Ein Einhorn, ein Waschbär und ein Hund könnten bei der Klärung einer der schwierigsten Rechtsfragen der KI-Ära helfen. Der Carlsen Verlag hat gemeinsam mit Autor Marc-Uwe Kling und Illustratorin Astrid Henn OpenAI verklagt. Ihr Vorwurf geht weit über eine zufällige Ähnlichkeit einzelner ChatGPT-Ausgaben hinaus: Schon einfache Eingaben sollen Texte, Figuren und Illustrationen aus der Welt des NEINhorns hervorbringen. Damit landet erneut eine Frage vor dem Landgericht München I, die für Verlage, Musiker, Fotografen und andere Kreative Milliardenwert haben kann: Lernt ein KI-Modell nur aus geschützten Werken – oder kann es sie so weit in sich aufnehmen, dass daraus eine urheberrechtlich relevante Kopie wird?
Das NEINhorn landet vor Gericht
Am 19. August reichten der Carlsen Verlag, Marc-Uwe Kling und Astrid Henn Klage gegen OpenAI Ireland Ltd. beim Landgericht München I ein. Unterstützt wird Carlsen dabei von der deutschen Bonnier Verlagsgruppe.
Die Vorwürfe sind konkret – bislang allerdings ausschließlich Behauptungen der Klägerseite und noch keine gerichtlichen Feststellungen.
Nach Angaben von Carlsen reichen bereits einfache Eingaben aus, damit ChatGPT Geschichten über das NEINhorn erzeugt, die wesentliche kreative Elemente der Originalwerke übernehmen. Die generierten Illustrationen sollen dem von Astrid Henn geschaffenen NEINhorn stark ähneln. Zudem soll das System von sich aus weitere bekannte Figuren und Schauplätze aus der Buchwelt einbeziehen.
Besonders weit geht ein weiterer Vorwurf: ChatGPT soll komplette Vorlagen für vermeintliche NEINhorn-Bücher erstellen können – einschließlich Umschlag, Impressum, fingierter ISBN und Carlsen-Logo.
Damit geht es nicht mehr nur um die häufig diskutierte Frage, ob künstliche Intelligenz den Stil eines Illustrators imitieren darf.
Urheberrechtlich ist eine bloße Idee oder ein abstrakter Stil nicht automatisch geschützt. Das Urheberrechtsgesetz schützt persönliche geistige Schöpfungen und erlaubt bei Bearbeitungen nur dann eine freie Verwertung ohne Zustimmung des ursprünglichen Urhebers, wenn das neue Werk einen hinreichenden Abstand zum benutzten Werk wahrt.
Der eigentliche Streit beginnt bereits im Modell
Carlsen zieht aus den Outputs noch einen weitergehenden Schluss. Wenn ChatGPT die charakteristischen Bestandteile der Werke auf einfache Aufforderung so detailliert reproduzieren könne, spreche dies dafür, dass die Originale nicht lediglich abstrakt zum Lernen verwendet wurden. Die Kläger gehen vielmehr davon aus, dass Teile davon im Modell »memorisiert« wurden.
Dieser Begriff ist inzwischen zum Schlüsselwort der deutschen KI-Urheberrechtsverfahren geworden.
Ein Sprachmodell speichert Bücher nicht wie eine klassische Datenbank, in der eine PDF-Datei abgelegt und später wieder geöffnet wird. Beim Training werden enorme Datenmengen verarbeitet und Modellparameter verändert. Umstritten ist jedoch, ob sich bestimmte Trainingsinhalte dabei so präzise in diesen Parametern niederschlagen können, dass das Modell sie später reproduziert.
Diese Frage hat das Landgericht München I schon einmal mit weitreichenden Folgen beantwortet.
GEMA gegen OpenAI legte den ersten Grundstein
Im November 2025 gewann die GEMA vor derselben spezialisierten Zivilkammer weitgehend gegen OpenAI.
Gegenstand waren neun bekannte Liedtexte. ChatGPT hatte sie auf einfache Prompts hin in weiten Teilen originalgetreu wiedergegeben. Das Gericht sah darin nicht nur Rechtsverletzungen durch die ausgegebenen Texte. Es kam außerdem zu dem Schluss, dass die Liedtexte reproduzierbar in den damals untersuchten Sprachmodellen GPT-4 und GPT-4o enthalten und damit »memorisiert« seien.
Für das Gericht war gerade die Detailtreue entscheidend.
Bei langen und komplexen Texten könne die weitgehende Übereinstimmung nicht plausibel mit Zufall erklärt werden. Die gespeicherten Modellparameter verkörperten die geschützten Texte deshalb nach Auffassung der Kammer in einer urheberrechtlich relevanten Form.
Das war juristisch ein bemerkenswerter Schritt.
Denn OpenAI hatte argumentiert, ein Modell speichere keine konkreten Trainingswerke. Seine Parameter bildeten vielmehr statistisch erlernte Zusammenhänge ab. Zudem entstünden die Antworten erst durch Prompts der Nutzer, weshalb nicht der Anbieter allein für die jeweiligen Outputs verantwortlich gemacht werden könne.
Das Landgericht folgte dieser Argumentation nicht. Bei einfach gehaltenen Prompts sah es OpenAI als verantwortlich an, weil der Betreiber über Trainingsdaten, Modellarchitektur und damit über die Bedingungen der späteren Ausgabe entscheide. Allerdings ist das Urteil nicht rechtskräftig. Damit ist die grundlegende Rechtsfrage weiterhin offen.
Auch die Text-and-Data-Mining-Ausnahme löst den Streit nicht
Eine der wichtigsten Verteidigungslinien der KI-Unternehmen ist das sogenannte Text and Data Mining.
§ 44b Urheberrechtsgesetz erlaubt unter bestimmten Voraussetzungen die automatisierte Analyse rechtmäßig zugänglicher Werke, um daraus etwa Muster, Trends und Korrelationen zu gewinnen. Rechteinhaber können sich eine solche Nutzung allerdings vorbehalten; bei online verfügbaren Werken muss dieser Vorbehalt maschinenlesbar erfolgen. Zudem sollen für das Mining angefertigte Kopien gelöscht werden, wenn sie nicht mehr benötigt werden.
Das Landgericht München I erkannte ausdrücklich an, dass das Training von Sprachmodellen grundsätzlich in den Anwendungsbereich dieser Regelung fallen kann. Es zog die Grenze jedoch dort, wo das Werk nach dem Training im Modell selbst reproduzierbar fortbesteht.
Nach Auffassung der Kammer schützt die Text-and-Data-Mining-Schranke vorbereitende Kopien, die für eine Analyse benötigt werden. Wenn sich ein Werk dagegen so im Modell niederschlägt, dass es später wieder ausgegeben werden kann, sei das nicht mehr lediglich die Extraktion von Informationen. Diese Linie könnte für Carlsen entscheidend werden. Denn der Verlag muss letztlich nicht nur zeigen, dass ChatGPT etwas produziert, das dem NEINhorn ähnlich sieht. Zentral dürfte die Frage werden, was diese Outputs darüber beweisen, was technisch im Modell enthalten ist.
Der Autor des NEINhorn Marc-Uwe Kling bei einer verantsaltung der Lit.Cologne am 12.03.2026
Der Kleine Drache Kokosnuss war zuerst da
Das NEINhorn ist allerdings nicht das erste Kinderbuch, das diese Frage vor Gericht bringt. Bereits am 27. März 2026 klagte Penguin Random House beim Landgericht München gegen OpenAI. Im Mittelpunkt steht Ingo Siegners Reihe »Der kleine Drache Kokosnuss«. Die Parallelen sind auffällig.
Auch dort berichtet der Verlag von erkennbaren Textinhalten auf einfache Prompts, Illustrationen, die der Originalfigur stark ähneln, sowie von Vorschlägen für ein druckfertiges Manuskript einschließlich Cover und Klappentext. Penguin Random House wertet diese Ergebnisse ebenfalls als Indiz für eine Memorisierung der Werke im Modell. Das Verfahren ist noch anhängig.
Damit verändert sich die Bedeutung der neuen Carlsen-Klage. Es geht nicht um einen einzelnen außergewöhnlichen Output. Zwei große deutsche Verlagsgruppen tragen inzwischen sehr ähnliche Sachverhalte vor Gericht und stellen im Kern dieselbe Frage: Kann ein KI-Anbieter dafür verantwortlich sein, wenn sein Modell ganze geschützte Figurenwelten so zuverlässig reproduziert, dass daraus neue, aber eng am Original liegende Produkte entstehen?
Das erhöht die Wahrscheinlichkeit, dass aus einzelnen Verfahren eine belastbarere Rechtsprechungslinie entsteht.
Inzwischen betrifft die Frage nicht einmal mehr nur Text
Noch deutlicher wird das durch ein weiteres Urteil aus München. Am 31. Juli gewann die GEMA vor derselben 42. Zivilkammer auch weitgehend gegen den KI-Musikgenerator Suno. Dieses Mal ging es nicht um Liedtexte, sondern um Musikwerke selbst.
Auch dort nahm das Gericht eine Memorisierung an und sah sowohl darin als auch in wiedererkennbaren Outputs Urheberrechtsverletzungen. Wieder argumentierte die Kammer, dass einfache und ergebnisoffene Prompts die Verantwortung des Modellbetreibers für die Ausgabe nicht beseitigten.
Damit entwickelt sich in München bislang eine bemerkenswert konsistente erstinstanzliche Linie:
Geschützte Inhalte können nach Auffassung des Gerichts nicht nur während des Trainings urheberrechtlich relevant sein. Wenn ein Werk im fertigen Modell reproduzierbar enthalten bleibt, kann bereits diese Memorisierung eine Vervielfältigung darstellen.
Vom Liedtext führte diese Rechtsauffassung inzwischen zur Musik. Mit den Verlagsklagen geht es nun um Texte und Bilder gemeinsam.
Ein Präzedenzfall – aber nicht im amerikanischen Sinn
Von einem klassischen Präzedenzfall sollte trotzdem nicht gesprochen werden.
Deutschland kennt kein System, in dem ein Urteil eines Landgerichts alle anderen Gerichte zwingend an dieselbe Rechtsauffassung bindet. Auch das Münchner GEMA-Urteil entscheidet den NEINhorn-Fall deshalb nicht automatisch. Praktisch können solche Entscheidungen dennoch enorme Bedeutung entwickeln.
Bestätigen weitere Kammern, Oberlandesgerichte und schließlich möglicherweise der Bundesgerichtshof eine bestimmte Auslegung, entsteht eine gefestigte Rechtsprechung, an der sich Unternehmen und Rechteinhaber orientieren.
Gerade deshalb sind die derzeit parallel laufenden Verfahren so wichtig.
GEMA gegen OpenAI betrifft Liedtexte. GEMA gegen Suno betrifft Musik. Penguin Random House und nun Carlsen bringen Bücher und Illustrationen ins Spiel.
Je mehr unterschiedliche Werkarten nach denselben juristischen Grundsätzen beurteilt werden, desto größer wird die wirtschaftliche Tragweite.
Denn es geht irgendwann um die Lizenzfrage
Für die Kreativwirtschaft entscheidet sich an diesen Verfahren letztlich ein Geschäftsmodell.
Verlage erwerben Nutzungsrechte, finanzieren Autoren und Illustratoren, entwickeln Marken und investieren in die Vermarktung eines Werkes. Ein erfolgreiches Kinderbuch kann anschließend als Hörbuch, Film, Theaterstück, Spiel, Merchandise oder Fortsetzung weiterverwertet werden.
Wenn ein KI-System auf Zuruf neue Geschichten mit denselben wiedererkennbaren Figuren und einer sehr ähnlichen visuellen Gestaltung erzeugen kann, berührt das genau diesen wirtschaftlichen Verwertungsraum.
Sollten Gerichte dauerhaft bestätigen, dass bestimmte Formen der Memorisierung und entsprechende Outputs eine Lizenz benötigen, bekämen Rechteinhaber eine erheblich stärkere Position gegenüber KI-Anbietern.
Dann würde es nicht mehr nur darum gehen, ob ein Unternehmen Werke technisch zum Training auslesen darf. Es müsste auch verhindern, dass geschützte Inhalte in reproduzierbarer Form im Modell verbleiben oder anschließend ohne Erlaubnis ausgegeben werden.
Das könnte stärkere technische Schutzmechanismen, genauer dokumentierte Trainingsdaten und vor allem mehr Lizenzvereinbarungen erforderlich machen. Fällt die Rechtsprechung dagegen zugunsten der KI-Anbieter aus, wäre der Spielraum für die Nutzung großer Mengen geschützter Inhalte erheblich größer.
Der AI Act beantwortet diese Frage ausdrücklich nicht
Europa hat inzwischen zwar zusätzliche Regeln für große KI-Modelle geschaffen.
Seit dem 2. August 2025 müssen Anbieter sogenannter General-Purpose-AI-Modelle unter anderem eine Strategie zur Einhaltung des europäischen Urheberrechts vorhalten und eine hinreichend detaillierte Zusammenfassung der für das Training verwendeten Inhalte veröffentlichen. Dabei müssen auch wirksame Nutzungsvorbehalte von Rechteinhabern berücksichtigt werden.
Der AI Act entscheidet jedoch nicht darüber, ob ein konkretes Werk rechtmäßig genutzt wurde oder ein bestimmter Output das Urheberrecht verletzt. Das stellt die Verordnung sogar ausdrücklich klar: Die Durchsetzung des Urheberrechts bleibt Sache des bestehenden europäischen und nationalen Rechts. Damit werden ausgerechnet die laufenden Gerichtsverfahren zu jenem Ort, an dem die entscheidende Grenze gezogen werden muss.
Das NEINhorn ist deshalb größer als das NEINhorn
Noch ist nicht bewiesen, dass OpenAI das NEINhorn rechtswidrig zum Training verwendet hat. Ebenso wenig ist bislang gerichtlich festgestellt, dass die von Carlsen präsentierten Outputs tatsächlich eine unzulässige Vervielfältigung darstellen. Diese Fragen beginnt das Verfahren erst zu klären. Aber genau deshalb reicht seine Bedeutung weit über Marc-Uwe Kling, Astrid Henn und Carlsen hinaus.
Zum ersten Mal formiert sich in Deutschland eine Reihe von Verfahren, in denen nicht mehr abstrakt über Milliarden Trainingsdaten gesprochen wird. Die Rechteinhaber zeigen konkrete Ergebnisse und fragen: Wie kann eine KI ein Werk derart präzise reproduzieren – und was folgt daraus rechtlich?
Damit wird die Debatte messbarer. Nicht jede Ähnlichkeit ist eine Kopie. Nicht jedes Lernen aus einem Werk verletzt das Urheberrecht. Und nicht jede KI-Ausgabe lässt Rückschlüsse darauf zu, was ein Modell gespeichert hat.
Doch wenn ein System auf einfache Aufforderung wiedererkennbare Texte, Figuren, Bilder und schließlich ganze vermeintliche Bücher erzeugt, lässt sich die Frage irgendwann kaum noch allein mit dem Hinweis beantworten, eine KI habe eben »gelernt«.
Die Gerichte müssen nun bestimmen, wo Lernen endet und Vervielfältigung beginnt. Das NEINhorn wird diese Grenze nicht allein ziehen. Aber es könnte eines jener Werke werden, an denen sie sichtbar wird.
Stefanie S. Klief
