Außerdem: Gütesiegel „Fairly Trained“, Copilot Pro, GPT Store, Fine Tuning erklärt ͏ ‌     ­ ͏ ‌     ­ ͏ ‌     ­ ͏ ‌     ­ ͏ ‌     ­ ͏ ‌     ­ ͏ ‌     ­ ͏ ‌     ­ ͏ ‌     ­ ͏ ‌     ­ ͏ ‌     ­ ͏ ‌     ­ ͏ ‌     ­ ͏ ‌     ­ ͏ ‌     ­ ͏ ‌     ­ ͏ ‌     ­ ͏ ‌     ­ ͏ ‌     ­ ͏ ‌     ­ ͏ ‌     ­ ͏ ‌     ­ ͏ ‌     ­ ͏ ‌     ­ ͏ ‌     ­ ͏ ‌     ­ ͏ ‌     ­ ͏ ‌     ­ ͏ ‌     ­ ͏ ‌     ­ ͏ ‌     ­ ͏ ‌     ­ ͏ ‌     ­ ͏ ‌     ­ ͏ ‌     ­ ͏ ‌     ­ ͏ ‌     ­ ͏ ‌     ­ ͏ ‌     ­ ͏ ‌     ­ ͏ ‌     ­ ͏ ‌     ­ ͏ ‌     ­ ͏ ‌     ­ ͏ ‌     ­ ͏ ‌     ­ ͏ ‌     ­ ͏ ‌     ­ ͏ ‌     ­ ͏ ‌     ­ ͏ ‌     ­ ͏ ‌     ­ ͏ ‌     ­ ͏ ‌     ­ ͏ ‌     ­ ͏ ‌     ­ ͏ ‌     ­ ͏ ‌     ­ ͏ ‌     ­ ͏ ‌     ­ ͏ ‌     ­ ͏ ‌     ­ ͏ ‌     ­ ͏ ‌     ­ ͏ ‌     ­ ͏ ‌     ­ ͏ ‌     ­ ͏ ‌     ­ ͏ ‌     ­ ͏ ‌     ­ ͏ ‌     ­ ͏ ‌     ­ ͏ ‌     ­ ͏ ‌     ­ ͏ ‌     ­ ͏ ‌     ­ ͏ ‌     ­ ͏ ‌     ­ ͏ ‌     ­ ͏ ‌     ­ ͏ ‌     ­ ͏ ‌     ­ ͏ ‌     ­ ͏ ‌     ­ ͏ ‌     ­ ͏ ‌     ­ ͏ ‌     ­ ͏ ‌     ­ ͏ ‌     ­ ͏ ‌     ­ ͏ ‌     ­ ͏ ‌     ­ ͏ ‌     ­ ͏ ‌     ­ ͏ ‌     ­ ͏ ‌     ­ ͏ ‌     ­ ͏ ‌     ­ ͏ ‌     ­ ͏ ‌     ­ ͏ ‌     ­ ͏ ‌     ­ ͏ ‌     ­ ͏ ‌     ­ ͏ ‌     ­ ͏ ‌     ­ ͏ ‌     ­ ͏ ‌     ­ ͏ ‌     ­ ͏ ‌     ­ ͏ ‌     ­
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Smart Content Report #2

KI-Inhalte: Wer hat die Urheberrechte?

Wenn es um KI-Inhalte und das deutsche Urheberrecht geht, stellen sich im Grunde zwei Fragen:

  1. Habe ich das Urheberrecht an den von mir erstellten Inhalten?
  2. Verletze ich das Urheberrecht anderer, wenn ich KI-Tools nutze?

Habe ich das Urheberrecht an den von mir erstellten Inhalten?

Für die erste Frage lohnt sich ein Blick in das Urheberrechtsgesetz. Dort heißt es in Paragraph 2:

„Werke im Sinne dieses Gesetzes sind nur persönliche geistige Schöpfungen.“

Daraus ließe sich interpretieren: Übernehme ich unverändert, was die KI produziert hat, habe ich nicht das Urheberrecht, da es keine „persönliche geistige Schöpfung“ ist. Ich kann also nicht dagegen vorgehen, wenn jemand diese Inhalte übernimmt und anderweitig verwendet.

Anders sieht die Lage aus, wenn die KI nur ein Helfer ist und ich als Mensch die Hauptarbeit übernehme. Dann würde die Maschine sehr wahrscheinlich als reines Werkzeug angesehen.

Allerdings sind Angebote wie ChatGPT für Text und Dall-E für Bilder sehr mächtig und vielseitig. Entsprechend groß ist der Graubereich. Ab wann ist der Mensch der Urheber? Wie weise ich vor Gericht nach, welchen Anteil ich am Werk hatte und welchen Anteil die KI?

Zu diesen und vielen anderen Fragen gibt es derzeit keine klaren Antworten. Denn zum einen hat das deutsche Urheberrecht bislang nicht vorgesehen, dass umfangreiche und komplexe Inhalte überwiegend automatisiert entstehen. Es gibt (noch) keinen Abschnitt zu generativer KI im Gesetz. Zum anderen fehlt die passende Rechtssprechung als Orientierung. Das wird sich erst in den kommenden Monaten und Jahren ändern.

Verletze ich das Urheberrecht anderer, wenn ich KI-Tools nutze?

Die zweite Frage ist ähnlich komplex und spannend. Wir verweisen an dieser Stelle auf unser Interview mit Rechtsanwalt Dr. Carsten Ulbricht.

Derzeit wird etwa in verschiedenen Gerichtsverfahren geklärt, inwiefern die Entwickler und Anbieter der KI-Tools gegen das Urheberrecht verstoßen haben (bzw. das Copyright in den USA). Schließlich haben sie ihre KI anhand bereits vorhandener Werke trainiert, ohne deren Urheber um Erlaubnis zu fragen.

Laut Dr. Carsten Ulbricht ist das zumindest in Deutschland unproblematisch, wie er im Interview erklärt. Eine solche Nutzung sei durch Paragraph 44b abgedeckt.

Ein anderes Urheberrechtsproblem kann es sein, wenn das generierte Werk in weiten Teilen einem bereits vorhandenen Inhalt entspricht. Eine 1:1-Kopie ist bei Werkzeugen wie ChatGPT höchst unwahrscheinlich. Denn es lassen sich zwar Texte erzeugen, die exakt einem Fragment aus dem Trainingsmaterial entsprechen – aber nur mit Tricks. Dennoch ist es eine gute Idee, ein Werkzeug wie Copyscape zu benutzen, um sicherzugehen.

P.S.: Dieser Text ist keine Rechtsberatung, sondern gibt lediglich einen Überblick und einige Einschätzungen. Für den professionellen Einsatz von KI-Tools ist eine individuelle Beratung durch einen Fachanwalt empfehlenswert.

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Aktuelle Meldungen

Gütesiegel „Fairly Trained“

Angelehnt an das „Fair Trade“-Gütesiegel gibt es nun eine gemeinnützige Organisation, die „Fairly Trained“-KI-Angebote auszeichnet. Eine Grundvoraussetzung ist es etwa, Lizenzen für Trainingsmaterial zu erwerben, anstatt sich einfach kostenlos zu bedienen.

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Microsoft Copilot Pro

Microsoft baut sein Angebot an KI-Diensten und -Integrationen weiter rasant aus. „Copilot Pro“ ist eine kostenpflichtige Premiumversion der hauseigenen ChatGPT-Variante. Eine der Besonderheiten: Copilot findet sich darüber als Helfer in zahlreichen Microsoft-Applikationen.

Ansehen

OpenAI GPT Store

Das ChatGPT-Unternehmen OpenAI hat den „GPT Store“ eröffnet. Zahlende Nutzer finden dort spezialisierte Chatbots, die etwa Zugriff auf zusätzliche Informationen haben.

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Fundstück

ChatGPT-Fehlermeldung als Produktname auf Amazon

Screenshot der Amazon-Website zeigt Beispielprodukte
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Ein gutes Beispiel für die Empfehlung, eine KI nicht unbeaufsichtigt arbeiten zu lassen: Zahlreiche Produkte sind bei Amazon in den USA aufgetaucht, die eine ChatGPT-Fehlermeldung als Titel haben …

Quelle
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Was bedeutet …

Fine Tuning

Fine Tuning bezeichnet das nachträgliche Optimieren eines vortrainierten KI-Modells wie GPT-4 auf eine bestimmte Aufgabe oder ein Fachvokabular.

Beim Training dieser Modelle wurden zunächst sehr umfangreiche Datenmengen aus dem Internet verarbeitet, um ein generelles Verständnis zu erlernen. Fine Tuning passt dieses generelle Wissen dann gezielt für einen konkreten Anwendungsfall an.

Ein Beispiel: Ein Versicherungsunternehmen möchte einen KI-basierten Chatbot für die Kundenkommunikation einsetzen. Hierfür wird das bestehende Sprachmodell auf Basis von Versicherungsdokumenten, Kunden-Chats und Fachbegriffen dieses Unternehmens nachtrainiert. Der Chatbot erlangt so das nötige Domänenwissen, um Versicherungsfragen treffend zu beantworten.

Beim Fine Tuning findet im Gegensatz zum ursprünglichen Training meist nur eine Optimierung der Gewichtungen zwischen den Neuronen des Modells statt. Die Architektur selbst bleibt unverändert. Der Vorteil: Mit vergleichsweise wenig zusätzlichen Trainingsdaten lässt sich die Leistung deutlich verbessern.

Der Unterschied zu RAG (Retrieval Augmented Generation) besteht darin, dass beim Fine Tuning eine dauerhafte Anpassung des Sprachmodells erfolgt. Bei RAG werden stattdessen bei jeder Anfrage zusätzliche Informationsquellen in Echtzeit abgefragt. Es findet kein erneutes Training statt.

Quelle
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