KI-Wissensaneignung: Konzerne vs. demokratischer Zugang

KI-Wissensaneignung: Eine neue Front im Kampf um offenen Zugang

Mehr als ein Jahrzehnt nach dem Tod des Aktivisten Aaron Swartz steht die USA vor einem eklatanten Widerspruch in der Behandlung der massenhaften Aneignung von Wissen – einem Konflikt zwischen Konzernmacht und demokratischen Werten. Swartz, der sich 2013 nach einer strafrechtlichen Verfolgung durch Bundesstaatsanwälte das Leben nahm, setzte sich dafür ein, dass öffentlich finanzierte Forschung frei zugänglich sein sollte. Heute betreiben KI-Unternehmen eine weitaus umfassendere Form der Informationsgewinnung und werfen damit dringende Fragen zu Urheberrecht, Kontrolle und der Zukunft des Wissens auf.

**Der Swartz-Präzedenzfall und die Doppelmoral der KI

** Swartz’ Verfolgung resultierte aus dem Herunterladen tausender akademischer Artikel von JSTOR, einer digitalen Bibliothek für wissenschaftliche Forschung. Damals war ein Großteil dieser Arbeiten von Steuerzahlern finanziert, an öffentlichen Institutionen durchgeführt und sollte das öffentliche Verständnis fördern – blieb jedoch hinter Bezahlschranken verborgen. Swartz’ Handlungen stellten ein System infrage, das er als absichtlich restriktiv ansah, und die US-Regierung reagierte mit schweren Strafanzeigen und der Androhung jahrzehntelanger Haftstrafen.

Im Jahr 2025 hat sich die Landschaft dramatisch verändert. KI-Unternehmen wie Anthropic scrapen riesige Mengen urheberrechtlich geschützter Materialien – Bücher, journalistische Artikel, akademische Arbeiten, Kunst und persönliche Texte – oft ohne Zustimmung, Vergütung oder Transparenz. Diese Datensätze werden genutzt, um große Sprachmodelle (Large Language Models, LLMs) zu trainieren, die dann monetarisiert und an die Öffentlichkeit zurückverkauft werden. Doch im Gegensatz zu Swartz sehen sich KI-Firmen keiner strafrechtlichen Verfolgung ausgesetzt. Stattdessen verhandeln sie Vergleichszahlungen (wie Anthropics 1,5-Milliarden-Dollar-Vereinbarung mit Verlagen) und stellen Urheberrechtsverletzungen als unvermeidlichen Preis des „Fortschritts“ dar.

Die Ungleichheit in der Rechtsdurchsetzung ist eklatant. Swartz wurde als Krimineller behandelt, weil er Wissen befreien wollte; KI-Unternehmen gelten als unverzichtbare Wirtschaftsmotoren, obwohl sie vom gleichen Prinzip profitieren – der massenhaften Extraktion von Informationen.

Technische und rechtliche Implikationen von KI-Trainingsdaten

Die Abhängigkeit der KI von gescrapten Daten stellt Sicherheits- und Rechtsexperten vor mehrere kritische Herausforderungen:

• Ausmaß der Aneignung: LLMs wie die von Anthropic, OpenAI und Google entwickelten Modelle werden mit Datensätzen trainiert, die Milliarden von Dokumenten umfassen, darunter urheberrechtlich geschützte Werke. Im Gegensatz zu herkömmlichen Urheberrechtsstreitigkeiten, die einzelne Verstöße betreffen, handelt es sich beim KI-Training um eine systematische, großflächige Reproduktion geschützter Inhalte.

• Fehlende Transparenz: Die meisten KI-Unternehmen geben den vollständigen Umfang ihrer Trainingsdatensätze nicht preis, was die Bewertung der Einhaltung von Urheberrecht oder ethischen Normen erschwert. Diese Intransparenz erstreckt sich auch auf die Modelle selbst, die als „Black Boxes“ fungieren und nicht auf Voreingenommenheit, Genauigkeit oder Herkunft der Daten überprüft werden können.

• Vergleiche als Geschäftsmodell: Anthropics 1,5-Milliarden-Dollar-Vergleich – bewertet mit etwa 3.000 US-Dollar pro Buch bei schätzungsweise 500.000 Werken – deutet darauf hin, dass die Kosten für Urheberrechtsverletzungen in die Geschäftsmodelle der KI-Unternehmen einkalkuliert werden. Rechtsexperten schätzen, dass das Unternehmen so über eine Billion US-Dollar an potenzieller Haftung vermied, was zeigt, wie Vergleiche als de facto-Lizenz für Massenaneignung dienen könnten.

• Rechtliche und politische Unklarheit: Gerichte und politische Entscheidungsträger haben noch keine klaren Standards für KI-Trainingsdaten festgelegt. Einige Richter haben entschieden, dass das Training mit urheberrechtlich geschütztem Material unter „Fair Use“ fällt, während andere Skepsis signalisierten. Gleichzeitig balancieren politische Entscheidungsträger das wirtschaftliche Potenzial der KI gegen den Schutz der Rechte von Urhebern aus – oft mit Vorsicht, um Innovationen nicht zu behindern.

Auswirkungen: Wer kontrolliert die Infrastruktur des Wissens?

Die Konsequenzen gehen weit über das Urheberrecht hinaus. Da KI-Systeme zunehmend den Zugang zu Informationen vermitteln – durch Suche, Synthese und Erklärung –, bestimmen sie auch, welches Wissen priorisiert wird, wer als Autorität gilt und welche Fragen überhaupt gestellt werden können. Diese Konzentration der Kontrolle hat tiefgreifende Auswirkungen:

• Konzernkontrolle über öffentliches Wissen: KI-Modelle, die mit öffentlich finanzierter Forschung (z. B. NIH-geförderte Studien, Regierungsberichte) trainiert werden, sind oft proprietär. Das bedeutet, dass die Öffentlichkeit erneut für den Zugang zu Erkenntnissen bezahlen muss, die mit ihren Steuergeldern finanziert wurden. Dies erinnert an das Bezahlschranken-Problem, gegen das Swartz kämpfte – allerdings in einem viel größeren Maßstab.

• Erosion demokratischer Normen: Wenn der Zugang zu Informationen von Konzerninteressen statt von demokratischen Werten gesteuert wird, leidet der öffentliche Diskurs. Ein KI-Modell könnte beispielsweise Antworten priorisieren, die den finanziellen Interessen des Mutterunternehmens entsprechen, statt der genauesten oder gerechtesten Lösung.

• Verantwortlichkeit und Vertrauen: Im Gegensatz zu traditionellen Medien oder akademischen Verlagen fehlen bei KI-Systemen Mechanismen für öffentliche Kontrolle. Nutzer können die Quellen einer KI-generierten Antwort nicht überprüfen, Voreingenommenheiten nicht auditieren oder die Ergebnisse nicht anfechten. Dies untergräbt das Vertrauen in Institutionen, die KI für Entscheidungen nutzen – von der Gesundheitsversorgung bis zur Strafverfolgung.

Empfehlungen: Innovation und Gerechtigkeit in Einklang bringen

Für Sicherheitsexperten, politische Entscheidungsträger und Technologen erfordert der Weg nach vorn die Auseinandersetzung mit den technischen und ethischen Dimensionen der KI-Wissensaneignung:

1. Transparenz und Audits: KI-Unternehmen sollten verpflichtet werden, ihre Trainingsdatensätze offenzulegen und unabhängige Audits ihrer Modelle zuzulassen. Dies würde es Forschern ermöglichen, die Einhaltung von Urheberrecht zu bewerten, Voreingenommenheiten zu identifizieren und die Herkunft der Trainingsdaten zu prüfen.

2. Klare rechtliche Rahmenbedingungen: Politische Entscheidungsträger müssen eindeutige Standards für KI-Trainingsdaten festlegen, einschließlich Richtlinien für „Fair Use“, Vergütung für Urheber und Strafen bei Nichteinhaltung. Das aktuelle Flickwerk aus Klagen und Vergleichen ist nicht nachhaltig und begünstigt kapitalstarke Konzerne.

3. Öffentliche Alternativen: Regierungen und akademische Institutionen sollten in Open-Source-KI-Modelle investieren, die mit ethisch einwandfrei beschafften Daten trainiert werden. Diese Alternativen könnten als Gegengewicht zu konzernkontrollierten Systemen dienen und sicherstellen, dass öffentlich finanzierte Forschung der Öffentlichkeit zugänglich bleibt.

4. Ethische Datenerfassung: KI-Unternehmen sollten Opt-in-Modelle für Trainingsdaten einführen, Urheber fair vergüten und transparent machen, wie ihre Werke genutzt werden. Dies würde demokratische Werte stärken und das Risiko rechtlicher Auseinandersetzungen verringern.

5. Öffentliches Engagement: Sicherheitsexperten und Technologen sollten sich an der öffentlichen Debatte über die ethischen Implikationen von KI beteiligen. Swartz’ Kampf ging nicht nur um Zugang – es ging darum, wer entscheidet, wie Wissen regiert wird. Diese Frage ist heute dringender denn je.

Ein Test für demokratische Verpflichtungen

Die Behandlung von Wissen – wer darauf zugreifen darf, wer davon profitieren darf und wer für dessen Verbreitung bestraft wird – ist zu einem Lackmustest für demokratische Werte geworden. Swartz’ Fall enthüllte die Widersprüche eines Systems, das Einzelpersonen für die Infragestellung von Bezahlschranken kriminalisiert, während es Konzernen erlaubt, Wissen im großen Stil anzueignen. Heute wirft die massenhafte Datenextraktion durch KI dieselbe grundlegende Frage auf: Soll Wissen durch Offenheit und öffentliches Interesse oder durch Konzernmacht regiert werden?

Die Antwort wird nicht nur die Zukunft der KI, sondern die Zukunft der Demokratie selbst prägen.