30.03.2026
KI-SERIE

Global AI Clash: Copyright-Battles um die Regeln der Zukunft

Gastbeitrag: Am 20.03.2026 publizierte die US-Administration das "National AI Legislative Framework", das insgesamt einen 7-Punkte-Plan enthält. Mit der KI-Expertin Jeannette Gorzala sehen wir uns in einer Serie die wichtigsten Kernaspekte im Vergleich USA, Europa und Österreich an.
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Steinberger, Peter Steinberger, OpenClaw, OpenAI
© zVg - Jeannette Gorzala.

Wenn man sich den aktuellen US-Vorstoß zur Regulierung von KI ansieht, fällt sofort eines auf: Es ist kein klassischer Regierungsansatz, sondern ein bewusst schlankes Framework – minimal eingreifen, maximale Dynamik zulassen. Genau hier beginnt die Debatte, insbesondere im Vergleich zu Europa.

USA mit klarer Botschaft zu KI-Modellen

Die USA senden im Kern eine klare Botschaft: Wir wissen noch nicht alles. Also lassen wir Innovation laufen – und die Gerichte klären den Rest. Besonders deutlich wird das beim Thema Urheberrecht.

Die Kernfrage ist: Darf man KI-Modelle mit urheberrechtlich geschützten Daten trainieren? Aktuell sind weltweit rund 150 prominente Gerichtsverfahren zur Frage des Urheberrechts beim KI-Training anhängig: Etwa 90 allein in den USA und rund 30 in Europa. Die Antwort der Administration ist ebenso klar wie strategisch offen: Wahrscheinlich ja. Aber wir lassen das die Gerichte entscheiden.

Dies ist ein zutiefst amerikanischer Ansatz. Iterativ. Evolutiv. Wie moderne Softwareentwicklung: erst ausrollen, dann optimieren. Europa funktioniert grundlegend anders.

Spielregeln definieren

Der „EU AI Act“ und die bestehenden urheberrechtlichen Regelungen definieren die Spielregeln, bevor KI-Modelle vollständig skalieren. Das klingt vernünftig, ist aber nicht ohne Risiko. Denn man reguliert eine exponentielle Technologie mit linearen Instrumenten. In der EU ist das kommerzielle Trainieren von KI-Modellen mit urheberrechtlich geschützten Inhalten grundsätzlich erlaubt – jedoch unter klar definierten Bedingungen: Rechteinhaber können der Nutzung über ein Opt-out widersprechen.

Ein richtungsweisendes – aber noch nicht rechtskräftiges – Urteil des LG München im November 2025 markiert einen Präzedenzfall: Die Verwertungsgesellschaft GEMA erzielte gegen OpenAI einen Erfolg vor Gericht. Demnach verstößt die Nutzung von Liedtexten durch den US-Konzern für das Training der GPT-Modelle gegen das Urheberrecht. OpenAI wurde unter anderem verpflichtet, die Texte weder zu speichern noch auszugeben, Schadenersatz zu leisten und umfassende Informationen über die Nutzung und die daraus erzielten Einnahmen offenzulegen.

Die Dichotomie von Chaos und Freiheit

Zu viel Freiheit erzeugt Chaos. Zu viel Regulierung erzeugt Stillstand. Die entscheidende Frage lautet: Wo liegt das Gleichgewicht? Ein oft unterschätzter Unterschied ist die Rolle von Gerichten und Behörden.

In den USA sind Gerichte ein zentraler Innovationsmechanismus. Präzedenzfälle formen die Realität. Das System ist langsamer in der Entscheidung, aber hochgradig anpassungsfähig. Europa setzt stärker auf ex-ante-Regulierung und behördliche Durchsetzung. Das schafft Klarheit – reduziert aber Flexibilität.

„Fair Use Prinzip“

Beim KI-Modelltraining zeigt sich der Unterschied zwischen den Rechtssystemen deutlich. In der EU sind die Vorgaben für kommerzielles KI-Training mit urheberrechtlich geschützten Inhalten in der Urheberrechte-Richtlinie klar definiert. In den USA herrscht hingegen große Unsicherheit. Anbieter von KI-Modellen stützten sich überwiegend auf das „Fair Use Prinzip“, das die Nutzung von urheberrechtlich geschützten Werken ohne Zustimmung des Rechteinhabers unter anderem für transformative Nutzung erlaubt.

Fair Use ist aber keine starre Regel, sondern eine flexible, einzelfallabhängige Abwägung. Gerichte entscheiden, ob eine Nutzung fair ist – und dies kann noch etwas länger dauern. Für Startups ist die Präferenz offensichtlich. Für Unternehmen insgesamt ist die Lage komplexer.

KI als Basistechnologie

KI ist keine gewöhnliche Technologie, sondern Basistechnologie. Fehler skalieren genauso schnell wie Erfolge. Genau deshalb ist der amerikanische Ansatz gleichzeitig faszinierend und riskant. Er funktioniert hervorragend – solange man vorne liegt. Wenn nicht, wird es teuer.

Europa versucht genau dieses Risiko zu begrenzen. Doch dabei entsteht eine andere Gefahr: dass nicht nur Risiken reduziert werden, sondern auch Chancen. Am Ende läuft alles auf eine einzige Frage hinaus: Will man KI formen – oder mit ihr Schritt halten?

Anpassung essentiell

Die USA setzen klar auf Letzteres. Europa versucht Ersteres. Die Realität ist: Beide Strategien sind unvollständig. Was sich abzeichnet, ist eine Annäherung. Die USA werden nachschärfen, sobald Gerichte klare Grenzen ziehen. Europa wird flexibilisieren müssen, wenn der Wettbewerbsdruck steigt. Erste Tendenzen für ein Update der europäischen Urheberrechte-Richtlinie und der Strukturen für Lizenzierung sind bereits am Horizont. Die Zukunft gehört nicht dem System mit den besten Regeln. Sondern dem System, das sich am schnellsten anpasst.

Und genau darin liegt die eigentliche Herausforderung: Nicht perfekte Regulierung. Sondern adaptive Regulierung. Alles andere ist im Kontext von KI schlicht zu langsam.

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(v. l.) AT-Styria-Vorsitzender Herbert Ritter, BrightFlare-CEO Markus Seme, GMAR-Präsidentin Ulrike Haslauer, DCCS-Geschäftsführer Thomas Edlinger, Joanneum Research-Geschäftsführer Heinz Mayer und AT Styria-Geschäftsführer Helmut Röck © Lukas Elsneg

Der Cluster AT Styria (Plattform Automatisierungstechnik Steiermark), ein branchenübergreifendes Netzwerk von 120 Unternehmen, die in der Automatisierungstechnik tätig sind, hat bei den „European Robotics and Automation Talks“ in Graz seinen Plan für eine Robotik-Testregion vorgestellt. Dort soll die nächste Robotergeneration unter realen Produktionsbedingungen bis zur industriellen Einsatzreife entwickelt werden.

Ziel: Industrielle Einsatzreife

Mit an Bord sind unter anderem Joanneum Research, TU Graz, FH Campus 02, Magna Steyr, der KI-Softwareanbieter DCCS und der Security-Spezialist BrightFlare. Über die „Area Süd“ werden Kärntner Partner eingebunden. Dazu kommen das slowenische Netzwerk SRIP Factories of the Future, das italienische DITEDI, mit dem im Juli 2026 ein Memorandum of Understanding unterzeichnet wurde, sowie Bayern Innovativ.

Aus Sicht von AT-Styria-Vorsitzendem Herbert Ritter, der auch Vizepräsident der WKO Steiermark ist, wird KI-gestützte Robotik zur zentralen Standortfrage. „Wir wollen Kooperationen erzeugen, als Enabler wirken und dafür sorgen, dass neue Technologien schneller in den Betrieben ankommen“, sagt er.

18 Millionen Euro aus Horizon Europe

Das Konsortium bewirbt sich um das einzige europaweite Leitprojekt, das Horizon Europe für die industrielle Integration KI-gestützter Robotik vorsieht. Horizon Europe ist das Forschungs- und Innovationsprogramm der Europäischen Union und läuft von 2021 bis 2027. Mit einem Budget von rund 95 Milliarden Euro ist es eines der größten Förderprogramme dieser Art weltweit. Gefördert werden Projekte, in denen Unternehmen, Hochschulen und Forschungseinrichtungen aus mehreren Ländern zusammenarbeiten.

Die Ausschreibung öffnet im November 2026, dafür stehen rund 18 Millionen Euro bereit. Der Antrag soll im Frühjahr 2027 eingereicht werden, die Förderentscheidung fällt im Sommer. Bei einer Zusage könnte das Projekt 2028 starten.

Drei Pilotprojekte als Rückgrat

Geplant sind drei industrielle Pilotprojekte. Im ersten arbeiten humanoide Roboter an mehreren Arbeitsplätzen einer Fertigung, bedienen Maschinen und wechseln Werkstücke. Der zweite Pilot widmet sich der innerbetrieblichen Logistik mit autonomen mobilen Robotern. Im dritten übernehmen KI-Systeme Aufgaben in Qualitätskontrolle, Inspektion und Instandhaltung.

Heinz Mayer, Geschäftsführer von Joanneum Research, erklärt das Ziel: „Jeder Pilot setzt bei einem konkreten Engpass im Betrieb an. Am Ende steht eine klare wirtschaftliche und technische Bilanz: Welche Taktzeit erreicht das System, wie zuverlässig arbeitet es, welchen Integrationsaufwand verursacht es und wann rechnet sich die Investition? Genau diese Antworten brauchen Unternehmen, bevor sie eine neue Technologie in größerem Maßstab einsetzen.“

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