Das „ChatGPT“-Urteil des LG München I (42. Zivilkammer) hat erstmals in der deutschen Rechtsprechung die Vervielfältigung von Trainingsdaten im Innern generativer KI-Modelle bejaht und die Anwendbarkeit der TDM-Schranke (§ 44b UrhG) verneint. Tim W. Dornis und Sebastian Stober analysieren die Entscheidung in technischer und juristischer Hinsicht und zeigen, dass KI-Modelle aufgrund ihrer deterministischen Funktionsweise funktional mit klassischen Methoden der Datencodierung (z.B. JPEG, MP3) vergleichbar sind. Der Beitrag stellt klar, dass die scheinbare Nicht-Reproduzierbarkeit von KI-Output auf externen Faktoren beruht und einem Vervielfältigungskonzept im Rechtssinne nicht entgegensteht. Zugleich wird das vom Gericht entwickelte „Memorisierungs"-Konzept einer kritischen Würdigung unterzogen und für unvollständige Übernahmen von Trainingsdaten präzisiert. Hinsichtlich der TDM-Schranke plädieren die Autoren für eine teleologisch kohärente Entweder-oder-Regel: Greift das KI-Training in Verwertungsrechte ein, können auch die vorbereitenden Datensammlungshandlungen nicht über § 44b UrhG gerechtfertigt werden.
Fundstelle: Gewerblicher Rechtsschutz und Urheberrecht (GRUR) 2026, Heft 9 – S. 620 bis 631.
