotografie durch einen gemeinnützigen Verein, der einen frei zugänglichen Datensatz mit mehreren Milliarden Bild-Text-Paaren zur Verfügung stellt – ein Projekt, das ausdrücklich dem Training generativer KI-Modelle dient. Der Fotograf sah in der automatisierten Vervielfältigung seiner Fotografie – durch Download von der Website einer Bildagentur – eine Verletzung seiner Urheberrechte. Der Verein verwies auf die urheberrechtlichen Schrankenregelungen, insbesondere das Text- und Data-Mining (§ 44b UrhG) und die Nutzung zu wissenschaftlichen Zwecken (§ 60d UrhG).

Die Entscheidung des Landgerichts Hamburg

Das Landgericht Hamburg hatte die Klage mit Urteil vom 27.09.2024 abgewiesen. Das Gericht sah in der konkreten Nutzung eine zulässige Handlung im Rahmen des Text- und Data-Minings. Zwar sei das Herunterladen eines Bildes grundsätzlich eine urheberrechtlich relevante Vervielfältigung, doch greife hier die Schrankenregelung ein, da die Nutzung auf eine automatisierte Analyse zum Zweck der Informationsgewinnung gerichtet gewesen sei. Der vom Kläger geltend gemachte Nutzungsvorbehalt sei nicht maschinenlesbar gewesen und daher nicht wirksam. Die spätere Nutzung des Datensatzes durch Dritte – etwa KI-Modelle – sei für die urheberrechtliche Bewertung der konkreten Vervielfältigungshandlung nicht entscheidend.

Die Berufungsentscheidung des Hanseatischen Oberlandesgerichts

Mit Urteil vom 10.12.2025 hat das Hanseatische Oberlandesgericht die Entscheidung der Vorinstanz bestätigt und die Berufung zurückgewiesen. Das Gericht stellte klar, dass bereits der Abgleich zwischen Bild und Bildbeschreibung eine automatisierte Analyse im Sinne des § 44b UrhG darstellt. Dabei sei nicht erforderlich, dass ein unmittelbarer Erkenntnisgewinn im wissenschaftlichen Sinne erzielt werde. Auch vorbereitende Maßnahmen für KI-Training, wie der Aufbau eines Datensatzes, fallen unter die Schranke, wenn sie der späteren Analyse dienen. Zudem sei der geltend gemachte Nutzungsvorbehalt nicht in maschinenlesbarer Form erfolgt, was gesetzlich aber zwingend gefordert sei. Die Richter ließen ausdrücklich die Revision zum Bundesgerichtshof zu.

Bedeutung für Urheber und KI-Entwicklung

Diese Entscheidung hat grundsätzliche Bedeutung sowohl für Urheber als auch für Entwickler und Betreiber von KI-Systemen. Sie zeigt, dass urheberrechtlich geschützte Inhalte unter bestimmten Bedingungen – vor allem im Rahmen der Schrankenregelungen – ohne Zustimmung der Rechteinhaber für KI-bezogene Analyseprozesse genutzt werden dürfen. Urheber, die dem widersprechen wollen, müssen ihre Nutzungsvorbehalte künftig in technisch eindeutiger und maschinenlesbarer Weise erklären. Zugleich macht das Urteil deutlich, dass auch nicht-kommerzielle Akteure wie Vereine urheberrechtliche Schranken nutzen können, sofern ihr Zweck mit Forschung oder Analyseprozessen vereinbar ist.

Einordnung im Kontext weiterer Rechtsprechung

Die Entscheidung ist auch deshalb bemerkenswert, weil sie das erste erstinstanzliche Urteil zu diesem Thema – ebenfalls vom LG Hamburg – bestätigt und damit für größere Rechtssicherheit sorgt. Küerzlich hat das Landgericht München I im Verfahren GEMA gegen OpenAI über die urheberrechtliche Zulässigkeit von KI-Training mit Musikwerken entschieden. Über dieses zweite wichtige Urteil zum Thema „KI und Urheberrecht“ haben wir bereits in unserem Blogbeitrag vom 14.11.2025 berichtet. Beide Verfahren markieren den Beginn einer neuen urheberrechtlichen Auslegungspraxis in Zeiten generativer Künstlicher Intelligenz.

Ausblick

Das Thema bleibt dynamisch: Die Revision zum Bundesgerichtshof ist zugelassen, womit eine höchstrichterliche Klärung in greifbare Nähe rückt. Die Entscheidungen aus Hamburg und München zeigen jedoch bereits, dass deutsche Gerichte bereit sind, die geltenden urheberrechtlichen Schranken auch auf neuartige technische Konstellationen wie KI-Training anzuwenden. Dabei liegt der Fokus zunehmend auf der Frage, ob ein Nutzungsvorbehalt maschinenlesbar und rechtlich wirksam erklärt wurde – ein Aspekt, der künftig sowohl Urheber als auch Plattformbetreiber vor technische und juristische Herausforderungen stellt.

Gericht: Hanseatisches Oberlandesgericht
Datum: 10.12.2025
Aktenzeichen: 5 U 104/24 (Vorinstanz: LG Hamburg, 310 O 227/23)

GEMA vs OpenAI: Volltextveröffentlichung des Urteils und meine Bewertung

Wolfgang Riegger

Am 11.11.2025 hat das LG München I der Klage der GEMA gegen OpenAI im Wesentlichen stattgegeben. An diesem Tag lag lediglich eine Pressemitteilung des Gerichts vor, die bereits an diesem Tag „heiß diskutiert“ worden ist. Nun wurde das Urteil im Volltext veröffentlicht, so dass man jetzt auch die Gründe, die zur Verurteilung führten, nachlesen kann. Da es hier auf auch juristische Feinheiten ankommt, heute mal ein Blogbeitrag, der etwas mehr an „Juristendeutsch“ enthält als üblich.

Das Gericht bejaht in dem Streitfall zwischen der GEMA und OpenAI weitreichende Unterlassungs- und Schadensersatzansprüche wegen Urheberrechtsverletzungen an Liedtexten. Die Entscheidung ist wegweisend, da sie erstmals die technische Realität einer vom Gericht angeführten Memorisierung urheberrechtlich geschützter Werke im Modell juristisch einordnet.

I. Die Memorisierung als Vervielfältigung im Modell

Das LG München I unterscheidet mehrere Phasen beim Einsatz generativer Sprachmodelle:

Pre-Training

In dieser Phase wird das Modell mit großen Mengen an Texten trainiert. Die Texte werden in Token umgewandelt und in numerische Vektoren transformiert. Das neuronale Netz passt seine Gewichte an, um semantische und syntaktische Zusammenhänge zu lernen. Die Inhalte aus den Trainingsdaten – darunter auch Liedtexte – fließen dabei direkt in die Modellstruktur ein.

Memorisierung

Das Gericht sieht die Memorisierung als Ergebnis der Pre-Training-Phase: Inhalte, die häufig oder stabil in den Trainingsdaten vorkamen, werden so verinnerlicht, dass sie mit hoher Wahrscheinlichkeit bei passenden Prompts reproduziert werden können. Die Inhalte sind somit „im Modell gespeichert“. Das Modell funktioniert in diesen Fällen wie eine Datenbank – Inhalte sind fixiert und jederzeit abrufbar.

Decoding und Ausgabe (Output)

In dieser Phase wird der deterministische Softmax-Output des Modells durch sogenannte Decoding-Strategien (z. B. Sampling, Temperature-Parameter) in menschlich lesbare Texte überführt. Zwar können hier Varianzen auftreten, doch bei memorisierten Inhalten ist der Output laut Gericht meist stabil und konsistent. Die Zufälligkeit betreffe in der Regel nur Einleitung oder Kontext, nicht den memorisierten Kerninhalt.

Das Gericht macht also klar: Bereits in der Pre-Training-Phase erfolgt die urheberrechtlich relevante Nutzung in Form einer Vervielfältigung. Die spätere Ausgabe belege nur, was im Modell zuvor gespeichert wurde.

Das Gericht qualifiziert sodann die Memorisierung urheberrechtlich geschützter Liedtexte in den Parametern der Large Language Models (LLMs) als eine (dann wohl weitere) urheberrechtlich relevante Vervielfältigung im Sinne von § 16 Abs. 1 UrhG:

„Memorisierung liegt vor, wenn sich in den nach dem Training spezifizierten Parametern eine vollständige Übernahme der Trainingsdaten findet.“

Die Memorisierung stelle eine körperliche Festlegung des Werks dar, auch wenn die Daten in Form von Wahrscheinlichkeitswerten und Vektoren zerlegt sind. Eine Vervielfältigung gemäß § 16 UrhG erfasse jede körperliche Festlegung eines Werks, die geeignet ist, das Werk den menschlichen Sinnen auf irgendeine Art mittelbar oder unmittelbar wahrnehmbar zu machen.

Die Reproduzierbarkeit der Texte durch einfache Prompts (sog. Regurgitation) beweise, dass die Texte im Modell fixiert und mittelbar wahrnehmbar seien. Der technische Vorgang sei dabei aufgrund der technologieneutralen Auslegung des Vervielfältigungsrechts unerheblich.

II. Abgrenzung zur Text- und Data-Mining-Schranke

Das Gericht verneint eine Rechtfertigung dieser Memorisierung durch die Schrankenbestimmung des § 44b UrhG (Text- und Data-Mining, sog. TDM-Schranke). Hierzu nimmt das Gericht eine strikte Unterscheidung zwischen den verschiedenen Phasen des Trainingsprozesses vor.

1. Reichweite der TDM-Schranke

Die TDM-Schranke deckt nach Auffassung des Gerichts lediglich solche Vervielfältigungen ab, die zur Vorbereitung und Durchführung der Datenanalyse selbst erforderlich sind. Diese erste Phase, das Extrahieren und die Überführung des Materials in einen Trainingskorpus, ist vom Zweck des TDM gedeckt, da hier lediglich nicht-schöpferische Informationen (Muster, Trends, Korrelationen) gewonnen werden.

Die Vorschriften decken erforderliche Vervielfältigungen beim Zusammenstellen des Datenkorpus in Phase 1 (s.o.), nicht aber weitergehende Vervielfältigungen im Modell in Phase 2. Werden wie vorliegend beim Training in Phase 2 nicht nur Informationen aus Trainingsdaten extrahiert, sondern Werke vervielfältigt, stellt dies kein Text und Data Mining dar.

2. Memorisierung als Zwecküberschreitung

Die Memorisierung in der zweiten Phase (dem Training) überschreitet den von § 44b Abs. 2 UrhG geforderten Zweck:

„Die Memorisierung der streitgegenständlichen Liedtexte überschreitet hingegen eine solche Auswertung und ist daher kein bloßes Text- und Data-Mining.“

Die Vervielfältigungen im Modell, die zur Memorisierung führen, dienen nicht der weiteren Datenanalyse, sondern manifestieren sich als eine Verwertungshandlung des Werkes selbst, da das Werk in den Modellparametern vollständig übernommen wird. Damit entfällt die Prämisse der TDM-Schranke, dass die Verwertungsinteressen des Urhebers nicht berührt werden. Eine analoge Anwendung der Schranke verbietet sich, da hierdurch die berechtigten Interessen der Rechteinhaber verletzt und der durch die europarechtliche InfoSoc-Richtlinie geforderte hohe Schutzstandard unterlaufen würde.

III. Meine Kritik vor allem an der Auslegung der TDM-Schranke

Meiner Meinung nach legt das Gericht § 44b UrhG in einer Weise zu eng aus, die den technischen Realitäten des KI-Trainings nicht gerecht wird.

Das Gericht nimmt eine künstliche Trennung zwischen der zulässigen Vervielfältigung zur Datenanalyse und der unzulässigen Memorisierung im trainierten Modell vor. Für mich stellt der Vorgang des Trainings eines LLM einen untrennbaren, komplexen Akt des Text- und Data-Mining dar, der in seiner Gesamtheit auf die Extraktion von Mustern und Korrelationen gerichtet ist. Die Memorisierung ist keine eigenständige, beabsichtigte Verwertungshandlung, sondern ein unvermeidlicher oder zumindest schwer vermeidbarer technischer Nebeneffekt des an sich gestatteten TDM-Prozesses.

Die restriktive Qualifizierung der Memorisierung als vom TDM-Zweck nicht gedeckte Vervielfältigung macht die Schrankenbestimmung für die Anwendung auf moderne, generative KI-Modelle praktisch wertlos. Dies konterkariert den eigentlich gewünschten europarechtlichen Zweck, die Entwicklung von KI in der EU zu fördern. Ich halte es für wenig überzeugend, dass der Betreiber die Texte im Modell vervielfältigt habe, um sie später wieder wahrnehmbar zu machen. Der primäre Zweck ist die Generierung neuer Inhalte, nicht die Reproduktion der Inputs. Diese Auslegung droht, die Wirtschaftlichkeit des gesamten LLM-Trainings unter Verwendung urheberrechtlich geschützter Daten zu stark zu beschränken.

Zudem stellt sich die Frage, was mit der Verurteilung überhaupt erreicht wurde:

Das Landgericht München I hat die Beklagten bezüglich der Memorisierung unter anderem zu folgender Unterlassung verurteilt:

Die Beklagten werden verurteilt, es zu unterlassen, die im Tenor näher bezeichneten Werke (die neun Liedtexte) in ihren Large Language Model-Modellen zu vervielfältigen und/oder diese der Öffentlichkeit zugänglich zu machen und/oder auf sonstigem Wege zu verwerten, soweit keine Lizenzierung vorliegt.

Was hat die Klägerseite durch diesen Unterlassungstenor gewonnen?

Der Klägerseite ist durch die Feststellung der Täterhaftung und des grundsätzlichen Schadensersatzanspruchs sicherlich ein wichtiger Erfolg gelungen.

Allerdings wirft die Formulierung des Unterlassungstenors die Frage nach ihrer Reichweite auf.

Die Verurteilung zur Unterlassung der Vervielfältigung zielt auf die Zukunft und soll die Wiederholungsgefahr (die Vervielfältigung von Neuem) verhindern. Die Memorisierung (die Vervielfältigung in das Modell) hat aber bereits stattgefunden.

Verpflichtet dieser Unterlassungstenor die Beklagte überhaupt dazu, ein „Machine Unlearning“ durchzuführen?

Diese Frage ist juristisch strittig. Ein Unterlassungsanspruch richtet sich primär auf die Beendigung der Wiederholungsgefahr. Die Entfernung der memorisierten Werke aus den Modellparametern – das sogenannte „Machine Unlearning“ – ist jedoch eine aktive, technisch aufwendige Handlung. Sie würde dem Beseitigungsanspruch zuzuordnen sein, der von der Klägerseite nach dem Tenor nicht ausdrücklich zugesprochen wurde.

Zwar könnte man argumentieren, dass die Beibehaltung der rechtswidrigen Vervielfältigung (Memorisierung) eine fortdauernde Begehung darstellt, deren Beendigung die Beseitigung implizieren könnte. Die herrschende Meinung neigt jedoch dazu, eine so weitreichende, aktive Eingriffspflicht in das Produkt des Verletzers nur bei einem explizit titulierten Beseitigungsanspruch anzunehmen. Die Beklagten könnten argumentieren, lediglich die erneute Vervielfältigung und die Regurgitation unterbinden zu müssen, nicht jedoch die aufwendige Korrektur des bereits existierenden, trainierten Modells. Ohne einen expliziten Beseitigungstenor bleibt die Verpflichtung zum „Machine Unlearning“ fraglich.

Gericht: LG München I (42. Zivilkammer)

Datum: 11.11.2025

Aktenzeichen: 42 O 14139/24

Fundstelle: GRUR-RS 2025, 30204