Fair Use kommt allen zugute

AI Progress⁠(wird in einem neuen Fenster geöffnet)

Das Gericht sollte den Versuch der klagenden Parteien zurückweisen, das Urheberrecht über seine etablierten Grenzen hinaus auszuweiten. Beim KI-Training werden urheberrechtlich geschützte Werke für einen grundlegend anderen Zweck genutzt. Es bietet der Öffentlichkeit keinen ersatzweisen Zugang zu diesen Werken und verursacht keinen nach dem Copyright Act rechtlich relevanten Marktschaden. Stattdessen ermöglicht es eine breite Palette transformativer Technologien, die der Öffentlichkeit bereits zugutekommen. Das Urheberrecht soll Kreativität und Fortschritt fördern, nicht rechtmäßige Innovationen unterdrücken oder Urheberschaffende vor Wettbewerb schützen. Die anerkannten Fair-Use-Grundsätze führen daher zwingend zu dem Schluss, dass das Training generativer KI unter Fair Use fällt.

American Council of the Blind, Association of Research Libraries, American Library Association, Consumer Technology Association und Business Software Alliance⁠(wird in einem neuen Fenster geöffnet)

Dieser Fall betrifft mehr als nur Unternehmen, die große Sprachmodelle (LLMs) entwickeln. Er betrifft Menschen, die medizinisch forschen oder behandelt werden, Lehrkräfte, die auf unterschiedliche Lernbedürfnisse eingehen, Menschen mit Behinderungen, die sich mehr Selbstständigkeit wünschen, Menschen, die landwirtschaftliches Wissen in der Praxis anwenden, unabhängige Kreativschaffende, die neue Ausdrucksformen entwickeln, sowie Branchen von der Softwareentwicklung bis zum Rechtswesen. Diese Gruppen haben ein gemeinsames Interesse daran, ein breites Spektrum vielfältiger Wissensquellen untersuchen und daraus lernen zu können. Ebenso wichtig ist ihnen der Zugang zu Werkzeugen, mit denen sich das Gelernte nutzen lässt. Viele sind auf Systeme angewiesen, die andere entwickelt haben, darunter Open-Source-KI-Systeme, statt selbst Modelle zu trainieren. Fair Use unterstützt ihre Möglichkeiten, zu lernen, zu entdecken, zu kommunizieren und Neues zu schaffen. Einschränkungen des auf Fair Use gestützten Trainings würden sowohl die Einrichtungen betreffen, die KI entwickeln, als auch die Menschen, die sie nutzen.

Authors Alliance⁠(wird in einem neuen Fenster geöffnet)

Die Theorie der Marktverwässerung verlangt vom Urheberrecht, Rechteinhabende vor einem wirtschaftlichen Phänomen zu schützen, das es bislang nie eingeschränkt hat. Neue Werke können den Absatz, die Sichtbarkeit oder den Wert älterer Werke verringern, ohne deren geschützte Ausdrucksformen zu kopieren. Der Copyright Act entzieht diesen Wettbewerb bewusst der Kontrolle der Urheberrechtsinhabenden. Der Amicus bittet das Gericht daher respektvoll, festzustellen, dass „Marktverwässerung“ keinen rechtlich relevanten Marktschaden nach 17 U.S.C. § 107(4) darstellt. Gemeint ist der gesamte Wettbewerbsdruck durch nicht rechtsverletzende Modellergebnisse, einschließlich solcher, die dasselbe Thema oder Genre behandeln, ungeschützte Merkmale teilen oder um dasselbe Publikum konkurrieren. Eine Zurückweisung dieser Theorie würde die vom Second Circuit stets aufrechterhaltene Unterscheidung bewahren: Das Urheberrecht schützt Urheberschaffende davor, dass ihre geschützten Ausdrucksformen ersetzt werden, nicht vor dem Erfolg neuer Ausdrucksformen, die lediglich mit ihnen konkurrieren.

Chamber of Progress, Abundance Institute und Trevor Lawrence Jr.⁠(wird in einem neuen Fenster geöffnet)

Die Erfahrungen der heutigen Kreativbranche mit generativer KI veranschaulichen diese Grundsätze in der Praxis besonders gut. Sie zeigen, wie generative KI-Werkzeuge den zentralen Zweck des Urheberrechts fördern: weitere menschliche Kreativität zu ermöglichen. So nutzen Musikschaffende generative KI, um Arrangements zu erproben, Melodien zu entwickeln und Projekte zu verwirklichen, die mit begrenzten Ressourcen sonst möglicherweise nicht umsetzbar wären. Diese Werkzeuge unterstützen künstlerische Entscheidungen und helfen, sie umzusetzen. Sie erweitern die Möglichkeiten menschlichen Ausdrucks und das Angebot an Werken, die der Öffentlichkeit zugänglich sind.

Computer and Communications Industry Association⁠(wird in einem neuen Fenster geöffnet)

Das Training eines generativen KI-Modells gehört zu den eindeutigsten Fällen transformativer Nutzung, die ein Gericht je zu beurteilen hatte. Die urheberrechtlich geschützten Werke werden nicht kopiert, um sie zu konsumieren oder zu verbreiten. Sie werden analysiert, um statistische Muster zu gewinnen, die es einem Werkzeug ermöglichen, auf Anweisung eines Menschen neue Texte oder andere Ergebnisse zu erzeugen. Sowohl der Zweck als auch die Art dieser Nutzung unterscheiden sich grundlegend vom ursprünglichen Zweck und von der Art der zugrunde liegenden Werke.

Ed Lee und Rebecca Tushnet⁠(wird in einem neuen Fenster geöffnet)

Professor:innen für Rechtswissenschaft

Diese nicht rechtsverletzenden Modellergebnisse weisen keine wesentliche Ähnlichkeit mit den Werken der klagenden Parteien auf, sondern gehören lediglich demselben Genre an oder enthalten ähnliche Fakten. Die beispiellose Theorie der „Verwässerung“, die die klagende Partei vorbringt, stellt das Urheberrecht auf den Kopf. Genres und Fakten sind nicht urheberrechtlich schutzfähig. Nach der Urheberrechtsklausel der US-Verfassung sind diese Elemente keine eigenständigen „Schriften“ von „Urheber:innen“ und dürfen frei kopiert werden.

Electronic Frontier Foundation⁠(wird in einem neuen Fenster geöffnet)

Die klagenden Parteien fordern das Gericht auf, diese Vorsicht aufzugeben und das Urheberrecht so umzuschreiben, dass es einen rechtmäßigen Erwerb voraussetzt, obwohl weder Gesetz noch Rechtsprechung dafür eine Grundlage bieten. Zudem soll die Fair-Use-Prüfung zulasten derjenigen ausfallen, die ein allgemein einsetzbares Werkzeug entwickeln, wenn damit möglicherweise konkurrierende, nicht rechtsverletzende Werke geschaffen werden könnten. Das Gericht sollte beide Theorien zurückweisen.

Engine und Developers Alliance⁠(wird in einem neuen Fenster geöffnet)

Die Nutzung von Basismodellen durch Start-ups zeigt, dass die Verwendung urheberrechtlich geschützter Werke zum Training eines KI-Modells unter Fair Use fällt und keine Urheberrechtsverletzung darstellt. Das Training eines Basismodells dient nicht dazu, die Werke zu reproduzieren, aus denen es lernt. Es soll vielmehr ein allgemein einsetzbares Werkzeug schaffen, das andere für neue Zwecke anpassen können. Die von Start-ups gewählten Zwecke haben keinerlei Ähnlichkeit mit den Zwecken der Werke in den jeweiligen Trainingsdatensätzen.

Foundation for American Innovation⁠(wird in einem neuen Fenster geöffnet)

Soweit KI-Training die Schaffung neuen Wissens, neuer Ausdrucksformen, neuer Software und weiterer Fähigkeiten ermöglicht, sind diese Vorteile bei der Bewertung der Marktauswirkungen der Nutzung im Rahmen des vierten Faktors zu berücksichtigen. Diese Argumentation stützt hier eine neuartige Anwendung: den Wert von Fähigkeiten für die nationale Sicherheit zu berücksichtigen, die neue Analysen, Software und andere produktive Arbeit ermöglichen.

Gregory Leppert⁠(wird in einem neuen Fenster geöffnet)

Experte für Bibliothekstechnologie

„Das vorrangige Ziel des Urheberrechts besteht nicht darin, die Arbeit von Urheber:innen zu entlohnen, sondern den Fortschritt der Wissenschaft und der nützlichen Künste zu fördern.“ Bibliotheken teilen diesen grundlegenden Zweck des Copyright Act. So beschreibt die Library of Congress ihren Auftrag damit, „Zugang zu einer reichhaltigen, vielfältigen und dauerhaften Wissensquelle zu bieten, die dich bei deinen intellektuellen und kreativen Vorhaben informiert, inspiriert und einbezieht“. Andere Einrichtungen formulieren ihre Ziele bemerkenswert ähnlich: Die Harvard Library will „gemeinsam mit unseren Communitys neues Wissen schaffen und teilen“. Die MIT Libraries wollen „Wissen voranbringen, indem sie eine verlässliche Grundlage für die Erzeugung, Verbreitung, Nutzung und Bewahrung von Informationen sowie für die kreative Auseinandersetzung mit ihnen bieten“. Und die New York Public Library hat den Auftrag, „Wissen voranzubringen, indem sie freien und offenen Zugang zu Materialien bietet“. Die offene Verfügbarkeit allgemein einsetzbarer KI-Modelle leistet einen wichtigen Beitrag zum Gemeinwohl: Sie ermöglicht Bibliotheken, mit den Entwicklungen bei der Bewahrung menschlichen Wissens und dessen Zugänglichkeit für künftige Generationen Schritt zu halten.

Joshua S. Gans⁠(wird in einem neuen Fenster geöffnet)

Professor für Strategisches Management

Das Urheberrecht fördert nicht nur den Anreiz, Inhalte zu schaffen, sondern auch den Anreiz, Werkzeuge zu entwickeln, die aus diesen Inhalten lernen. Eine Regel, nach der jeder durch Wettbewerb entgangene Verkauf einen Klagegrund darstellt, kann den zweiten Anreiz schwächen, ohne den ersten zuverlässig zu schützen.

Kevin Kelly⁠(wird in einem neuen Fenster geöffnet)

Autor

KI ist eine transformative Technologie, die die Schaffung neuer Werke in unzähligen künstlerischen und wissenschaftlichen Disziplinen beschleunigt. Kelly hat Erfahrung damit, wie KI die Literatur voranbringt. Aus seiner Sicht lässt sich jedes KI-Modell als ein völlig neues Medium verstehen, das Schreibenden die Möglichkeit bietet, neue Texte und Ideen zu entwickeln und logische Überlegungen anzustellen. Eine Entscheidung zugunsten der klagenden Parteien in der Fair-Use-Frage würde ihnen daher weit mehr gewähren als das begrenzte Monopol auf ihre eigenen Ausdrucksformen, das der Kongress ihnen einräumen wollte. Sie würde die Entwicklung von Technologien behindern, die zuvor unvorstellbare Informationsmengen verbreiten können. Sie würde zudem neue Denkweisen und die Schaffung neuer eigenständiger Werke in Kunst und Wissenschaft erschweren. Der Amicus reicht diesen Schriftsatz zur Unterstützung des Arguments der beklagten Parteien ein, dass die Nutzung urheberrechtlich geschützter Werke zum Training großer Sprachmodelle unter Fair Use gemäß 17 U.S.C. § 107 fällt. Da Kelly sein Leben lang geschrieben hat, ist ihm der Schutz von Urheberrechtsinhabenden wichtig. Ebenso wichtig ist es, Spielraum für zulässige Nutzungen urheberrechtlich geschützten Materials und für die Weiterentwicklung transformativer Technologien zu bewahren. Andernfalls wird das Urheberrecht genau jene Kreativität, Innovation und Wissensverbreitung hemmen, die es fördern soll. Die Fair-Use-Doktrin ist entscheidend, um dieses Gleichgewicht zu wahren.

Khosla Ventures⁠(wird in einem neuen Fenster geöffnet)

Fair Use soll gerade verhindern, dass das Urheberrecht gegen jene Innovationen eingesetzt wird, die es fördern soll. Um den verfassungsrechtlichen Auftrag des Urheberrechts zu erfüllen, „den Fortschritt der Wissenschaft und der nützlichen Künste zu fördern“, U.S. Const. art. I, § 8, cl. 8, sollte das Gericht feststellen, dass die Nutzung urheberrechtlich geschützter Werke zum Training der großen Sprachmodelle von OpenAI rechtlich als Fair Use einzustufen ist.

Matthew Sag⁠(wird in einem neuen Fenster geöffnet)

Professor für Rechtswissenschaften

Nach der Aktenlage in diesem Fall ist die Nutzung der Werke der klagenden Parteien durch die beklagten Parteien zum KI-Training in hohem Maße transformativ und spricht deutlich für die Feststellung von Fair Use. Denn unter realistischen Bedingungen weisen die Modellergebnisse der beklagten Parteien keine rechtlich relevante Ähnlichkeit mit den unsichtbaren Zwischenkopien auf, die während des Trainings entstehen.

Michael Wall und Sarah Rose Siskind⁠(wird in einem neuen Fenster geöffnet)

Musiker und Komponist / Komikerin und Autorin

Dieser Schriftsatz zeigt anhand der Arbeit zweier unabhängiger Kreativschaffender, was dieser Satz in der Praxis bedeutet. Beide sind auf Urheberrechtsschutz und KI-Werkzeuge angewiesen, um ihren Lebensunterhalt zu sichern. Die Amici Sarah Rose Siskind und Michael Wall sind Kunstschaffende, die eigene Werke schaffen und lizenzieren. Zugleich nutzen sie KI, um Aufgaben rund um den kreativen Prozess zu erledigen und ihre Unternehmen in einem Markt auszubauen, in dem zahlreiche besser ausgestattete Unternehmen konkurrieren. Für die Amici ersetzt KI weder Kreativität noch bietet sie eine Abkürzung für ihre kreativen Prozesse. KI hilft ihnen, mehr zu schaffen und ihre Arbeit auf neue Ausdrucksformen auszuweiten. Die Erfahrungen der Amici unterstreichen die Auffassung der Vereinigten Staaten, dass KI-Werkzeuge „zu faireren Wettbewerbsbedingungen zwischen etablierten und unabhängigen Verlagen beitragen können und sollten“. Siskind nutzt KI in allen Bereichen ihres Unternehmens, von alltäglichen Verwaltungsaufgaben über die Ideenentwicklung bis hin zur Gewinnung neuer Kundschaft. Mit KI erledigt sie ihre nichtkreative Arbeit schneller und kostengünstiger, und ihre kreative Arbeit wird besser. Sie sagt dazu: „Ich glaube nicht, dass ich mein Unternehmen inzwischen noch ohne KI führen könnte.“ Ebenso hilft KI Wall dabei, die betrieblichen Anforderungen seines Musikunternehmens zu bewältigen, Kosten zu senken und mehr Zeit dem Komponieren zu widmen. Wie Siskind bezweifelt er, dass sein Unternehmen ohne KI in seiner heutigen Form bestehen könnte.

Mike Knoop, Daniel Lowd, Douglas Schmidt⁠(wird in einem neuen Fenster geöffnet)

Forschende der Informatik

Generalisierung und Memorisierung sind unterschiedliche Phänomene. Das Training mit einer großen und vielfältigen Datensammlung ermöglicht es einem Modell, auf Prompts zu reagieren, denen es im Training nicht begegnet ist. Das stützt die Schlussfolgerung, dass es Muster lernt, die auf neue Kontexte anwendbar sind, statt lediglich die Ausgangswerke zu speichern. Ein trainiertes Modell ist kein adressierbarer Dokumentenspeicher und ruft bestimmte Trainingsdaten normalerweise nicht als gespeicherte Dateien ab. Es gibt weder eine Adresse noch einen Index oder ein Dateihandle, über die bestimmte Trainingsdaten angefordert und zurückgegeben werden könnten. Stattdessen wird bei der Generierung eine Wahrscheinlichkeitsverteilung für das nächste Token erzeugt und daraus eine Auswahl getroffen.

Public Knowledge⁠(wird in einem neuen Fenster geöffnet)

Fair Use hat Werkzeuge geschützt, die Menschen helfen, sich in den riesigen Informationsbeständen der digitalen Welt zurechtzufinden, darunter die Bildersuche und die Volltextsuche in Büchern. Siehe Perfect 10, Inc. v. Amazon.com, Inc., 508 F.3d 1146, 1164–68 (9th Cir. 2007); Authors Guild v. Google, Inc., 804 F.3d 202, 216–17, 225 (2d Cir. 2015) („Google Books“). Fair Use hat auch die Bereitstellung barrierefreier digitaler Bücher durch Bibliotheken für Menschen geschützt, die gedruckte Texte aufgrund einer Behinderung nicht oder nur eingeschränkt lesen können. Siehe Authors Guild, Inc. v. HathiTrust, 755 F.3d 87, 101–03 (2d Cir. 2014). Außerdem hat Fair Use die kostenlose Onlineveröffentlichung technischer Normen geschützt, die in Rechtsvorschriften aufgenommen wurden. Dabei wurden die „erheblichen Vorteile eines kostenlosen und einfachen Zugangs zum Recht für die Öffentlichkeit“ anerkannt. Am. Soc’y for Testing & Materials v. Public.Resource.Org, Inc., 82 F.4th 1262, 1271–72 (D.C. Cir. 2023). Fair Use wird ebenso dazu beitragen, dass die Vorteile der KI der gesamten Öffentlichkeit zugutekommen, statt von wenigen Privilegierten kontrolliert zu werden.

Senator Rick Santorum und Abgeordneter Rick Boucher⁠(wird in einem neuen Fenster geöffnet)

Ehemalige Mitglieder des Kongresses

„Seit seinen Anfängen hat sich das Urheberrecht als Reaktion auf bedeutende technologische Veränderungen entwickelt.“ Sony Corp. of Am. v. Universal City Studios, Inc., 464 U.S. 417, 430 (1984). Im Einklang mit dieser Entwicklung soll die Fair-Use-Doktrin, die durch den Copyright Act von 1976 gesetzlich verankert wurde, mit dem technologischen Wandel zusammenwirken, nicht gegen ihn. KI ist die jüngste und folgenreichste Technologie, auf die diese Doktrin angewendet werden muss. Die Nutzung urheberrechtlich geschützter Werke zum Training von KI-Modellen ist ein Musterbeispiel für Fair Use, also die lautere Nutzung. Ein KI-Modell greift nicht auf Werke zurück, um deren Ausdrucksformen der Öffentlichkeit zu vermitteln. Es nutzt sie vielmehr zu einem ganz anderen Zweck: um die statistischen Muster der Sprache abzuleiten, die seine Funktionsweise ermöglichen. Eine Entscheidung, die KI-Training als Fair Use einstuft, ist für unser Land von entscheidender Bedeutung. Die Freiheit amerikanischer Forschender, Unternehmen und Gründungspersonen, KI zu trainieren, ist wirtschaftlich und strategisch von überragender Bedeutung.

Ron Suskind und Brian L. Frye⁠(wird in einem neuen Fenster geöffnet)

Pulitzer-Preisträger und Journalist / Professor für Rechtswissenschaften

OpenAI hat durch die Nutzung von Zeitungsartikeln zum Training seiner generativen KI-Modelle die berechtigten wirtschaftlichen Erwartungen der klagenden Nachrichtenunternehmen in keiner Weise beeinträchtigt. Diese Unternehmen gaben Zeitungsartikel in Auftrag und veröffentlichten sie in der Erwartung, ihrer Leserschaft Zugang zu diesen Artikeln zu verkaufen. Sie behalten das ausschließliche Recht, ihrer Leserschaft Zugang zu ihren Artikeln zu verkaufen, und üben dieses Recht weiterhin aus. Dass OpenAI diese Artikel zum Training seiner KI-Modelle nutzte, beeinträchtigte die Möglichkeit der Unternehmen, ihrer Leserschaft Zugang zu den Artikeln zu verkaufen, nicht.

United States Government⁠(wird in einem neuen Fenster geöffnet)

In diesem Rechtsstreit will die New York Times die Fair-Use-Doktrin so einschränken, dass das Training der großen Sprachmodelle (LLMs) von OpenAI davon ausgeschlossen wird. Ein solches Ergebnis wäre mit grundlegenden Prinzipien des Urheberrechts unvereinbar und würde „den Fortschritt der Wissenschaft und der nützlichen Künste“ erheblich behindern. U.S. CONST. art. I, § 8, cl. 8. Wie nachstehend erläutert, nutzen Medienunternehmen LLMs für journalistische und andere Zwecke, darunter unabhängige und neu gegründete Medien ebenso wie die New York Times selbst. Über den Gegenstand dieses Rechtsstreits hinaus helfen LLMs Forschenden verschiedener Disziplinen bereits dabei, bedeutende Durchbrüche zu erzielen. Die Entwicklung von LLMs aufgrund eines falschen Verständnisses der Fair-Use-Doktrin einzuschränken, würde solchen kreativen und wissenschaftlichen Fortschritt vereiteln und zugleich den Wohlstand und die wirtschaftlichen Aufstiegschancen in den USA beeinträchtigen.