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Unterschiedliche Akteure und Schutzregime

Noch komplexer wird die Eigentumsfrage beim trainierten Modell. Ein Large Language Model umfasst wirtschaftlich nicht nur Softwarecode, sondern auch Architektur, Trainingsverfahren und -daten, Modellgewichte, Fine-Tuning-Daten, Embeddings, Prompts, System Instructions und Knowledge Bases. Diese Komponenten können unterschiedlichen Akteuren zugeordnet sein. Code kann urheberrechtlich geschützt, ein Trainingsverfahren patentierbar und ein Datensatz ein Geschäftsgeheimnis sein. Modellgewichte werden häufig über Lizenzen, Zugangskontrollen und Geheimhaltung als Assets abgesichert.

Das zeigt sich bei Open-Weight-Modellen wie Qwen oder DeepSeek. Herunterladbare Modellgewichte sind nicht automatisch rechtlich frei verfügbar. Maßgeblich sind die Lizenzbedingungen für Nutzung, Veränderung, Weitergabe und kommerzielle Verwertung. Bei Kooperationen, Joint Ventures oder M&A muss deshalb geklärt werden, welche Komponenten der Anbieter selbst kontrolliert, welche Open Source oder lizenziert sind und welche Rechte an Trainingsdaten und Outputs bestehen.

Ein zusätzliches Problem entsteht beim Fine-Tuning. Spezialisiert ein europäischer Maschinenbauer ein chinesisches Basismodell mit eigenen Wartungsberichten und technischen Dokumentationen, entstehen drei wirtschaftliche Assets: das Basismodell, der proprietäre Datensatz und das Fine-Tuned Model. Verträge müssen klären, ob der Anbieter Fine-Tuning-Daten speichern und für sein Basismodell nutzen darf, wem Adapter oder veränderte Gewichte gehören, ob der Kunde sie exportieren kann und was bei Vertragsende geschieht. „Customer retains ownership of its data“ reicht nicht aus, wenn abgeleitete Parameter oder aggregiertes Wissen beim Provider verbleiben.

Assets: Urheberschutz bei KI-Innovationen

Auch beim Output entwickelt China bemerkenswerte Rechtsprechung. Im Verfahren Li Yunkai gegen Liu vor dem Beijing Internet Court hatte der Kläger mit Stable Diffusion durch zahlreiche Prompts, Parameteränderungen und Iterationen ein Bild erzeugt. Das Gericht erkannte Urheberrechtsschutz an: Entscheidend war nicht die KI, sondern die menschliche schöpferische Leistung. Das Modell könne kein Autor sein, der Nutzer habe jedoch genügend individuelle Entscheidungen getroffen. China schützt damit nicht pauschal KI-Werke, sondern KI-unterstützte Ergebnisse mit ausreichender menschlicher Originalität.

Den Gegenpol bildet der Butterfly-Chair-Fall: Ein mit Midjourney entworfener transparenter Stuhl erhielt nicht den beanspruchten Schutz, weil einfache Prompts und Parametereinstellungen keine hinreichend nachvollziehbare schöpferische Leistung belegten und der Entstehungsprozess nicht ausreichend dokumentiert war. Unternehmen sollten daher Prompts, Iterationen, Auswahlentscheidungen und Bearbeitungsschritte dokumentieren.

Auch im Patentrecht hält China am Erfordernis eines menschlichen Erfinders fest. Nach den Patent Examination Guidelines der China National Intellectual Property Administration (CNIPA) muss der Erfinder eine natürliche Person sein, die einen schöpferischen Beitrag zu den wesentlichen Merkmalen der Erfindung geleistet hat. Ein KI-System selbst kann nicht als Erfinder benannt werden. Bei KI-gestützten Entwicklungsprozessen muss daher insbesondere nachvollziehbar sein, welche natürlichen Personen solche erfinderischen Beiträge im Sinne von Assets geleistet haben. Davon zu unterscheiden ist die Inhaberschaft am Patent: Erfinder und späterer Patentinhaber müssen nicht identisch sein, etwa bei Innvotationen.