Fachbuch, 2025
73 Seiten
1 Urheberrechtliche Aspekte und Plagiatsfragen bei der Nutzung von Large Language Models (LLM)
1.1 Technologische Ausgangslage und zunehmende Nutzung von LLMs
1.1.1 Urheberrechtlicher Schutz und Risiken unbeabsichtigter Plagiate
1.1.2 Funktionsweise am Beispiel von ChatGPT
1.1.3 Rechtliche Herausforderungen und EU-Regelungsrahmen
1.2 Rechtliche Zulässigkeit der Verwendung von KI-generierten Inhalten
1.2.1 Aktuelle Rechtsstreitigkeiten um KI-generierte Werke
1.2.2 Rechtliche Relevanz der Trainingsdaten
1.2.3 Haftung der Nutzer und gebotene Sorgfalt
1.3 Plagiatsbegriff im wissenschaftlichen und rechtlichen Kontext
1.3.1 Wissenschaftsethische Definition
1.3.2 Urheberrechtliche Einordnung
1.3.3 Abgrenzung zum erlaubten Zitat
1.3.4 Plagiatsrisiken bei KI-generierten Inhalten
1.3.5 Fazit
2 Zentrale Prinzipien und Schutzbereiche des Urheberrechts
2.1 Zweck und Bedeutung des Urheberrechts
2.1.1 Urheberverwertungsrechte
2.1.2 Urheberpersönlichkeitsrechte
2.1.3 Zusammenfassung
2.2 Definition und rechtliche Voraussetzungen von Werken und Urheberschaft
2.2.1 Werkbegriff im österreichischen Urheberrecht
2.2.2 Schöpfungshöhe und Originalität
2.2.3 Schutz von Fotografien
2.2.4 Keine Urheberschaft durch künstliche Intelligenz
2.2.5 Internationaler Rechtsrahmen
2.2.6 Bedeutung für die KI-Praxis
2.3 Verwertungsrechte der Urheber und deren rechtliche Bedeutung
2.3.1 Bearbeitungsrecht (§ 14 Abs 2 UrhG)
2.3.2 Vervielfältigungsrecht (§ 15 UrhG)
2.3.3 Verbreitungsrecht (§ 16 UrhG)
2.3.4 Vermiet- und Verleihrecht (§ 16a UrhG)
2.3.5 Senderecht (§ 17 UrhG)
2.3.6 Vortrags-, Aufführungs- und Vorführungsrecht (§ 18 UrhG)
2.3.7 Zurverfügungsstellungsrecht (§ 18a UrhG)
2.3.8 Fazit zu den Verwertungsrechten der Urheber
3 Definition und Rechtsfolgen von Urheberrechtsverstößen
3.1 Zustimmung des Urhebers und Lizenzmodelle
3.2 Zivilrechtliche und strafrechtliche Folgen
3.2.1 Unterlassungs- und Beseitigungsanspruch (§§ 81, 82 UrhG)
3.2.2 Anspruch auf Veröffentlichung des Urteils (§ 85 UrhG)
3.2.3 Anspruch auf angemessenes Entgelt (§ 86 UrhG)
3.2.4 Schadenersatz (§ 87 UrhG)
3.2.5 Auskunftsanspruch (§ 87b UrhG)
3.2.6 Plattformhaftung (§ 89a UrhG)
3.2.7 Strafrechtliche Sanktionen (§ 91 UrhG)
3.2.8 Abmahnung und Unterlassungserklärung
3.3 Überblick: Sanktionen und Verjährung
3.3.1 Zivilrecht (§§ 81–87 UrhG)
3.3.2 Strafrecht (§§ 91–93 UrhG)
3.3.3 Verjährung
4 Urheberrechtlicher Status von KI-generiertem Inhalt im österreichischen Recht
4.1 Menschliche Urheberschaft als Voraussetzung
4.2 KI als Werkzeug – Bedeutung menschlicher Mitwirkung
4.3 Grenzen der Schutzfähigkeit bei rein automatisierter Erstellung
4.4 Problematik der Trainingsdaten
4.5 Urheberpersönlichkeitsrechte und internationale Standards
4.6 KI als Werkzeug vs. eigenständiger Schöpfer
4.7 Rechtliche Konsequenzen der Urheberschaft bei KI-generierten Werken
4.8 Kennzeichnungspflichten bei KI-generierten Inhalten
4.9 Resümee zur urheberrechtlichen Schutzfähigkeit KI-generierter Inhalte
4.10 Urheberrechtliche Stellung des Nutzers bei KI-generierten Inhalten
4.11 Urheberschaft bei KI-generierten Inhalten: Rechtliche Beurteilung und praktische Auswirkungen
4.11.1 Kriterien zur Beurteilung der Urheberschaft
4.11.2 Denkbare Szenarien der Urheberschaft
4.11.3 Praktische Herausforderungen
4.11.4 Offenlegungspflichten bei öffentlicher Verwendung
4.11.5 Urheberpersönlichkeitsrechte (§§ 19–21 UrhG)
5 Nachweisbarkeit und Beweisfragen bei KI-generierten Texten im Urheberrecht
5.1 Rechtlicher Hintergrund
5.2 Praktische Aspekte der Nachweisbarkeit
5.2.1 KI-Detektoren
5.2.2 Sprachliche Auffälligkeiten
5.2.3 Technische Metadaten und Protokolle („Logs“)
5.3 Beweislastverteilung im Streitfall
5.4 Handlungsempfehlungen für die Praxis
5.5 Zusammenfassende rechtliche Bewertung
6 Urheberrechtliche Schutzfähigkeit komplexer und individueller Prompts bei KI-generierten Werken
6.1 Kriterien für die urheberrechtliche Relevanz eines Prompts
6.1.1 Komplexität und Detailtiefe
6.1.2 Originalität und individuelle Gestaltung
6.1.3 Prägender Einfluss auf das Ergebnis
6.2 Juristische Einordnung nach österreichischem Urheberrecht
6.3 Praktische Beurteilungskriterien
6.3.1 Originalität und individuelle Ausdrucksweise
6.3.2 Maßgeblicher Einfluss auf das Ergebnis
6.3.3 Abgrenzung zwischen Prompt und Ergebnis
6.4 Zusammenfassende juristische Bewertung
7 Urheberrechtsschutz bei KI-generierten Werken aufgrund maßgeblichen menschlichen Einflusses
7.1 Urheberrechtliche Stellung des Nutzers bei Überarbeitung von KI-Texten
7.2 Juristische Bewertung des Bearbeitungsvorgangs
7.3 Kennzeichnungspflichten bei KI-generierten Texten
7.4 Schutzfähigkeit der Trainingsdaten
7.4.1 Text- und Data Mining: Schrankenregelung nach Art. 4 DSM-Richtlinie
7.5 Nutzungsrechte und Pflichten gemäß KI-Anbieterbedingungen
7.6 Schöpfungshöhe und Einzelfallbeurteilung
7.7 Urheberrechtliche Risiken und Verantwortung des Nutzers
7.7.1 Rechtsstatus von KI-Systemen
7.7.2 Zurechnung und Verantwortlichkeit des Nutzers
7.7.3 Prüfungspflichten und haftungsrelevantes Verhalten
7.7.4 Handlungsempfehlungen zur Risikominimierung
8 Urheberrechtliche Rahmenbedingungen für die Nutzung von KI-generierten Inhalten in Österreich
8.1 Private und öffentliche Nutzung von KI-generierten Inhalten
8.2 Verwendung fremder Werke als Prompt für KI-Systeme
8.3 Gesetzliche Ausnahmen für die KI-Nutzung im Urheberrecht
8.3.1 Überblick über einschlägige Schrankenregelungen
8.3.2 Rechtliche Einordnung und Konsequenzen
8.4 Empfehlungen für die Praxis
8.4.1 Rechtliche Prüfung vor Nutzung
8.4.2 Beachtung von Kennzeichnungspflichten
8.4.3 Zustimmung bei Rechtsunsicherheit
8.4.4 Weiterführende Quellen zur Transparenz- und Kennzeichnungspflicht
Das Buch bietet eine juristische Orientierung im dynamischen Bereich der generativen KI. Es zielt darauf ab, die Schnittstellen zwischen Technologie, Kreativität und dem Urheberrecht zu klären, um sowohl Anwendern als auch Juristen eine Entscheidungsgrundlage für den rechtssicheren Umgang mit KI-Systemen in verschiedenen Berufsfeldern zu bieten.
1.1 Technologische Ausgangslage und zunehmende Nutzung von LLMs
Die zunehmende Integration von Large Language Models (LLMs) wie ChatGPT (Generative Pre-trained Transformer) in kreative und wissenschaftliche Prozesse wirft bedeutende urheberrechtliche und plagiatsbezogene Fragestellungen auf. Diese betreffen sowohl die rechtliche Bewertung der durch solche Modelle generierten Inhalte als auch die Verantwortung der Nutzenden im Umgang mit diesen Texten.
1 Urheberrechtliche Aspekte und Plagiatsfragen bei der Nutzung von Large Language Models (LLM): Das Kapitel beleuchtet die technologische Basis von LLMs und diskutiert die Herausforderungen bezüglich Urheberrechtsverletzungen und Plagiaten bei deren Nutzung.
2 Zentrale Prinzipien und Schutzbereiche des Urheberrechts: Hier werden die Grundlagen des österreichischen Urheberrechts erläutert, insbesondere der Werkbegriff sowie die Rechte von Urhebern hinsichtlich Verwertung und Persönlichkeitsschutz.
3 Definition und Rechtsfolgen von Urheberrechtsverstößen: Dieses Kapitel definiert, was eine Urheberrechtsverletzung darstellt, und erläutert die zivil- und strafrechtlichen Konsequenzen für den Nutzer.
4 Urheberrechtlicher Status von KI-generiertem Inhalt im österreichischen Recht: Der Fokus liegt auf der menschlichen Urheberschaft und der Frage, unter welchen Umständen KI-generierte Inhalte urheberrechtlich schutzfähig sind.
5 Nachweisbarkeit und Beweisfragen bei KI-generierten Texten im Urheberrecht: Das Kapitel analysiert die technischen und rechtlichen Schwierigkeiten, den menschlichen Beitrag bei der KI-Nutzung vor Gericht zu beweisen.
6 Urheberrechtliche Schutzfähigkeit komplexer und individueller Prompts bei KI-generierten Werken: Hier wird untersucht, ob und wann die spezifischen Eingabebefehle (Prompts) der Nutzer selbst eine schutzfähige geistige Schöpfung darstellen.
7 Urheberrechtsschutz bei KI-generierten Werken aufgrund maßgeblichen menschlichen Einflusses: Die Ausführungen vertiefen, wie durch intensive menschliche Steuerung und Bearbeitung der Schutzstatus von KI-Outputs erreicht werden kann.
8 Urheberrechtliche Rahmenbedingungen für die Nutzung von KI-generierten Inhalten in Österreich: Das letzte Kapitel fasst die rechtlichen Rahmenbedingungen für die Nutzung in Österreich zusammen, inklusive der geltenden Schrankenregelungen und Empfehlungen für die Praxis.
KI-Systeme, Urheberrecht, Large Language Models, ChatGPT, Plagiat, Urheberschaft, AI Act, Schutzfähigkeit, KI-Modelle, Rechtssicherheit, Nutzungsrechte, Schöpfungshöhe, Beweislast, Kennzeichnungspflicht, Trainingsdaten.
Das Buch analysiert die urheberrechtlichen und haftungsrechtlichen Herausforderungen, die durch den Einsatz generativer Künstlicher Intelligenz wie ChatGPT in kreativen und wissenschaftlichen Prozessen entstehen.
Zu den Schwerpunkten gehören der Schutzstatus von KI-generierten Inhalten, die Problematik von Plagiaten, die Rolle der menschlichen Mitwirkung sowie die Anforderungen an Transparenz und Kennzeichnung.
Das Ziel ist es, Juristinnen, Studierenden und Praktikern eine fundierte rechtliche Orientierung zu geben, um KI-Systeme in Österreich rechtssicher und im Einklang mit aktuellen europäischen Regelungen zu nutzen.
Die Untersuchung basiert auf der Analyse der österreichischen Rechtslage unter Einbeziehung aktueller Judikatur, relevanter EU-Richtlinien und der spezifischen Verordnungslandschaft wie dem AI Act.
Der Hauptteil erörtert dogmatische Grundlagen des Urheberrechts, die Bedeutung des Werkbegriffs für KI-Outputs, die Beweisbarkeit menschlicher Kreativität sowie spezifische Handlungsempfehlungen für die tägliche Praxis.
Wesentliche Begriffe sind Urheberrecht, KI-Systeme, Plagiatsrisiken, Schöpfungshöhe, menschliche Mitwirkung und Transparenzpflichten.
Das KI-Modell bezeichnet das trainierte statistische System (z. B. GPT-4), während das KI-System die technische Gesamtheit aus Modell, Nutzeroberfläche und Datenanbindung umfasst, was jeweils unterschiedliche Rechtsfolgen hat.
Da aktuelle Detektions-Tools lediglich auf Wahrscheinlichkeiten basieren und keine gerichtsfesten Beweise liefern, bleibt der Nachweis einer fehlenden menschlichen Schöpfung eine komplexe einzelfallbezogene juristische Aufgabe.
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