Darf KI einfach Fotos nutzen?

Viele Fotografen haben ein ungutes Gefühl, wenn sie hören, dass KI-Systeme mit Bildern aus dem Internet trainiert werden. Auf der anderen Seite argumentieren KI-Betreiber, Forschung und Innovation seien ohne große Datensätze kaum möglich. Zwischen diesen Interessen steht das Urheberrecht.

Mit Urteil vom 10.12.2025 (Az.: 5 U 104/24) hat das OLG Hamburg im sogenannten LAION-Fall sehr konkret entschieden, wann die Nutzung eines urheberrechtlich geschützten Fotos im Kontext von KI-Trainingsdatensätzen zulässig sein kann. Die Entscheidung ist besonders wichtig, weil sie sich nicht mit abstrakten Grundsatzfragen begnügt, sondern den technischen Ablauf der Datensatz-Erstellung und die Schrankenregelungen zum Text- und Data-Mining detailliert prüft.

Warum der LAION-Fall so relevant ist

Der Streit dreht sich um eine Frage, die in vielen Fällen ähnlich gelagert ist:

• Darf ein KI-naher Betreiber Fotos aus dem Internet automatisiert herunterladen, analysieren und in einen Datensatz einarbeiten?
• Reicht ein Verbot in Nutzungsbedingungen aus, um Text- und Data-Mining zu untersagen?
• Greifen die Schranken auch dann, wenn der Datensatz später zum Training generativer KI genutzt werden kann?
• Welche Rolle spielt es, ob der Betreiber kommerziell oder nicht-kommerziell arbeitet?

Das OLG Hamburg beantwortet diese Fragen in einer Weise, die für künftige Auseinandersetzungen als Blaupause dienen kann.

Sachverhalt: Was ist tatsächlich passiert?

Wer waren die Parteien?

• Der Kläger war ein Fotograf und machte Urheberrechte an einer konkreten Fotografie geltend.
• Der Beklagte war ein eingetragener Verein, der einen großen Datensatz mit sogenannten Bild-Text-Paaren bereitstellte.

Was ist ein „Bild-Text-Paar“-Datensatz?

Das Gericht beschreibt den Datensatz als eine Art Tabellendokument, das zu einzelnen Einträgen typischerweise Folgendes enthält:

• einen Hyperlink zu einem im Internet abrufbaren Bild bzw. zur Bilddatei
• weitere Informationen zum Bild
• eine Bildbeschreibung (Alternativtext), die den Bildinhalt in Textform beschreibt

Wichtig ist dabei: Der Datensatz selbst ist nicht zwingend eine Sammlung der Bilddateien als solche, sondern in erster Linie eine strukturierte Sammlung aus Links und Metadaten.

Größenordnung und Zweck des Datensatzes

Der Datensatz umfasste nach den Feststellungen des Gerichts 5,85 Milliarden Bild-Text-Paare. Er konnte nach Darstellung des Gerichts für das Trainieren generativer KI genutzt werden.

Das ist ein zentraler Hintergrund, weil der Kläger gerade darin eine Gefahr sah: Datensätze dieser Größenordnung können als Grundlage für Systeme dienen, die später neue Bilder erzeugen.

Der technische Ablauf: Wie wurde der Datensatz erstellt?

Das OLG Hamburg stellt den Entstehungsprozess relativ präzise dar. Danach lief es im Kern so ab:

• Der Beklagte griff auf einen bereits bestehenden Datensatz der amerikanischen Organisation Common Crawl zurück, der eine große Menge an Bild-URLs und zugehörigen Textbeschreibungen enthielt.
• Der Beklagte extrahierte aus diesem Ausgangsdatensatz die URLs.
• Anschließend lud er die Bilder von ihren jeweiligen Speicherorten herunter.
• Danach wurden die heruntergeladenen Bilder mit einer Software geprüft, ob die vorhandene Textbeschreibung tatsächlich zum Bildinhalt passt.
• Einträge, bei denen Bild und Text nicht hinreichend zusammenpassten, wurden herausgefiltert.
• Bei den verbleibenden Bildern wurden die Metadaten (insbesondere URL und Beschreibung) extrahiert und in einen neuen Datensatz des Beklagten übernommen.

Zeitlich relevant: Die streitgegenständlichen Vervielfältigungen/Downloads erfolgten im Jahr 2021; in der Argumentation zur Maschinenlesbarkeit spielt der damalige Stand marktüblicher technischer Erkennungsmöglichkeiten eine Rolle.

Das konkrete Foto des Klägers

Im Rahmen dieses automatisierten Prozesses wurde auch die streitige Fotografie:

• erfasst
• heruntergeladen
• analysiert
• in ihren Metadaten in den Datensatz übernommen

Heruntergeladen wurde eine Bilddatei, die auf der Webseite einer Bildagentur eingestellt war und ein Wasserzeichen der Agentur trug.

Der Konfliktpunkt: Ein Verbot für automatisierte Zugriffe

Auf der Webseite der Bildagentur gab es nach den Feststellungen des Gerichts bereits seit mindestens Januar 2021 eine Regelung, die automatisierte Programme, Bots oder ähnliche Zugriffe untersagte, unter anderem für:

• Downloading
• Indexing
• Scraping
• Caching

Der Kläger stützte sich darauf und argumentierte sinngemäß:

• Wenn automatisierte Zugriffe untersagt sind, dürfe auch Text- und Data-Mining nicht stattfinden
• dieser Vorbehalt müsse dem Kläger zugutekommen, weil die Agentur sein Foto vertreibe

Was wollte der Kläger gerichtlich erreichen?

Der Kläger begehrte im Ergebnis eine Unterlassung. Es sollte dem Beklagten untersagt werden, das Foto zur Erstellung von KI-Trainingsdatensätzen zu vervielfältigen, insbesondere so, wie es bei der Herstellung des Datensatzes geschehen war.

Rechtlicher Ausgangspunkt: Es ging um eine Vervielfältigung

Zwischen den Parteien stand im Kern nicht im Streit, dass der Download im Analyseprozess urheberrechtlich relevant ist. Der Download ist typischerweise eine Vervielfältigung im Sinne des Urheberrechts.

Damit stellte sich die eigentliche Prüfungsfrage so:

• War diese Vervielfältigung durch Schranken erlaubt?
• oder war sie rechtswidrig und zu unterlassen?

Die Entscheidung: OLG Hamburg weist die Berufung zurück

Das OLG Hamburg bestätigte die erstinstanzliche Klageabweisung und wies die Berufung zurück. Der entscheidende Kern lautet:

• Die konkrete Nutzung war nach Auffassung des Senats durch die Schrankenregelungen zum Text- und Data-Mining gedeckt
• insbesondere durch § 44b UrhG
• zusätzlich auch durch § 60d UrhG
• ein entgegenstehender Nutzungsvorbehalt war im konkreten Fall nicht wirksam genug

Außerdem ließ das OLG die Revision zu. Das ist ein wichtiges Signal, dass der Senat die Angelegenheit als grundsätzlich bedeutsam ansah und eine höchstrichterliche Klärung möglich bleibt.

Entscheidungsgründe zu § 44b UrhG: Text- und Data-Mining als Rechtfertigung

Was prüft das Gericht bei § 44b UrhG?

Vereinfacht betrachtet schaut das Gericht bei § 44b UrhG insbesondere darauf:

• Liegt überhaupt Text- und Data-Mining vor?
• Waren die Werke rechtmäßig zugänglich?
• Diente die Vervielfältigung einer automatisierten Analyse zur Informationsgewinnung?
• Gibt es einen wirksamen Nutzungsvorbehalt des Rechteinhabers?
• Hält die Nutzung dem Drei-Stufen-Test stand?

Warum der Bild-Text-Abgleich „Text- und Data-Mining“ sein kann

Der Kläger hatte argumentiert, beim KI-Webscraping gehe es nicht um Informationsgewinnung, sondern um die Nutzung der kreativen Inhalte und letztlich um Konkurrenzprodukte.

Das OLG Hamburg folgt dieser Einordnung nicht. Der Senat legt den Begriff der „Information“ und der „Korrelation“ funktional aus und stellt darauf ab, was der konkrete Arbeitsschritt macht.

Aus Sicht des Gerichts ist der Bild-Text-Abgleich gerade eine Analyse, die Informationen liefert, zum Beispiel:

• ob ein Bild zu einer Beschreibung passt
• ob zwischen Bildinhalt und Text eine wechselseitige Beziehung besteht
• ob ein Datensatz an dieser Stelle qualitativ brauchbar ist

Das Gericht betont dabei, dass der Gesetzesbegriff nicht auf statistische Korrelationen verengt werden müsse. Es genüge, dass die Analyse auf Zusammenhänge, Strukturen oder Beziehungen zielt.

Für die Praxis ist an dieser Stelle besonders wichtig:

• Es kommt stark auf den konkreten Analyseschritt an
• Ein „Vorsortieren“ und „Qualitätsfiltern“ kann als Teil der Informationsgewinnung verstanden werden, wenn es automatisiert erfolgt und auf Zusammenhänge zielt

Vorbereitende Maßnahmen für KI-Training können erfasst sein

Ein zentraler Streitpunkt war die Frage, ob § 44b UrhG die streitgegenständliche Datensatz-Erstellung (Download zum automatisierten Bild-Text-Abgleich) rechtfertigen kann, obwohl der Datensatz später für KI-Training nutzbar ist.

Das OLG Hamburg geht davon aus, dass § 44b UrhG nicht von vornherein auf klassische Forschungstätigkeiten beschränkt ist. Der Senat stellt sinngemäß klar:

• Die Schranken zum Text- und Data-Mining seien nicht dahin einzuschränken, dass vorbereitende Maßnahmen für KI-Training ausgeschlossen wären

Damit rückt das Gericht von der Vorstellung ab, nur ein „endgültiger Erkenntnisgewinn“ sei privilegiert. Entscheidend ist, ob der konkrete Vorgang eine automatisierte Analyse zur Informationsgewinnung ist.

Rechtmäßig zugänglich: Warum das im Fall bejaht wurde

§ 44b UrhG setzt voraus, dass die Werke rechtmäßig zugänglich sind. Hier war das Foto auf der Webseite der Bildagentur im Internet abrufbar. Das genügte dem Gericht als Ausgangspunkt.

Wichtig ist: Das Gericht trennt dabei die Frage des rechtmäßigen Zugangs von der Frage, ob der Rechteinhaber wirksam widersprochen hat. Das sind zwei unterschiedliche Prüfungsstufen.

Der Knackpunkt: Nutzungsvorbehalt nach § 44b Abs. 3 UrhG und Maschinenlesbarkeit

Warum ein Nutzungsvorbehalt entscheidend sein kann

§ 44b UrhG enthält ein starkes Instrument zugunsten von Rechteinhabern:

• Wenn der Rechteinhaber sich die Nutzung vorbehalten hat, soll Text- und Data-Mining nicht zulässig sein

In der Online-Welt ist dieser Vorbehalt aber an eine Voraussetzung gebunden:

• Der Vorbehalt muss maschinenlesbar erklärt werden

Was „maschinenlesbar“ aus Sicht des OLG bedeutet

Der Senat betont, dass der Gesetzgeber keine einzige feste Form vorgegeben habe, sondern technikoffen arbeitet. Entscheidend sei, dass die Form tatsächlich maschinell verarbeitet werden kann.

Der Senat betont eine technikoffene Ausgestaltung, verlangt aber mehr als bloße Abrufbarkeit oder maschinelles Auslesen von Fließtext: Der Vorbehalt muss in einer Form vorliegen, die automatisierten Systemen eine verlässliche Interpretation als Opt-out ermöglicht, sodass die betroffenen Inhalte gerade nicht ausgewertet werden. Ein rein in natürlicher Sprache formulierter Hinweis in Nutzungsbedingungen genügt danach jedenfalls nicht ohne Weiteres.

Als Beispiele, die in der Diskussion als maschinenlesbar gelten können, werden in der Entscheidung sinngemäß genannt:

• technische Mechanismen wie robots.txt
• spezielle Protokolle, die auf TDM-Reservierung zielen

Wichtig ist die Stoßrichtung:

• Eine Klausel in natürlicher Sprache kann für Menschen gut lesbar sein, aber dennoch nicht automatisch „maschinenlesbar“ im Sinne der Norm

Wer muss was darlegen? Darlegungs- und Beweislast im Prozess

Das Gericht arbeitet außerdem mit einer prozessual wichtigen Differenzierung:

• Grundsätzlich muss derjenige, der sich auf die Schranke beruft, deren Voraussetzungen darlegen und beweisen.

• Für § 44b Abs. 3 Satz 1 UrhG (Vorbehalt/Opt-out) wird die Beweislast in den veröffentlichten Zusammenfassungen beim Nutzer verortet: Er muss danach nachweisen, dass sich der Rechteinhaber die Nutzung nicht vorbehalten hat.

• Demgegenüber ist die Maschinenlesbarkeit des behaupteten Vorbehalts (und deren Erkennbarkeit nach angemessenem, zeitbezogenem Standard) vom Rechteinhaber darzulegen und zu beweisen.

Im konkreten Fall hatte der Kläger auf den Vorbehalt in den Nutzungsbedingungen sowie auf Elemente im Quellcode verwiesen. Nach Bewertung des Senats reichte das jedoch nicht aus, um die streitige Nutzung auszuschließen.

Ergebnis: Kein wirksamer maschinenlesbarer Vorbehalt, der gerade diese Nutzung sperrt

Der Senat kommt zum Ergebnis, dass der vom Kläger herangezogene Vorbehalt die Nutzung im konkreten Fall nicht wirksam ausschließt.

Für die Praxis ist das eine der wichtigsten Botschaften des Urteils:

• Ein Verbot in Nutzungsbedingungen ist nicht automatisch ein wirksamer TDM-Vorbehalt
• es kommt darauf an, ob der Vorbehalt in einer Form vorliegt, die von automatisierten Systemen als Widerspruch gegen TDM erkannt werden kann
• zusätzlich kann eine zeitliche Komponente relevant sein, weil die Vervielfältigungen hier 2021 erfolgten und die technische Umsetzbarkeit im jeweiligen Zeitraum eine Rolle spielen kann

Drei-Stufen-Test: Warum das Gericht trotz KI-Risiken keine unzulässige Beeinträchtigung annimmt

Was ist der Drei-Stufen-Test im Kern?

Bei urheberrechtlichen Schranken wird häufig geprüft, ob die Anwendung im Einzelfall noch angemessen ist. Dabei spielen drei Leitfragen eine Rolle:

• Handelt es sich um einen gesetzlich geregelten Sonderfall?
• Wird die normale Verwertung des Werks nicht unangemessen beeinträchtigt?
• Werden die berechtigten Interessen des Rechteinhabers nicht ungebührlich verletzt?

Besonderheit im Fall: Es ging um ein Lichtbild

Das OLG nimmt außerdem eine Einordnung vor, die man leicht überliest, die aber juristisch wichtig ist:

• Es ging um ein Lichtbild (also nicht zwingend um ein Lichtbildwerk)
• dennoch wendet das Gericht den Drei-Stufen-Test auch hier an und argumentiert mit einer einheitlichen Auslegung der Schranken im System des Urheberrechts

Warum das Gericht keine unmittelbare Verwertungskollision sieht

Der Kläger hatte argumentiert, generative KI könne langfristig den Markt beeinträchtigen, weil Fotografen ersetzt werden könnten oder Konkurrenzangebote entstehen.

Das OLG Hamburg würdigt diese Sorge, stellt aber für die zweite Stufe des Tests stark auf den konkreten Eingriff ab:

• Die streitige Vervielfältigung sei ein rein interner Vorgang beim Beklagten
• im nach außen gegebenen Datensatz sei die Vervielfältigung selbst nicht enthalten
• enthalten sei vielmehr ein Link auf die rechtmäßige Quelle

Das ist ein zentraler Gedanke: Der Senat betrachtet den konkreten Streitgegenstand nicht als Veröffentlichung oder Verbreitung der Bilddatei, sondern als temporäre interne Vervielfältigung zur Datensatz-Erstellung.

Umgang mit den „Folgen“ generativer KI

Der Senat geht noch weiter und setzt sich mit dem Argument auseinander, dass der Datensatz später zum Training generativer KI genutzt werden kann.

Der Kerngedanke lautet vereinfacht:

• Dass ein Datensatz später für KI-Training genutzt werden kann, steht der Anwendung der Schranke auf die konkrete Vervielfältigung nicht automatisch entgegen
• mögliche Auswirkungen auf Verwertungschancen seien eher im Rahmen des Drei-Stufen-Tests zu gewichten
• gleichzeitig könne man nicht jede zukünftige Marktentwicklung sicher prognostizieren, weil KI-Ausgaben in vielen Varianten entstehen können

Ein weiteres wichtiges Element der Begründung:

• Wenn es bei der späteren Nutzung der KI-Ausgaben tatsächlich zu dem Rechteinhaber vorbehaltenen Nutzungshandlungen kommt, kann der Rechteinhaber dagegen grundsätzlich vorgehen, soweit keine Schranken greifen

Das bedeutet für die Systematik:

• Das Gericht trennt die Ebene der Datensatz-Erstellung vom späteren Umgang mit KI-generierten Ergebnissen
• die Rechtmäßigkeit des ersten Schrittes entscheidet nicht automatisch alle Folgefragen

Zusätzlicher Aspekt: Der Rechteinhaber hat grundsätzlich ein „Stoppschild“

Der Senat betont außerdem, dass Rechteinhaber die Möglichkeit haben, die Nutzung über einen wirksamen Vorbehalt nach § 44b Abs. 3 UrhG zu unterbinden. Der Kläger habe hiervon nicht in hinreichender Weise Gebrauch gemacht.

Praktisch ist das ein deutlicher Hinweis:

• Wer TDM verhindern will, sollte den Vorbehalt technisch wirksam ausgestalten, nicht nur „juristisch formulieren“

§ 60d UrhG: Text- und Data-Mining für wissenschaftliche Forschung als zweite tragende Säule

Das OLG Hamburg stützt die Entscheidung nicht nur auf § 44b UrhG, sondern auch auf § 60d UrhG. Diese Norm ist enger, weil sie an wissenschaftliche Forschung und die Eigenschaft als Forschungsorganisation anknüpft.

„Für Zwecke wissenschaftlicher Forschung“ umfasst auch Zwischenschritte

Ein Streitpunkt war, ob die Erstellung eines Datensatzes überhaupt Forschung ist oder nur „Vorbereitung“ für spätere Forschung durch Dritte.

Das OLG Hamburg nimmt hier eine praxisnahe Sicht ein:

• Forschung besteht nicht nur aus dem letzten Erkenntnisschritt
• auch Arbeitsschritte wie Datensammlung oder Datensatzaufbereitung können „für Zwecke der wissenschaftlichen Forschung“ erfolgen, wenn sie auf einen späteren Erkenntnisgewinn gerichtet sind

Für viele Forschungsprojekte ist das realistisch: Datenaufbereitung ist oft ein wesentlicher Teil wissenschaftlicher Arbeit.

Auch KI-Training kann als wissenschaftliche Forschung eingeordnet werden

Der Senat geht davon aus, dass auch das spätere Trainieren von KI als wissenschaftliche Forschung angesehen werden kann, insbesondere wenn es um die Entwicklung und Verbesserung von Modellen geht.

Damit nimmt das Gericht eine Einordnung vor, die für nicht-kommerzielle KI-Projekte bedeutsam sein kann:

• Forschung an KI-Modellen und deren Training kann unter bestimmten Umständen Forschung im Sinne der Norm sein

Forschungsorganisation: Der Verein muss selbst Forschung betreiben

Das OLG betont aber auch Grenzen. Es reicht nicht, „irgendwie“ der Forschung zu dienen. Der Wortlaut verlangt, dass die Einrichtung selbst Forschung betreibt.

Der Senat macht deutlich:

• Eine Organisation muss selbst forschend tätig sein, nicht nur Plattform oder Datendrehscheibe
• Forschungstätigkeit der handelnden Personen wird der Organisation zugerechnet, wenn sie im Rahmen ihrer Tätigkeit für die Organisation erfolgt

Damit zeigt das Urteil eine Linie:

• § 60d UrhG ist kein Freifahrtschein für beliebige Datensatzanbieter
• entscheidend ist, ob die Organisation wissenschaftlich arbeitet und dies nachvollziehbar ist

Ausschluss bei bestimmendem Einfluss eines Unternehmens: Warum das nicht durchgriff

Der Kläger hatte argumentiert, es gebe intensive Zusammenarbeit mit kommerziellen KI-Anbietern, die einen bestimmenden Einfluss ausüben könnten. § 60d UrhG sieht für solche Konstellationen Einschränkungen vor, wenn ein Unternehmen bestimmenden Einfluss hat und bevorzugten Zugang zu Ergebnissen erhält.

Das OLG Hamburg behandelt auch diesen Punkt und arbeitet prozessual heraus:

• diese Ausschlusskonstellation ist als Ausnahme formuliert
• daraus kann folgen, dass der Rechteinhaber Tatsachen darlegen muss, die den Ausschluss tragen

Im Ergebnis sah der Senat im konkreten Fall keinen ausreichenden Anhalt dafür, dass die privilegierende Stellung als Forschungsorganisation wegen eines bestimmenden Unternehmenseinflusses entfällt.

Für die Praxis ist das relevant, weil es zeigt:

• Kooperationen mit Unternehmen sind nicht per se tödlich für § 60d
• kritisch wird es vor allem dort, wo ein Unternehmen die Organisation beherrscht oder einen privilegierten Ergebniszugang hat

Was ist mit § 44a UrhG und der „vorübergehenden Vervielfältigung“?

Im Verfahren wurde auch § 44a UrhG diskutiert. Der Kläger meinte, ein Download sei keine bloß vorübergehende Handlung. Der Beklagte hielt die Vervielfältigung für kurzzeitig und ohne eigene wirtschaftliche Bedeutung.

Für die Entscheidung war vor allem tragend, dass § 44b und § 60d als Rechtfertigung ausreichten. In der Praxis sollten Sie § 44a zwar im Blick behalten, sich aber nicht darauf verlassen, wenn es um strukturierte Downloads für Datenverarbeitung geht. Der Schwerpunkt der Argumentation liegt in solchen Fällen erfahrungsgemäß eher bei:

• § 44b UrhG für allgemeines TDM
• § 60d UrhG für Forschungskonstellationen

Was bedeutet das Urteil für Fotografen?

Das Urteil ist für Fotografen unangenehm, wenn sie allein auf klassische Textverbote oder AGB-Klauseln setzen. Gleichzeitig zeigt es aber auch Ansatzpunkte, die Sie aktiv gestalten können.

Wichtige Learnings aus dem LAION-Fall

• Ein bloßes Verbot in Nutzungsbedingungen kann als TDM-Vorbehalt zu schwach sein, wenn es nicht maschinenlesbar ausgestaltet ist
• Die Gerichte können den konkreten Eingriff als internen Verarbeitungsschritt werten, der nicht automatisch die normale Verwertung kollidiert
• Das Risiko durch generative KI wird gesehen, aber es wird nicht zwangsläufig als unmittelbare Folge des einzelnen Datensatz-Schrittes behandelt
• Technische Gestaltung wird zum Schlüsselfaktor, wenn Sie Text- und Data-Mining verhindern möchten

Typische Praxisfragen, die Sie jetzt stellen sollten

• Wie und wo wird Ihr Bild online bereitgestellt?
• Gibt es einen wirksamen technischen Mechanismus, der TDM-Nutzung vorbehalten kann?
• Handelt es sich bei dem Gegner eher um ein Forschungsprojekt oder um ein kommerzielles System?
• Wird nur verlinkt oder werden Inhalte veröffentlicht, gespeichert, weitergegeben?

Gerade diese Details können später darüber entscheiden, ob ein Gericht eine Schranke für einschlägig hält.

Was bedeutet das Urteil für KI-Betreiber und Unternehmen?

Für Betreiber nicht-kommerzieller KI-Projekte ist das Urteil ein Argumentationsbaustein, aber kein Freibrief. Sie sollten Ihre Prozesse so aufsetzen, dass die Schrankenprüfung plausibel bestand hat.

Punkte, die Sie besonders sauber dokumentieren sollten

• Zweck der Datenverarbeitung, insbesondere ob Informationsgewinnung oder Forschungszwecke im Vordergrund stehen
• Art des Datensatzes, insbesondere ob nur Metadaten und Links enthalten sind oder ob Bilddateien veröffentlicht werden
• Prozessbeschreibung, insbesondere warum die Vervielfältigung für die automatisierte Analyse erforderlich ist
• Umgang mit Vorbehalten, insbesondere wie maschinenlesbare Signale erkannt und respektiert werden
• Kooperationsstrukturen, insbesondere ob Unternehmen bestimmenden Einfluss haben oder bevorzugten Ergebniszugang erhalten könnten

Je klarer Ihre Struktur ist, desto weniger Angriffsfläche entsteht in späteren Verfahren.

Offene Punkte: Warum die zugelassene Revision wichtig ist

Das OLG Hamburg hat die Revision zugelassen. Damit ist durchaus denkbar, dass der Bundesgerichtshof einzelne Weichenstellungen noch präzisiert. In der Praxis betrifft das insbesondere:

• die genaue Reichweite des Begriffs „Information“ im TDM
• die Anforderungen an Maschinenlesbarkeit im Alltag
• die Abgrenzung zwischen Forschung und allgemeiner Infrastruktur
• die Einbeziehung mittelbarer Marktfolgen durch generative KI im Drei-Stufen-Test

Fazit: Der LAION-Fall stärkt TDM-Schranken, aber nur unter klaren Bedingungen

Das OLG Hamburg hält die Nutzung eines urheberrechtlich geschützten Fotos im Rahmen der Datensatz-Erstellung für zulässig, weil die Handlung als Text- und Data-Mining eingeordnet wird und kein wirksamer maschinenlesbarer Vorbehalt entgegenstand. Zusätzlich sieht das Gericht den nicht-kommerziellen Betreiber als Forschungsorganisation, sodass auch § 60d UrhG trägt.

Für Sie bedeutet das:

• Als Fotograf sollten Sie sich nicht allein auf AGB-Verbote verlassen, sondern den TDM-Vorbehalt technisch denken
• Als Betreiber sollten Sie die Schrankenlogik und Ihre Forschungs- oder Analyseziele präzise dokumentieren
• In Grenzfällen lohnt sich eine rechtliche Einzelfallprüfung, weil Details über Zulässigkeit oder Unzulässigkeit entscheiden können