Am 10. Dezember 2025 hat das Hanseatische Oberlandesgericht die Berufung des Fotografen Robert Kneschke abgewiesen (Az. 5 U 104/24). Kneschke wollte dem Verein LAION verbieten, eines seiner Bilder in den Trainingsdatensatz LAION-5B aufzunehmen; in zweiter Instanz verliert er klarer als in erster. Für jede Rechtsabteilung, deren Unternehmen Texte, Bilder oder Daten öffentlich ins Netz stellt, steht die Lehre in zwei Normen. Was online steht, ist fürs KI-Training frei — es sei denn, es trägt einen maschinenlesbaren Nutzungsvorbehalt nach Art. 4 Abs. 3 der DSM-Richtlinie (EU) 2019/790. Und seit dem 2. August 2025 zwingt Art. 53 Abs. 1 Bst. c der KI-Verordnung die Anbieter von KI-Modellen mit allgemeinem Verwendungszweck, genau diesen Vorbehalt zu achten.

Zwei Schranken, zwei Regime

LAION hat Kneschkes Bild heruntergeladen, um zu prüfen, ob die hinterlegte Beschreibung zum Bild passt. Der veröffentlichte Datensatz besteht aus rund 5,85 Milliarden Verweisen auf Bilder samt Textbeschreibung, nicht aus den Bildern selbst. Zu rechtfertigen war also nicht ein KI-Training, sondern die Vervielfältigung beim Herunterladen. Dafür kennt das deutsche Recht zwei Schranken, und der Unterschied zwischen ihnen entscheidet den Fall.

§ 60d UrhG setzt Art. 3 der Richtlinie um: Text und Data Mining zu Zwecken der wissenschaftlichen Forschung. Das OLG liest die Schranke weit. Es genügt das methodische Streben nach neuen Erkenntnissen; ein Forschungserfolg ist nicht nötig, und wer den Datensatz gemeinnützig der Forschung öffnet, bleibt nicht-kommerziell, auch wenn später kommerzielle Modelle darauf trainieren. LAION fällt darunter. Diese Schranke kennt keinen Vorbehalt — gegen eine Forschungsorganisation läuft jede noch so saubere Opt-out-Erklärung ins Leere, was Open Future treffend als «machine-readable but still not actionable» beschreibt.

§ 44b UrhG setzt Art. 4 der Richtlinie um: das allgemeine Data Mining, auch zu kommerziellen Zwecken. Es ist erlaubt, solange der Rechteinhaber sich die Nutzung nicht maschinenlesbar vorbehalten hat (§ 44b Abs. 3). Hier geht das OLG über die erste Instanz hinaus. Das Landgericht hatte 2024 noch angedeutet, ein in natürlicher Sprache formulierter Vorbehalt in den Nutzungsbedingungen genüge, weil moderne KI natürliche Sprache verstehe (LTO). Das OLG verneint das: Gemessen am Stand der Technik von 2021, als LAION den Datensatz baute, konnte ein Programm, das Bildbeschreibungen mit Bildern abgleicht, ausufernde Nutzungsbedingungen nicht auswerten (heise). Ein Prosa-Hinweis im Kleingedruckten ist damit kein maschinenlesbarer Vorbehalt.

Warum «frei fürs Training» stimmt — und wo die Kommentare irren

Die Schlagzeile vom Freibrief für die KI-Branche verfehlt den Mechanismus. LAION gewann aus zwei Gründen, die einem kommerziellen Modellanbieter beide fehlen. Erstens ist LAION eine Forschungsorganisation und stützt sich auf Art. 3; OpenAI, Stability oder Mistral können das nicht. Zweitens war der Vorbehalt des Klägers in der falschen Form. Ein kommerzieller Trainer ist auf Art. 4 angewiesen, und dort ist ein korrekt maschinenlesbarer Vorbehalt eine harte Wand. Der Hebel greift also — nur am kommerziellen Trainer, nicht am Forschungslabor, das ihm die Daten liefert. Dass gemeinnützig gebaute Datensätze anschliessend kommerzielle Modelle speisen, ist die offene Flanke des Systems; sie liegt in der Bauart von Art. 3.

Erwägungsgrund 18 der Richtlinie nennt ausdrücklich «Metadaten oder die Allgemeinen Geschäftsbedingungen einer Website» als taugliches Mittel. Das OLG trennt sauber: dass die AGB ein zulässiger Ort für den Vorbehalt sind, macht einen dort versteckten Fliesstext noch nicht maschinenlesbar. Was ein Crawler nicht auswerten kann, wirkt nicht. In der Praxis heisst das robots.txt, das TDM Reservation Protocol (TDMRep) des W3C oder strukturierte Metadaten — nicht ein Satz im Fliesstext der AGB.

Was die KI-Verordnung daraus macht

Hier setzt Art. 53 Abs. 1 Bst. c der KI-Verordnung (EU) 2024/1689 an. Der Anbieter eines GPAI-Modells muss «eine Strategie zur Einhaltung des Urheberrechts der Union» einführen, «insbesondere zur Ermittlung und Einhaltung, auch durch modernste Technologien, eines gemäss Artikel 4 Absatz 3 der Richtlinie (EU) 2019/790 geltend gemachten Rechtevorbehalts». Die Formel «modernste Technologien» dreht das zeitliche Problem des OLG um. Das Gericht mass die Maschinenlesbarkeit am Stand von 2021; die Verordnung verlangt den jeweils aktuellen Stand — und der umfasst 2026 Modelle, die natürliche Sprache sehr wohl auswerten. Die Latte, an der Kneschkes Vorbehalt scheiterte, steigt für die Anbieter mit derselben Technik, mit der sie trainieren.

Diese Pflicht bindet seit dem 2. August 2025 (Art. 113); die Bussdrohung nach Art. 101 folgt am 2. August 2026. Zur Ausführung dient das Urheberrechtskapitel des Verhaltenskodex für GPAI-Modelle vom 10. Juli 2025 — freiwillig, wie ich zur Dokumentationspflicht des Art. 53 Abs. 1 Bst. b bereits ausgeführt habe. Und die Pflicht greift extraterritorial: Die Verordnung bindet jeden, der ein Modell auf dem Unionsmarkt bereitstellt (Art. 2); nach Erwägungsgrund 106 gilt die Urheberrechtsstrategie unabhängig davon, in welchem Land trainiert wurde. Ein US-Anbieter, der sein Modell in der EU anbietet, muss den Vorbehalt eines Schweizer Rechteinhabers also achten. Zweierlei bleibt unscharf: Der Erwägungsgrund ist Auslegungshilfe, nicht Norm, und ob ein Rechteinhaber Art. 53 Abs. 1 Bst. c selbst einklagen kann oder nur das KI-Büro anrufen darf, ist ungeklärt.

Kein Schweizer Ersatzhebel

Für ein Schweizer Unternehmen zählt der Vergleich mit dem eigenen Recht. Die Schweiz kennt kein Gegenstück zu Art. 4. Art. 24d URG erlaubt die Vervielfältigung nur zur wissenschaftlichen Forschung, setzt rechtmässigen Zugang voraus und kennt keinen Nutzungsvorbehalt — weil es keine allgemeine kommerzielle Mining-Schranke gibt, gegen die man sich vorbehalten müsste. Ausserhalb der Forschung und ohne Lizenz braucht das Training an geschützten Werken eine Einwilligung.

Auf dem Papier steht der Schweizer Rechteinhaber damit besser: Kommerzielles Training an seinen Werken ist hier nicht erlaubt, solange niemand widerspricht, sondern von vornherein lizenzpflichtig. Nur nützt ihm dieser Schutz wenig. Er ist territorial und ohne Werkzeug — die Modelle, die das offene Netz abgrasen, werden für den EU- und US-Markt trainiert und dort verkauft. Ob ein Anbieter Ihre Inhalte auslässt, entscheidet nicht Art. 24d URG, sondern Art. 4 Abs. 3 DSM zusammen mit Art. 53 Abs. 1 Bst. c KI-VO.

Daraus folgt die Massnahme für Montag: Wer nicht im Trainingskorpus landen will, hinterlegt jetzt einen maschinenlesbaren Vorbehalt auf allen öffentlichen Domains — robots.txt plus TDMRep oder Metadaten — und verlässt sich nicht auf eine «kein Scraping»-Klausel in den AGB, deren Form das OLG gerade verworfen hat. Der Vorbehalt muss vor dem Crawl stehen; rückwirkend wirkt er nicht. Wer Inhalte auslizenziert, macht den Vorbehalt und dessen Durchsetzung zur Zusicherung im Vertrag.

Was feststeht, was offen ist

Fest steht: Das OLG Hamburg legt beide Mining-Schranken weit aus; einen Vorbehalt in blosser Prosa liess es, gemessen am Stand von 2021, nicht als maschinenlesbar gelten; Art. 53 Abs. 1 Bst. c KI-VO bindet die GPAI-Anbieter seit dem 2. August 2025, mit Bussen ab dem 2. August 2026. Offen ist zweierlei: ob ein natürlichsprachiger Vorbehalt genügt, sobald «modernste Technologien» ihn auswerten können, und ob Art. 53 Abs. 1 Bst. c dem Rechteinhaber einen eigenen Anspruch gibt oder nur die Aufsicht des KI-Büros.

Beides entscheidet dieselbe Instanz. Das OLG hat die Revision zum Bundesgerichtshof ausdrücklich zugelassen, zur Fortbildung des Rechts. Kneschke hat sie eingelegt: Der Bundesgerichtshof hat die mündliche Verhandlung auf den 3. September 2026 angesetzt, vor dem I. Zivilsenat in Karlsruhe. Dort entscheidet sich der Massstab für die Maschinenlesbarkeit. Bis dahin ist der maschinenlesbare Vorbehalt der einzige Hebel, den Sie selbst in der Hand halten. Legen Sie ihn technisch richtig an, nicht bloss sprachlich.