Zusammenfassung:
Während große Modellhersteller darum wetteifern, Geld für Hunderte Milliarden Rechenleistungsinfrastruktur zu verbrennen, rückt eine noch geheimere „Copyright-Mine“ näher. Mitte August wurde bekannt, dass Apple Hunderte Millionen Dollar für den Kauf von Nachrichtenkorpussen zahlen wollte, was für Aufsehen in der Content-Branche sorgte. In den letzten zwei Jahren kam es weltweit zu Urheberrechtsklagen rund um das KI-Trainingskorpus. In der Presse verklagte die New York Times OpenAI und Microsoft und warf den beiden Unternehmen vor, Millionen von Artikeln ohne Genehmigung zum Trainieren großer Modelle wie ChatGPT zu verwenden.
Die Literaturgemeinschaft, darunter der zweifache Pulitzer-Preisträger John Carreiro und sechs weitere Autoren, verklagte gleichzeitig Anthropic, OpenAI, Google, Meta, xAI und Perplexity vor Gericht und warf ihnen „vorsätzlichen Diebstahl“ vor.
Zuvor wurde Anthropic Medienberichten zufolge vorgeworfen, seine Werke zum Trainieren des KI-Chatbots Claude missbraucht zu haben. Nach einem Vergleich musste Anthropic noch 1,5 Milliarden US-Dollar Entschädigung zahlen. Es handelt sich zudem um die größte bekannte Einigung in einem US-amerikanischen Urheberrechtsfall. Im Inland verkündete das Volksgericht des Bezirks Jinshan im November letzten Jahres Shanghais ersten Urheberrechtsverletzungsfall auf einem großen Modell der künstlichen Intelligenz, bei dem es um Fragen des Rechts zum Kopieren und des Rechts zur Verbreitung von Charakteren aus Informationsnetzwerken in der Animationsserie „Fights Against the Sphere“ ging.
Wie kann der „Urheberrechtsstreit“ hinter der Iteration großer Modelle gelöst werden? Wie lässt sich angesichts der Kontroversen die Grenze zwischen „fairer Nutzung“ und „Verstoß“ rechtlich definieren? Der Reporter sprach darüber mit relevanten Anwälten, Professoren für geistiges Eigentum, Verlegern und anderen Content-Praktikern.
Ist „Pay-as-you-go“ ein fairer Deal oder ein Preismachtspiel?
Apples Schritt hat nicht nur deshalb Aufmerksamkeit erregt, weil das Unternehmen plant, Hunderte Millionen Dollar für den Kauf von Nachrichtenrechten auszugeben, sondern auch, weil es einen flexiblen Vergütungsmechanismus nach dem Prinzip „Pay-as-you-go“ vorschlägt. Das heißt, der Herausgeber wird bezahlt, wenn die Inhalte des Partners tatsächlich von Siri genutzt werden.
Einige Leute glauben, dass das von Apple dieses Mal vorgeschlagene „Pay-per-Use“-Modell ein neues Paradigma für die Lizenzierung von Inhalten im KI-Zeitalter ist.
Aus rechtlicher Sicht des Urheberrechtsschutzes ist
„Pay-as-you-go kein neues Paradigma. Apple Pay ist immer noch eine US-Lizenzgebühr, die aus der Nutzung urheberrechtlich geschützter Werke durch KI generiert wird. Die Art der beteiligten Werke und autorisierten Inhalte werden in Übereinstimmung mit dem aktuellen US-amerikanischen Urheberrecht bestimmt. Pay-as-you-go selbst ist eines der gängigen Preismodelle für Lizenzgebühren im Urheberrecht.“
Li Yanbing, geschäftsführender Direktor des Forschungszentrums für Wettbewerbsrecht und geistiges Eigentum der Shanghai University of Finance and Economics, sagte gegenüber Reportern. Gleichzeitig ist sie auch eine angesehene Forscherin am Chinese Modernization Institute der Shanghai University of Finance and Economics. Ihre Forschungsschwerpunkte sind geistiges Eigentum und Wettbewerbsrecht, Datenrecht und Recht der künstlichen Intelligenz.Kann „Pay-as-you-go“ das Risiko von Rechtsverletzungen vollständig vermeiden?
Fu Gang, Seniorpartner und Anwalt der Anwaltskanzlei Beijing Dacheng (Shanghai), betonte besonders: Das Urheberrecht konzentriert sich auf die tatsächliche Nutzung von Werken durch Unternehmen und darauf, ob diese Verhaltensweisen lizenziert sind, und nicht darauf, ob die Gebühr in einer Pauschale oder in Raten gezahlt wird.
„
Selbst wenn der Vertrag Pay-per-View für die Anzeige von Nachrichten durch Siri vorsieht, kann es dennoch zu Verstößen oder Vertragsbrüchen kommen, wenn die Rechte der Quelle fehlerhaft sind oder der Umfang der Autorisierung die Nutzungsszenarien nicht vollständig abdeckt.
„Sagte Fu Gang.Huang Yangyang, Partner und Anwalt der Shanghaier Niederlassung der Anwaltskanzlei Beijing Zhonglun Wende, wies jedoch darauf hin, dass „Apple im Rahmen der Vereinbarung grundsätzlich das Risiko einer Urheberrechtsverletzung vermieden hat, es sei denn, die von ihm zitierten Nachrichten verletzen das Urheberrecht eines Dritten. Im Allgemeinen legen ähnliche Vereinbarungen jedoch Bedingungen fest, die den Benutzer von der Haftung befreien.“
Li Yanbing erinnerte daran, dass „Pay-as-you-go“ nur eine Preismethode für Lizenzgebühren und eine Vertragsklausel sei. Es wird nur die Anzahl der Male und der Einheitspreis vereinbart und die Vertragsparteien lediglich gebunden. Dabei geht es nicht um die qualitative Frage der Nutzung von Werken durch KI.
Selbst wenn es zum Industriestandard wird, kann es das Definitionsproblem der Replikation und Deduktion nicht lösen und bringt auch neue Mess- und Identifizierungsprobleme mit sich. Den öffentlichen Informationen zufolge werden die Einzelheiten solcher Messkaliber in der Regel nicht bekannt gegeben.
„Zum Beispiel ruft eine Abfrage fünf Nachrichtenmeldungen von drei Verlagen auf und generiert einen Abstract. Wird dieser fünfmal, dreimal oder einmal verwendet? Wenn zwischendurch ein technischer Fehler auftritt und der Aufruf erneut erfolgt, aber am Ende nur ein Abstract generiert wird, wie wird diese Nutzung berechnet? „Nutzung“, wird das Nutzungsverhalten für verschiedene Links und Zwecke wie Crawling, Training, Retrieval, Zitieren, Ausgabe usw. separat klassifiziert und berechnet?“ Auch wenn es sich um ein Umlageverfahren handelt, ist die aktuelle Definition noch unklar.
Das bedeutet auch, dass sich die Wahl des technischen Modells direkt auf die Erhebung der Lizenzgebühren auswirkt.
Auf der tatsächlichen operativen Ebene stellt sich für große KI-Modellunternehmen und Inhaltsanbieter die Frage: „Auf welcher Seite liegt die Verhandlungsmacht?“ ist ein Kernthema, das allen am Herzen liegt.
Li Yanbing ist der Ansicht, dass die beiden Preisgestaltungsmethoden keinen Vorteil haben, egal ob es sich um ein festes jährliches Gebührensystem oder eine nutzungsabhängige Zahlung handelt.
Was das Ergebnis wirklich bestimmt, ist die Verhandlungsmacht: „Wer die Messdaten kontrolliert, hat das Recht, die Preise zu interpretieren.“
Der Unterschied besteht darin, dass beim Modell mit fester Lizenz (z. B. fester Jahresgebühr) das Risiko, „ob der Inhalt genutzt wird“, von der Plattform getragen wird, während beim Pay-as-you-go-Modell dieses Risiko auf die Medien oder Verlage übertragen wird.Generell gilt: „Messdaten werden von der Plattform kontrolliert. Content-Publisher können nicht überprüfen, wie oft ihre Inhalte aufgerufen wurden, und sie wissen auch nicht, wie sich die Gesamtmenge verteilt. Die Tarifverhandlungsmacht wird geschwächt.“ sagte Li Yanbing.
Rechtsanwalt Huang Yangyang ist außerdem der Ansicht, dass Content-Parteien im Nachteil sind, wenn sie nachweisen müssen, ob der Inhalt rechtsverletzend ist. Derzeit liegen die Urheberrechte hochwertiger chinesischer Inhalte verstreut in den Händen einer großen Zahl unterschiedlicher Rechteinhaber. Verlage, Nachrichtenmedien und andere Institutionen sind meist unabhängig und verstreut. Die Tarifverhandlungsmacht der Urheberrechtsinhaber ist schwach. Bei KI-Plattformen ist der Autorisierungsprozess kompliziert und die Transaktionskosten hoch.
Ein Praktiker aus einem Verlag verriet: „Aus Sicht des Korpustrainings sind sich viele Leute im Verlag dieser Problematik nicht bewusst. Sie interessieren sich nicht sehr für dieses Thema und sind relativ passiv. Das ist der tatsächliche Reaktionszustand des Verlags.“
Er sagte Reportern, dass, wenn sich jemand für Ihr Urheberrecht interessiert und bereit ist, die Gebühr zu zahlen, jeder die Vorteile und Risiken teilen wird, was dem Verlag mehr nützt als schadet. Aber „was sein sollte“ und „was tatsächlich ist“ sind zwei verschiedene Dinge, und es gibt eine Kluft zwischen ihnen.
Der Kauf des Nachrichtenkorpus durch Apple verursachte Marktschwankungen. Wie kann man es analysieren?
Die Nachricht, dass Apple plant, bis zu Hunderte Millionen Dollar zu investieren, um das Urheberrecht an Nachrichteninhalten zu erwerben, hat in der Branche für einen ziemlichen Schock gesorgt. Am Tag der Veröffentlichung der Nachricht stieg der A-Aktien-Sektor „AI Corpus“ stark an. Duke Culture erreichte einmal sein Tageslimit von 20 cm, gefolgt von CITIC Publishing, China Publishing, Haitian Ruisheng usw.
西南证券传媒首席分析师苟宇睿认为，这类“海外映射”行情，具备情绪与主题资金轮动特征。
长期来看，AI正推动传媒内容产业，从“消费品"转向“数据+IP资产“双重定价。定价逻辑方面，国内正从“规模竞争“转向“价值和质量竞争“，政策在推动“以词元为基础的数据集价值体系”确权。
Bildquelle: „KI-Korpus“-Konzept von Oriental Fortune
Der größte Einfluss auf die Bewertung des A-Aktien-Mediensektors besteht darin, dass „der Markt sich von der ‚Betrachtung von Kanälen und Emissionsvolumen‘ hin zu ‚Betrachtung der Qualität von Datenbeständen‘ verlagert hat. Die KI-Korpus-Erzählung bietet eine neue, wachstumsorientierte Bewertungserzählung.“ sagte Gou Yurui gegenüber Reportern. Allerdings erinnerte er auch daran, dass die Umsetzung des Token-Value-Systems kurzfristig thematisch flexibler sein werde. Ob es in einem langfristigen Bewertungszentrum abgewickelt werden kann, muss noch beobachtet werden, ob nachfolgende autorisierte Transaktionen und Richtlinien tatsächlich umgesetzt werden können.
Bildquelle: Apples 10-K-Jahresbericht für das Geschäftsjahr 2025 der U.S. Securities and Exchange Commission (SEC)
Um auf die Nachricht zurückzukommen, dass Apple Nachrichtenurheberrechte erwirbt: Diese „aktive Compliance“-Haltung findet sich auch im Jahresbericht 2025 wieder. In seinem Geschäftsbericht 2025 listete Apple KI als Risikofaktor auf. Apple geht davon aus, dass komplexe Technologien wie KI die Benutzer schädlichen oder ungenauen Inhalten aussetzen können. Außerdem kann es sein, dass urheberrechtlich geschütztes Material für Schulungen beschafft und genutzt wird und dass urheberrechtlich geschützte Inhalte in der Modellausgabe reproduziert werden, was zu Produktmodifikationen, Prozesskosten, Lizenzgebühren und behördlichen Strafen führen kann.
„Dies zeigt, dass Apple das KI-Urheberrecht, die Inhaltssicherheit und die Produkthaftung als mittel- und langfristige Front-End-Betriebsrisiken betrachtet.“ Anwalt Fu Gang ist der Ansicht, dass die direkteste Auswirkung für große inländische Modellhersteller darin besteht, dass die Einhaltung des KI-Korpus den gesamten Prozess der Datenerfassung, Bereinigung, Schulung, Feinabstimmung, Indizierung, Abfrage, Ausgabe und Beschwerdebearbeitung abdecken sollte.
Hunderte Millionen Dollar für den Kauf von Nachrichtenrechten ausgeben – wird die Content-Branche in Zukunft eine Aufwertung erfahren?
„Was in Zukunft wirklich knapp sein wird, sind vielleicht nicht ‚mehr Daten‘, sondern qualitativ hochwertige Datenressourcen, die von großen Modellen kontinuierlich, stabil und konform genutzt werden können. Der Datenwettbewerb großer Modellhersteller wird sich schrittweise von der frühen öffentlichen Erfassung hin zur Etablierung einer langfristigen autorisierten Zusammenarbeit mit Nachrichtenmedien, Verlagsagenturen, professionellen Datenbanken und vertikalen Brancheninhaltsanbietern verlagern und Compliance-Risiken durch Rechteklärung, Quellenkennzeichnung, Vereinbarungen zum Nutzungsumfang und Aufrufprüfungen reduzieren.“ Anwalt Fu Gang erzählte einem Reporter des Science and Technology Innovation Board Daily.
Auch Gou Yurui vertritt eine ähnliche Ansicht. Er glaubt, dass es viele populäre Texte, öffentliche Bücher und offene Webseiten gibt und das Angebot ausreichend ist. Was wirklich knapp ist, sind hochwertige, exklusive, konforme und nachvollziehbare professionelle vertikale Daten, wie medizinische Lehrbücher und Fälle, Rechtsfälle, wissenschaftliche Zeitschriften, ausführliche Branchenberichte, maßgebliche Nachrichten und multimodale Daten zu realen physischen Interaktionen. Hochwertige Inhalte in Echtzeit werden zu einer wichtigen Ressource für KI-Wettbewerbe.
Welche Content-Assets werden voraussichtlich davon profitieren? Gou Yuruis Zusammenfassung lautet: „Knappheit + Exklusivität + Compliance + Rückverfolgbarkeit + Echtzeit“, die hauptsächlich fünf Kategorien umfasst: professionelles vertikales Wissen (Wissenschaftler/Nachschlagewerk/Verlag), maßgebliche alte Bücher/Nachschlagewerk (Verlag), maßgebliche Echtzeitnachrichten (Mainstream-Medien), Online-Literatur/Film- und Fernseh-IP (Unternehmen für Online-Literaturplattform) und Datendienst/-verarbeitungsunternehmen.
Gleichzeitig könnte es in Zukunft auch zu einem Umbau der Umsatzstruktur und des Bewertungssystems korpusbezogener Hersteller kommen. Für Content-Parteien besteht der ideale Weg beispielsweise darin, zusätzlich zu den herkömmlichen Veröffentlichungs-/Vertriebserlösen die zusätzliche Umsatzlinie „Datenlizenzierung/API-Call-Sharing/Datenverarbeitungsdienste“ hinzuzufügen. Es wird erwartet, dass das traditionelle Verlagswesen von „Dividenden allein/PE-Bewertung“ zur dualen Logik von „Dividenden + Daten/Neubewertung des Urheberrechts“ übergeht. Direkte Einnahmen aus Korpuslizenzen wurden jedoch noch nicht in großem Umfang erzielt.
“不过，兑现节奏或许并不会非常快，存在几个约束条件，首先权属复杂、二是工程壁垒：从版权库到"可用数据资产"，中间要经历数字化、清洗、标注、脱敏，成本不低，所以“重估”更可能发生在少数专业、独家、稀缺、可溯源的垂类内容持有方，而非全行业。”苟宇睿表示。
IDC-Daten zeigen, dass Chinas Markt für Basisdatendienste für künstliche Intelligenz im Jahr 2025 6,262 Milliarden Yuan erreichen wird, was einem Anstieg von 27,8 % gegenüber dem Vorjahr entspricht, und die Wachstumsrate übertrifft die Markterwartungen. Es wird erwartet, dass die Marktgröße im Jahr 2026 weiter auf 7,834 Milliarden Yuan anwächst, mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von 19,6 % von 2025 bis 2030.
Brancheninsidern zufolge handelt es sich bei inländischen Korpusdaten derzeit hauptsächlich um „Datenlokalisierung + private Bereitstellung“, und groß angelegte kostenpflichtige Autorisierungstransaktionen wurden noch nicht offengelegt. Die folgenden drei Arten von Praktiken sind parallel.
1. Selbst erstellte/mitentwickelte proprietäre Modelle: wie die Digital-Intelligence-Publishing-Plattform „Kuafu AI“ von CITIC Publishing, die Förderung des „Chinese Ancient Books Big Model“ durch China Publishing, das von China selbst entwickelte Online-Großmodell „Xiaoyao“, die Zusammenarbeit von Zhongyuan Media und Tencent am „Yu Education Big Model“ usw.;
2. Gemeinsam ein echtes Korpus auf nationaler Ebene aufbauen: Die erste Gruppe von 22 Institutionen baute gemeinsam ein hochwertiges Korpus für künstliche Intelligenz auf, das sich an „Zuerst Autorisierung, später Nutzung“ hielt und Veröffentlichungen, Medien, Urheberrecht, Technologie und andere Bereiche abdeckte; People's Daily Online übernahm die Führung bei der Gründung der „Mainstream Value Corpus Ecological Alliance“;
3. Professionelles Outsourcing von Datendienstleistungen.
Ist es eine „faire Nutzung“ oder ein Verstoß? Unentschlossene globale Kontroversen
Viele Anwälte sagten Reportern, dass bei der Verwendung eines großen Trainingskorpus für künstliche Intelligenzmodelle die Nutzung der Werke des Urheberrechtsinhabers eine „faire Nutzung“ oder eine Verletzung sei. Der Hauptrechtsstreit besteht darin, ob der Trainingseinsatz von Großmodellen künstlicher Intelligenz eine faire Nutzung im Sinne des Urheberrechts darstellt.
Auch darüber, ob es sich um einen Verstoß handelt, sind sich beide Parteien nicht einig.
KI-Unternehmen glauben, dass das Modell nach dem Erlernen von Sprachregeln, Wissensbeziehungen und Ausdrucksmustern ein neues technisches Werkzeug und eine neue Ausdrucksmethode gebildet hat. Es gibt eine starke Konvertierung von der Korpusausgabe zur Textausgabe, und beide können nicht gleichgesetzt werden.
Der Urheberrechtsinhaber ist der Ansicht, dass das Modelltraining in der Regel kommerziellen Zwecken dient und eine vollständige und großformatige Reproduktion des Werks erfordert. Einige Daten können auch von Raubkopien von Websites oder nicht autorisierten Datensätzen stammen; Das Modell reproduziert möglicherweise nicht nur das Originalwerk, sondern generiert möglicherweise auch eine große Menge alternativer Inhalte, wodurch die ursprünglichen Veröffentlichungs-, Abonnement- und Lizenzmärkte geschwächt werden. Das sei ein „Verstoß“.
„Für große Modellhersteller kann die ‚Umwandlung‘ von Schulungen nicht als natürliche Verteidigungsmaßnahme genutzt werden; für Rechteinhaber kann eine Rechtsverletzung nicht allein deshalb vermutet werden, weil die Arbeit für Schulungen verwendet wird.“ Dies ist das Urteil von Anwalt Fu Gang.
Huang Yangyang vertritt ebenfalls eine ähnliche Ansicht. Sie ist der Ansicht, dass das unbefugte Kopieren des Korpus während der Schulungsphase nicht bedeutet, dass der ausgegebene Inhalt rechtsverletzend sein muss. Nur weil die Schulung legal ist, heißt das nicht, dass die Zusammenfassung und der paraphrasierte Inhalt korrekt sind.
In Bezug auf die Definition von „fairer Nutzung“ und Rechtsverletzung ist Anwalt Fu Gang der Ansicht, dass zumindest die folgenden Fragen berücksichtigt werden sollten: Wie wurden die Daten erhalten, welche Kopierverhaltensweisen wurden während des Trainingsprozesses implementiert, ob das Modell den geschützten Ausdruck stabil reproduzieren kann, ob das Endprodukt mit dem Originalwerk oder dem Geschäft des Rechteinhabers konkurriert und ob das Unternehmen Maßnahmen ergriffen hat, um Vervielfältigungen zu filtern, zu entfernen, Reproduktionen zu verhindern und Beschwerden zu bearbeiten.
Wenn es darum geht, tatsächlich festzustellen, ob ein Verstoß vorliegt, ist die Situation komplizierter.
„Selbst im gleichen KI-Geschäft können unterschiedliche Verknüpfungen zu unterschiedlichen Schlussfolgerungen führen. Beispielsweise kann das Gericht davon ausgehen, dass das Trainingsmodell selbst eine gewisse Wandelbarkeit aufweist, aber gleichzeitig auch davon ausgehen, dass der Erwerb und die langfristige Aufbewahrung von Werken aus Raubkopienkanälen keine faire Nutzung darstellt; es kann auch davon ausgehen, dass in der Trainingsphase keine Beweise für einen Verstoß vorliegen, die Modellfreigabe, die Anzeige von Inhalten oder die endgültige Ausgabe jedoch einen Verstoß darstellen.“ Fu Gang erklärte weiter.
Am 20. Juli dieses Jahres endete der fast zwei Jahre andauernde Fall „Butts vs. Anthropic“ offiziell mit einem Vergleich über 1,5 Milliarden US-Dollar. Der Richter war der Ansicht, dass die Verwendung urheberrechtlich geschützter Bücher durch Anthropic zum Trainieren von Claudes großem Sprachmodell „typischer transformativer Gebrauch“ sei und eine faire Nutzung darstelle. Allerdings wurde Anthropics Fair-Use-Einwand, Raubkopien heruntergeladener Bücher aus der Shadow Library für Schulungen zu verwenden, zurückgewiesen und als Verstoß angesehen.
Rechtsanwalt Fu Gang glaubt, dass der Fall Bartz gegen Anthropic von Referenzbedeutung ist, da darin klargestellt wurde, dass „der Schulungszweck transformativ ist“ und „die Datenquelle legal ist“ zwei unabhängige Themen sind. Nur weil die Back-End-Nutzung innovativ ist, eliminiert sie nicht automatisch das Risiko einer Verletzung der vom Front-End erfassten Daten.
Rechtsprofessor Li Yanbing erinnerte jedoch auch daran, dass der Fall Bartz gegen Anthropic mit einem Vergleich in Höhe von 1,5 Milliarden US-Dollar endete, sodass es keinen verbindlichen Präzedenzfall für die Entscheidung des Falles gab. Der einzige derzeit angefochtene Fall, Thomson Reuters gegen ROSS, ist noch vor dem Third Circuit Court anhängig.
Sie wies darauf hin, dass
Bisher kein Bundesberufungsgericht in den Vereinigten Staaten ein substanzielles Urteil darüber gefällt hat, ob KI-Training eine faire Nutzung darstellt. Hinsichtlich der Bestimmung des Fair-Use-Einwands stehen auch bestehende Urteile des US-Bezirksgerichts im Widerspruch zueinander. Es gibt auch Streit darüber, ob und welche Art von Urheberrechtsverletzung vorliegt. Diese Rechtsunsicherheit lässt sich kurzfristig nur schwer beseitigen.
Wird KI bei unsachgemäßem Urheberrechtsschutz „kein Reis mehr im Topf“ sein?
Wenn der Urheberrechtsschutz unangemessen ist, äußerten viele Befragte gegenüber Reportern auch Bedenken hinsichtlich des „Ausfischens aus dem See“. Je skrupelloser die KI urheberrechtlich geschützte Inhalte verschlingt, desto mehr schrumpft das Originalangebot; Je mehr das Originalangebot schrumpft, desto mehr kann sich die KI nur darauf verlassen, „sich selbst zu kopieren und zu recyceln“, um zu überleben.
Eine vom Pew Research Center veröffentlichte Studie zeigt, dass mehr als ein Drittel der seit der Einführung von ChatGPT veröffentlichten Webseiten möglicherweise Spuren der KI-Generierung enthalten. Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass eine große Anzahl von Webseiten möglicherweise einen Zyklus von Bots erzeugt, die von Bots generierte Inhalte lesen.
Rechtsanwalt Huang Yangyang erinnert: „Wissen wird in den Gewichtungen von Modellparametern verfestigt und Antworten werden auf der Grundlage statistischer Regeln generiert, die durch Training erlernt wurden. Wissen wird nicht automatisch aktualisiert, und es ist leicht, Halluzinationen zu erzeugen und falsche Inhalte auszugeben.“
Ein anonymer Content-Publishing-Praktiker enthüllte eine eher versteckte Krise: „Viele Upstream-Autoren nutzen eine große Anzahl von Mensch-Maschine-Kollaborationen, um zu erstellen, und die Werke, die sie erhalten, sind sehr KI-ähnlich. Die Produktionseffizienz wird immer höher und schneller, und ihre Originalitätsprobleme können größere Probleme in Bezug auf das Urheberrecht verursachen.“
Rechtsanwalt Huang Yangyang konzentriert sich auf den Nachrichtenbereich und ist auch der Ansicht, dass das aktuelle groß angelegte KI-Modelltraining dem Problem der Urheberrechtsverletzung des Inhaltskorpus der Nachrichtenberichterstattung nicht viel Aufmerksamkeit schenkt. Darüber hinaus sind sie aufgrund der großen Anzahl von Nachrichtenberichten, der hohen Qualität der Textausdrücke und ihrer weit verbreiteten Veröffentlichung im Internet relativ leicht zu erhalten und zum am stärksten betroffenen Bereich für Streitigkeiten über Urheberrechtsverletzungen von Inhaltskorpus geworden.
Huang Yangyang glaubt, dass die überwiegende Mehrheit der Nachrichtenberichte, abgesehen von einer sehr kleinen Anzahl einfacher Beschreibungen von Nachrichtenereignissen, urheberrechtlich geschützte Werke sind. Die Fakten von Nachrichtenereignissen selbst sind nicht urheberrechtlich geschützt, die schriftlichen Äußerungen, Erzählarrangements und Interviewergebnisse der Reporter sind jedoch geschützte Werke. Es besteht immer noch die Gefahr von Verstößen, wenn beim Training großer KI-Modelle der Inhaltskorpus von Nachrichtenberichten verwendet wird.
Sie wies weiter darauf hin: „Die Einhaltung großer Modelle erfordert, dass Urheberrecht, Inhaltssicherheit und Produktverantwortung gemeinsam bewertet werden. Wir können uns nicht nur auf die Wirkung des Modells konzentrieren und das Urheberrecht als nachträgliches Thema behandeln.“
Wie ist die aktuelle Ist-Situation? „Die meisten großen Modellunternehmen haben nicht proaktiv vorgeschlagen, den Urheberrechtsinhaber zu kaufen, und haben die Quelle der Trainingskorpusdaten vor der Kommerzialisierung der großen Modellprodukte verschwiegen und die Ergebnisse der großen Modellausgaben technisch verarbeitet, um zu verhindern, dass Hinweise und Spuren offengelegt werden.“ Liu Chunquan, Partner und Anwalt der Anwaltskanzlei Shanghai Duan & Duan, sagte gegenüber Reportern. Dies bringt auch Schwierigkeiten bei der Identifizierung des derzeitigen Urheberrechtsschutzes und -nachweises mit sich.
In konkreten Fällen haben einige Richter dies unter dem Gesichtspunkt der „Toleranz gegenüber Innovationen“ als eine faire Nutzung interpretiert, um die Weiterentwicklung neuer Technologien zu fördern.
Rechtsanwalt Liu Chunquan ist der Ansicht, dass das Scannen und Kopieren von Werken durch Unternehmen mit künstlicher Intelligenz und deren anschließende Anwendung auf Datenbanken zum Trainieren großer Modelle kommerzielles Verhalten darstellt und als Verstoß gegen das Recht zum Kopieren der Werke angesehen werden sollte.
„Das Korpustraining großer Modelle ist ein rein kommerzieller Akt, der sich von gemeinnützigen Unternehmungen wie der wissenschaftlichen Forschung unterscheidet. Obwohl das Korpustraining großer Modelle nicht mit der Veröffentlichung oder Online-Verbreitung vergleichbar ist, um direkt kommerzielle Vorteile aus Leserverkäufen zu erzielen, basiert die Ausgabe großer Modelle auf dem Korpustraining, bei dem Arbeitselemente aufgerufen und für die Ausgabe kombiniert werden. Bei diesem Prozess werden Werke verwendet, um kommerzielle Vorteile durch Token und andere Methoden zu erzielen, und sie werden nicht an den Urheberrechtsinhaber verteilt. Wenn das Gericht feststellt, dass faire Nutzung gleichbedeutend mit Großzügigkeit ist an andere (Autoren), um großen Modellunternehmen dabei zu helfen, Kosten zu sparen, so dass es einer fairen Nutzung an Rationalität mangelt.“
Aus Sicht des Interessenausgleichs ist Anwalt Liu Chunquan der Ansicht, dass die Entwicklung neuer Technologien sicherlich die Toleranz des Rechtssystems erfordert, aber auch die Entwicklung künstlicher Intelligenz berücksichtigt werden muss. Die Verwendung großer Modelle hat die kreative Arbeit von Schriftstellern und anderen Schriftstellern stark ersetzt und die Marktnachfrage nach bestehenden Werken verringert. Obwohl es sich um eine neue Technologie und ein neues Geschäft handelt, muss dennoch der Schutz des Erbes menschlicher Werke durch das traditionelle Urheberrechtssystem berücksichtigt werden.
Gibt es eine Reihe von Regeln, die für den Korpushandel umgesetzt werden können?
Aus der Sicht des aktuellen Urheberrechtsgesetzes meines Landes ist die faire Nutzung hauptsächlich in bestimmten Situationen wie persönlichem Studium, angemessenem Zitieren, Berichterstattung, Lehre und wissenschaftlicher Forschung gemäß Artikel 24 festgelegt. Es erfordert außerdem, dass die normale Nutzung des Werks nicht beeinträchtigt wird und die legitimen Rechte und Interessen des Rechteinhabers nicht angemessen geschädigt werden.
Viele Anwälte sagten Reportern, dass die aktuellen Gesetze meines Landes keine eindeutige Ausnahme für Text- und Data-Mining vorsähen, die allgemein auf die kommerzielle Ausbildung großer Models anwendbar wäre. Sie können jedoch nicht einfach das Konzept der „transformativen Nutzung“ im amerikanischen Recht kopieren und glauben, dass die Arbeit, solange sie für die Modelschulung verwendet wird, sicherlich eine faire Nutzung darstellt.
„Es besteht eine hohe Wahrscheinlichkeit, dass die relevanten Entscheidungsregeln in Zukunft weiterhin schrittweise in Richtung von Phasen, Szenarien und verantwortlichen Stellen verfeinert werden. Der Schwerpunkt der Beurteilung hat sich von der abstrakten Diskussion darüber, „ob KI lernen kann, funktioniert“, hin zu einer vollständigen Prozessüberprüfung von Datenquellen, Trainingsmethoden, Ausgabeergebnissen und Marktauswirkungen verlagert. Die Justiz muss immer noch spezifische Urteile auf der Grundlage von Datenquellen, Verwendungszweck, Umfang der Replikation, technischer Notwendigkeit, Ausgabeergebnissen und Marktauswirkungen fällen.“
Gleichzeitig wurden auch eine Reihe inländischer Managementmaßnahmen und unterstützender Richtlinien eingeführt.
Artikel 7 der „Einstweiligen Maßnahmen für die Verwaltung generativer künstlicher Intelligenzdienste“ erfordert die Verwendung von Daten und Basismodellen aus rechtlichen Quellen; Wenn geistige Eigentumsrechte betroffen sind, dürfen die geistigen Eigentumsrechte, die andere laut Gesetz genießen, nicht verletzt werden.
Bildquelle: „Interim Measures for Generative Artificial Intelligence Service Management“
Im November 2025 wurde der nationale Standard „Grundlegende Sicherheitsanforderungen der Netzwerksicherheitstechnologie für generative künstliche Intelligenzdienste“ offiziell umgesetzt. Dieser nationale Standard ist der erste nationale Standard meines Landes für die Sicherheit generativer künstlicher Intelligenzdienste.
Artikel 4.1.3 des Standards besagt, dass Open-Source-Korpora über eine Lizenzvereinbarung oder ein Autorisierungsdokument verfügen müssen; Selbst gesammelte Korpora müssen über Sammlungsaufzeichnungen verfügen, und Korpora, von denen andere eindeutig erklärt haben, dass sie nicht gesammelt werden können, sollten nicht gesammelt werden. Kommerzielle Unternehmen müssen über einen rechtsverbindlichen Vertrag verfügen und vom Anbieter die Herausgabe von Verpflichtungen und Zertifizierungsmaterialien verlangen.
Bildquelle: „Grundlegende Sicherheitsanforderungen der Netzwerksicherheitstechnologie für generative künstliche Intelligenzdienste“
Im Mai dieses Jahres etablierte der von 22 Institutionen in Shenzhen ins Leben gerufene „National Genuine High-Quality Corpus“ das Prinzip „Zuerst Autorisierung, später Nutzung“ und führte Blockchain-Spuren ein. Der Korpus befindet sich noch in der Anfangsphase des gemeinsamen Aufbaus und der Umfang des Korpus, der Lizenzpreis und der gemeinsame Plan wurden nicht bekannt gegeben.
Rechtsprofessor Li Yanbing sagte, dass Compliance-Verpflichtungen umgesetzt wurden, aber die Marktinfrastruktur und die handelbaren Märkte, die zur Erfüllung der Verpflichtungen erforderlich sind, sich noch im Aufbau befinden und es immer noch tatsächliche institutionelle Lücken gibt. Konkret befinden sich standardisierte Autorisierungsvorlagen für Korpustransaktionen, offene und transparente Preismechanismen, normalisierte Autorisierungskanäle zwischen Urheberrechtsinhabern und KI-Unternehmen sowie Autorisierungshandelsplattformen, die in großem Umfang wiederverwendet werden können, allesamt in einem frühen Entwicklungsstadium.
Li Yanbing sagte jedoch, dass mit der Weiterentwicklung der Technologie und der Zunahme der Fälle die gerichtliche Entscheidung durch Schreib- und juristische Interpretationsmethoden allmählich zu einem Konsens gelangen werde. „Was die Identifizierung der Nutzung von Werken durch KI betrifft, gibt es keine rechtlichen Strukturprobleme, die durch KI verursacht werden. Modernes Urheberrecht sowie Interpretationsmethoden der Rechtsdoktrin reichen aus, um damit umzugehen. Dies ist ein normales Phänomen, wenn disruptive Technologien auftauchen, und erfordert normale Aktualisierungs- und Anpassungsprozesse und Zeit.“
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