Das US-Berufungsgericht für den dritten Gerichtskreis hat ein wegweisendes Urteil gefällt und Ross Intelligence der Urheberrechtsverletzung zum Nachteil von Thomson Reuters schuldig gesprochen. Auslöser des Verfahrens war die Verwendung von Annotationen aus dem maßgeblichen juristischen System Westlaw zum Training einer eigenen KI-gestützten juristischen Suchplattform. Dieser Vorfall schafft einen wichtigen Präzedenzfall im Bereich des gewerblichen Rechtsschutzes und der Regulierung von maschinellem Lernen.
Kernkonflikt und Argumente der Parteien
Ross entwickelte eine innovative juristische Suchplattform auf Basis künstlicher Intelligenz, die Anwälten helfen sollte, relevante Textpassagen aus Urteilen zu finden. Um das neuronale Netz zu trainieren, nutzten die Entwickler redaktionelle Annotationen von Westlaw, die prägnante Zusammenfassungen und rechtliche Schwerpunkte von Gerichtsentscheidungen enthalten. Ross argumentierte daraufhin, diese Materialien seien aufgrund ihrer engen Verbindung mit den Originaltexten nicht urheberrechtlich schützbar und ihre Nutzung sei rein transformativ und fair gewesen.
Rechtliche Bewertung des Gerichts und Fair-Use-Doktrin
Das Gericht wies die Argumente des Beklagten zurück und entschied, dass die Westlaw-Annotationen dank akribischer redaktioneller Arbeit die erforderliche Schöpfungshöhe erreichen. Das Gericht betonte, dass die Nutzung geschützter Daten zur Erstellung eines konkurrierenden kommerziellen Dienstes im selben Marktsegment nicht als vollständig transformativ angesehen werden kann. Darüber hinaus verwiesen die Richter auf einen direkten wirtschaftlichen Schaden für den Rechteinhaber sowie auf Hindernisse für den entstehenden Markt der Lizenzierung von Inhalten für das KI-Training.
Auswirkungen auf die KI-Branche
Das gefällte Urteil zeigt einen fundamentalen Wandel im Umgang der Justiz mit Streitigkeiten rund um Künstliche Intelligenz und Urheberrecht. Technologieentwickler können sich nicht länger auf das Argument verlassen, dass die Verwendung urheberrechtlich geschützter Daten in Zwischenphasen des KI-Trainings automatisch von der Haftung entbindet. Das Ergebnis macht deutlich, dass Algorithmenentwickler die Herkunft und den Status genutzter Datenquellen streng berücksichtigen müssen.
