KI-Trainingsrecht

Das Text- und Data-Mining (TDM) und das Training von Künstlicher Intelligenz (KI) stehen im Spannungsfeld verschiedener rechtlicher Regelungen, insbesondere des Urheberrechts, Datenschutzrechts und zunehmend auch KI-spezifischer Regulierungen. Diese Technologien basieren auf der Analyse großer Datenmengen und werden für vielfältige Anwendungen genutzt, darunter maschinelles Lernen, Mustererkennung und automatisierte Entscheidungsfindung.

1. Begriffsdefinitionen

1.1. Text- und Data-Mining (TDM)

TDM bezeichnet automatisierte Verfahren zur Analyse und Verarbeitung großer Datenmengen. Dazu gehören:

• Extraktion von Informationen aus Texten, Bildern oder anderen Datenquellen,
• Muster- und Beziehungserkennung,
• Erstellung von Wissensmodellen.

1.2. KI-Training

Das Training von KI-Modellen umfasst die Verarbeitung von Daten durch Algorithmen, um Muster zu erkennen und Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen. Es gibt verschiedene Arten:

• Ãœberwachtes Lernen: Nutzung von Daten mit bekannten Labels (z. B. Bilder mit Kategorien).
• Unüberwachtes Lernen: Analyse von Daten ohne vorherige Kategorisierung.
• Reinforcement Learning: Training durch Belohnungssysteme basierend auf Entscheidungen.

2. Rechtsgrundlagen

2.1. Urheberrecht

Das Urheberrecht spielt eine zentrale Rolle, da viele für TDM und KI-Training genutzte Inhalte (Texte, Bilder, Videos) urheberrechtlich geschützt sind.

2.1.1. Relevante Normen

• EU-Urheberrechtsrichtlinie (DSM-Richtlinie, 2019):
• Artikel 3: Einführung einer Ausnahme für TDM zu Forschungszwecken.
• Artikel 4: Ausnahme für TDM in kommerziellen Kontexten, sofern der Rechteinhaber nicht ausdrücklich widerspricht („Opt-out“).
• Urheberrechtsgesetz (UrhG, Deutschland):
• Umsetzung der DSM-Richtlinie in deutsches Recht (2021).
• § 44b UrhG: Erlaubnis für TDM durch Forschungseinrichtungen und Unternehmen.

2.1.2. Zulässigkeit von TDM

• Für nicht-kommerzielle Zwecke:
• Forschungseinrichtungen dürfen urheberrechtlich geschützte Werke ohne Zustimmung des Rechteinhabers für TDM nutzen, solange sie die Quelle nennen.
• Für kommerzielle Zwecke:
• TDM ist zulässig, wenn der Rechteinhaber nicht ausdrücklich widerspricht (Opt-out über technische Maßnahmen oder Lizenzbedingungen).

2.1.3. Einschränkungen

• Daten, die durch technische Schutzmaßnahmen gesichert sind, dürfen nicht ohne Genehmigung genutzt werden.
• Die Verarbeitung darf nicht die normale Nutzung des Werkes beeinträchtigen oder berechtigte Interessen des Rechteinhabers verletzen.

2.2. Datenschutzrecht

Wenn personenbezogene Daten in TDM oder KI-Trainingsdaten genutzt werden, gelten strenge Vorgaben der Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO).

2.2.1. Relevante Normen

• Rechtmäßigkeit der Verarbeitung (Art. 6 DSGVO):
• Verarbeitung ist zulässig, wenn eine Einwilligung vorliegt oder ein berechtigtes Interesse des Verantwortlichen besteht.
• Datenminimierung (Art. 5 DSGVO):
• Es dürfen nur Daten verarbeitet werden, die für den Zweck des TDM oder KI-Trainings erforderlich sind.
• Anonymisierung:
• Anonymisierte Daten fallen nicht unter die DSGVO und können uneingeschränkt genutzt werden.

2.2.2. Herausforderungen

• Die Verarbeitung großer Datenmengen kann schwierig sein, wenn personenbezogene Daten nicht effektiv anonymisiert werden können.
• Bei Training mit sensiblen Daten (z. B. Gesundheitsdaten) sind zusätzliche Schutzmaßnahmen erforderlich.

2.3. Wettbewerbsrecht

• Datenzugang und Fairness:
• Große Unternehmen, die über umfangreiche Daten verfügen, könnten ihre Marktmacht nutzen, um TDM oder KI-Training zu monopolisieren.
• Das europäische Wettbewerbsrecht (z. B. Art. 102 AEUV) kann Missbrauchsverhalten wie die Verweigerung des Datenzugangs verhindern.

2.4. Vertragsrecht

• TDM und KI-Training erfordern oft den Abschluss von Lizenzverträgen:
• Rechteinhaber können die Nutzung ihrer Daten für TDM oder KI-Training lizenzieren.
• Verträge regeln die Bedingungen, den Umfang und die Vergütung für die Nutzung.

2.5. KI-spezifische Regulierung

• EU KI-Verordnung (AI Act, Entwurf 2021):
• Einführung eines Rechtsrahmens für KI-Systeme, einschließlich Vorgaben für das Training von KI-Modellen.
• Verpflichtung zur Nachvollziehbarkeit der Datenquellen („Data Governance“).
• Besondere Anforderungen für „High-Risk“-KI-Systeme, z. B. im Bereich Gesundheit, Justiz oder öffentliche Sicherheit.

3. Herausforderungen und rechtliche Risiken

3.1. Urheberrechtsverletzungen

• Problem:
• Nutzung urheberrechtlich geschützter Werke ohne Zustimmung kann zu Rechtsverletzungen führen.
• Lösung:
• Nutzung von Open-Access-Daten oder lizenzierten Datenbanken.

3.2. Datenschutz

• Problem:
• Verarbeitung personenbezogener Daten ohne rechtliche Grundlage verstößt gegen die DSGVO.
• Lösung:
• Anonymisierung oder Pseudonymisierung der Daten.
• Einholung von Einwilligungen, wenn erforderlich.

3.3. Bias und Diskriminierung

• Problem:
• Verzerrte oder unvollständige Trainingsdaten können zu fehlerhaften oder diskriminierenden KI-Entscheidungen führen.
• Lösung:
• Sicherstellung einer repräsentativen und diversifizierten Datengrundlage.

4. Gerichtsurteile und rechtliche Entwicklungen

4.1. Google Books (EuGH, Az. C-117/13)

• Entscheidung:
• Die Digitalisierung und Indexierung von urheberrechtlich geschützten Werken für Suchfunktionen ist zulässig, wenn die Nutzung im Rahmen der Schrankenregelungen erfolgt.
• Bedeutung:
• Stärkung der Möglichkeiten für TDM, insbesondere für Forschungszwecke.

4.2. „Schrems II“ (EuGH, Az. C-311/18)

• Entscheidung:
• Strenge Vorgaben für die Ãœbertragung personenbezogener Daten in Drittstaaten.
• Bedeutung:
• Einschränkungen für KI-Training mit Daten aus internationalen Quellen.

5. Praxisbeispiele

5.1. Open-Access-Daten

• Viele KI-Entwickler greifen auf Open-Access-Datenbanken wie Wikipedia, Common Crawl oder ImageNet zurück, die ohne urheberrechtliche Einschränkungen genutzt werden können.

5.2. Lizenzierte Daten

• Kommerzielle Anbieter lizenzieren Daten speziell für TDM oder KI-Training, um rechtliche Risiken zu minimieren.

6. Zukunft des Rechts im Bereich TDM und KI-Training

6.1. Harmonisierung durch den AI Act

• Der AI Act der EU wird voraussichtlich klare Vorgaben für das KI-Training schaffen, einschließlich Transparenzanforderungen und Fairness-Kriterien.

6.2. Weiterentwicklung der Schrankenregelungen

• Die Schrankenregelungen im Urheberrecht könnten ausgeweitet werden, um Innovationen im Bereich KI zu fördern.

7. Fazit

Das Recht des Text- und Data-Mining sowie des KI-Trainings ist vielschichtig und durch Spannungen zwischen Innovation und rechtlichem Schutz geprägt. Während das Urheberrecht und Datenschutzrecht klare Schranken setzen, bieten neue Regelungen wie die DSM-Richtlinie oder der AI Act Möglichkeiten für eine rechtssichere Nutzung. Unternehmen und Entwickler sollten frühzeitig rechtliche Beratung einholen, um Risiken zu minimieren und die Potenziale von TDM und KI-Training optimal zu nutzen.