Zehn Thesen zu einer KI-Vergütung – ein neues Thesenpapier von iRights.Lab

Warum brauchen die KI-Modelle überhaupt so viele Daten?

Künstliche Intelligenz (KI) imitiert menschliche kognitive Fähigkeiten, arbeitet aber nicht wie das menschliche Gehirn. Aus einer großen Menge von Trainings- und Eingabedaten, mit denen die KI-Modelle versorgt werden, erkennen die Modelle relevante Informationen und sortieren sie nach Wahrscheinlichkeiten. Dabei nutzen die Modelle sowohl Mustererkennung als auch mathematische Wahrscheinlichkeitsmodelle. Kurz gesagt: Die Modelle benötigen eine große Menge an Daten, um darin wiederkehrende und relevante Muster zu identifizieren und die statistischen Wahrscheinlichkeiten für den Eintritt von Ereignissen und Verläufen zu errechnen. Je mehr Daten ein KI-Modell zur Verfügung hat, umso akkurater sind seine Mustererkennung und seine Wahrscheinlichkeitsannahmen.

Woher stammen die Trainingsdaten für die KI-Modelle?

Die Daten für das KI-Training stammen zum Großteil aus öffentlich zugänglichen Quellen, etwa aus archivierten Webinhalten, Datenbanken und anderen Wissensinfrastrukturen. Die Erzeuger dieser Daten werden zumeist nicht um Erlaubnis gefragt. Sie werden auch nicht beteiligt an den Gewinnen, die die KI-Unternehmen erwirtschaften.

Welche disruptiven Effekte hat das Handeln der KI-Firmen?

Je erfolgreicher KI-Modelle arbeiten, umso höher die Wahrscheinlichkeit, dass sie menschliche Dienstleistungen ersetzen. Im Kreativ- und Wissenssektor bedeutet das eine existenzielle Gefahr für Kreative und Wissensarbeiter*innen. Zugleich basiert das Können der KI-Modelle ja wesentlich auf den Inhalten, die ebenjene Menschen zuvor erstellt hatten, und mit denen die KI-Modelle dann trainiert wurden. Die KI-Unternehmen sägen also an dem Ast, auf dem sie sitzen.

Disruption und Kompensation: Zehn Thesen zu einer KI-Vergütung

In seinen zehn Thesen gibt Till Kreutzer einen Denkanstoß, der jenseits von Verboten und dem bestehenden Urheberrecht einen „eigenständigen, zweckgebundenen Kompensationsmechanismus“ beinhaltet. Diese „Disruptionsabgabe“ soll das durch KI unter Druck geratene Informationsökosystem „stabilisieren“. Das Thesenpapier steht unter CC-BY 4.0 und ist frei zugänglich, hier findet Ihr es auf der Website von iRights.Lab.

Das Thesenpapier wurde im Juni 2026 veröffentlicht. Es entstand im Rahmen des iRights.Lab-Forschungsprojekts „Generative KI – Innovation und Recht in Arbeitsprozessen“ (GenKI-IR). Grundlage für die Thesen waren die Arbeiten von Zukunftslaboren, die sich mit dem Thema „Nachhaltige Vergütungsmodelle für kreative Arbeit“ befasst hatten.

Transparenzhinweis: Dr. Till Kreutzer ist Mitbegründer von iRights.info.