Gema gegen die KI-Titanen (Suno.AI & OpenAI): KI-Musik vor Gericht – und warum das erst der Anfang ist

2026-03-10

Autor: Jens Henneberg

Stand: 2026-03-11 - 00:37

Saal 270, Münchner Justizpalast, 9. März 2026. Es wird Musik gespielt, aber niemand tanzt. Sechs Songs, zwei Welten: Erst das Original, dann das Derivat der Maschine. Forever Young, Atemlos, Mambo No. 5. Richterin Elke Schwager hört zu. Dieselbe Frau, die vier Monate zuvor das OpenAI-Grundsatzurteil fällte, steht jetzt vor der Frage: Hat Suno die Rechte der Komponisten und Textdichter verletzt? Oder ist das KI-Training und die Generierung von Musik durch Suno legal?

Am 9. März 2026 verhandelte das LG München I die Klage der GEMA gegen Suno (Az. 42 O 763/25). Zum ersten Mal ist damit ein deutsches Gericht mit der Frage konfrontiert, ob ein KI-Musikgenerator und/oder seine Betreiber und/oder Nutzer:innen die Rechte von Komponist:innen und Songtexter:innen verletzt. Zeitgleich laufen in den USA Milliardenklagen, während die Major Labels – die drei marktbeherrschenden Musikkonzerne Universal, Sony und Warner – bereits Settlements (außergerichtliche Vergleiche) schließen und nebenbei das „Launch, Train, Settle"-Playbook perfektionieren – das Muster, bei dem KI-Unternehmen erst das Produkt auf den Markt werfen, dann ohne Lizenz trainieren und am Ende mit den Großen vergleichen (dazu Abschnitt 4.2). Und in Deutschland? Da widersprechen sich zwei Gerichte in derselben Rechtsfrage.

Dieser Artikel zeigt dir, was in München juristisch auf dem Spiel steht, welche Argumente aus dem OpenAI-Urteil und der LAION-Rechtsprechung für Suno gefährlich werden – und warum § 44b UrhG die zentrale Sollbruchstelle ist: der Paragraf, bei dem zwei deutsche Gerichte zu gegenteiligen Ergebnissen kommen.

1. GEMA VS. SUNO: DAS VERFAHREN VOR DEM LG MÜNCHEN I

Am 21. Januar 2025 hat die GEMA – eine Verwertungsgesellschaft, also die Organisation, die im Auftrag ihrer Mitglieder (Komponisten, Textdichter) deren Urheberrechte wahrnimmt und Lizenzgebühren einzieht – als erste europäische Verwertungsgesellschaft Klage gegen einen KI-Musikgenerator erhoben (GEMA, Pressemitteilung v. 21.01.2025, gema.de). Beklagter: Suno Inc., ein US-amerikanisches Unternehmen mit Sitz in Cambridge, Massachusetts. Bewertung: 2,45 Milliarden Dollar. Nutzer: rund 100 Millionen (BBC, 25.11.2025, bbc.com). Aktenzeichen: 42 O 763/25.

Das Verfahren liegt bei der 42. Zivilkammer des LG München I. Dieselbe Kammer, die vier Monate zuvor das GEMA-vs.-OpenAI-Urteil gesprochen hat.

Kein Zufall.

Und genau das wird noch zum Problem.

WAS DIE GEMA RÜGT

Die Klage stützt sich auf zwei Anspruchsgrundlagen:

§ 16 UrhG (Vervielfältigungsrecht): Suno hat sein Modell auf dem GEMA-Repertoire trainiert. Die Einprägung (also das “Hineinbrennen”) urheberrechtlich geschützter Werke in Modellparameter – die Milliarden von Zahlenwerten, in denen ein KI-Modell das aus den Trainingsdaten Gelernte speichert – stellt eine Vervielfältigung dar – das hat dasselbe Gericht bereits im OpenAI-Urteil so entschieden (LG München I, Urt. v. 11.11.2025 – 42 O 14139/24, GRUR-RS 2025, 30204, Rn. 181–185).
§ 19a UrhG (Recht der öffentlichen Zugänglichmachung): Die von Suno generierten Outputs sind den Originalen „zum Verwechseln ähnlich" (so die GEMA-Pressemitteilung). Die Bereitstellung dieser Outputs über suno.com ist eine öffentliche Zugänglichmachung.

DIE BETROFFENEN WERKE

Sechs Songs bilden den Streitgegenstand (GEMA, Pressemitteilung v. 09.03.2026, gema.de):

Song	Urheber/Interpreten
„Forever Young“	Alphaville (Marian Gold, Frank Mertens, Rolf Ellmer)
„Atemlos durch die Nacht“	Kristina Bach
„Mambo No. 5“	Lou Bega / Perez Prado
„Daddy Cool“	Frank Farian / Boney M
„Rasputin“	Frank Farian / Boney M
„Big in Japan“	Alphaville (Marian Gold, Frank Mertens, Bernhard Lloyd)

(Warum steht bei „Atemlos durch die Nacht" nicht Helene Fischer? Weil sie den Song nur singt. Komponiert und getextet hat ihn Kristina Bach. Die GEMA vertritt ausschließlich Urheber – also Komponisten und Textdichter –, nicht die ausübenden Künstler. Wenn es um die unzulässige Vervielfältigung des Werkes durch KI-Training geht, ist die Urheberin maßgeblich, nicht der Popstar auf der Bühne.)

Die GEMA hat Audio-Beispiele vorgelegt, die belegen sollen, dass Sunos Outputs musikalisch und textuell den Originalen „confusingly similar" sind. Gestützt wird das durch ein Gutachten der Musikologin Julia Blum und – das ist der strategische Schachzug – durch Sunos eigene Einlassung im US-Verfahren, wonach das Modell auf „tens of millions" öffentlich zugänglicher Aufnahmen trainiert wurde (RIAA, Pressemitteilung v. 24.06.2024, riaa.com).

Nur damit hier kein falscher Eindruck entsteht: Ich erzähle das nicht aus dem Elfenbeinturm. Ich mache selbst Musik. Seit ich ungefähr 17, 18 bin. Das sind inzwischen gut 30 Jahre. Ich arbeite mit allem, was die Szene hergibt. Auch mit SUNO.AI. Siehe auch mein Artikel dazu:

https://medium.com/@wackyworld_jenshenneberg/using-suno-ai-legally-a-guide-to-copyright-and-ai-generated-music-in-2025-b4ddd77b4bce

Aber auch mit DAWs wie Cubase 15 Pro, Ableton Live 12, FL Studio und diversen VST und ich spiele selbst Keyboard und ich war mal Freestyle-Rapper und 1992 mit Fettem Brot beim Battle of the year in Celle auf der Bühne. Fettes Brot war damals noch als Schülerband in der Hamburger Szene unterwegs (erstes Album “Auf einem Auge blöd” erschien 1995).

Damit bin ich weder Eminem noch Mozart. Aber es reicht für ein brauchbares Musikgefühl und vor allem dafür, dass ich weiß, wie diese Welt tickt.

Und ich bin eher Hybrid-Musiker. In meinen letzten Tracks drehe ich die menschlichen Parameter wieder hoch. Bei den nächsten Rap-Songs werde ich vermutlich komplett selbst singen. Zur Not wird die orkartige Stimme eben ein bisschen gepitcht.

Was mir dabei immer wieder auffällt, und damit zurück zum Punkt von eben: Wenn ich nach gemeinfreier Musik suche, spuckt mir das Netz hierzulande regelmäßig Songs aus, bei denen selbst meine Oma – die inzwischen vermutlich mit Petrus Karten kloppt – gesagt hätte: Junge, mach die Gruftmucke aus, sonst fallen mir noch die Dritten raus.

Auf ausschließlich lizenzfreier Musik kann so ein Modell nicht trainiert worden sein.

Aber zurück zur Verhandlungstheatralik.

DER BEFANGENHEITSANTRAG

Die erste mündliche Verhandlung war für den 26. Januar 2026 angesetzt. Suno stellte erst mal einen Befangenheitsantrag gegen den Vorsitzenden Richter. Der Antrag wurde abgelehnt, aber die Beschwerdefrist lief noch – also wurde der Termin auf den 9. März 2026 verschoben (Bayerisches Staatsministerium der Justiz, Pressemitteilung v. 20.01.2026, justiz.bayern.de). 9:00 Uhr, Saal 270, Justizpalast München.

(Die Verhandlung hat am 9. März 2026 stattgefunden – siehe Update unter 4.5. Urteil am 12. Juni 2026).

Warum ein Befangenheitsantrag? Das Gericht hat im OpenAI-Verfahren bereits die GEMA-Position bestätigt. Die Strategie ist transparent: Wenn du das Urteil nicht ändern kannst, versuche den Richter zu ändern.

Hat nicht funktioniert.

KLAGEBEFUGNIS UND GEMA-ARCHITEKTUR

Die GEMA ist nach § 2 des Verwertungsgesellschaftengesetzes (VGG) zur Wahrnehmung der Rechte ihrer Mitglieder berechtigt. Der Berechtigungsvertrag wurde auf der Mitgliederversammlung vom 15.–17.05.2022 angepasst und umfasst seither ausdrücklich die Geltendmachung von Ansprüchen im Zusammenhang mit KI-Training. Seit 2024 hat die GEMA zudem auf ihrer Website einen Nutzungsvorbehalt nach § 44b Abs. 3 UrhG erklärt – den sogenannten Opt-out, einen maschinenlesbaren Vorbehalt, mit dem Rechteinhaber dem KI-Training an ihren Werken ausdrücklich widersprechen – gegenüber kommerziellen KI-Anbietern.

Die GEMA ist dabei nicht nur Klägerin. Sie hat im September 2024 das weltweit erste KI-Lizenzierungsmodell einer Verwertungsgesellschaft vorgelegt: ein Zwei-Säulen-Modell (GEMA, gema.de). Säule 1 (Training): 30 % der Netto-Einnahmen des KI-Anbieters plus Mindestlizenzgebühr pro generiertem Output. Säule 2 (Nutzung): Downstream-Verwendung, also die nachgelagerte kommerzielle Nutzung der KI-generierten Inhalte durch Dritte, zum selben Satz wie menschlich geschaffene Werke. Das Modell knüpft an den Ort der Output-Generierung an, nicht an den Trainingsort.

Der CISAC Global Collections Report 2025 (CISAC – Confédération Internationale des Sociétés d’Auteurs et Compositeurs, der weltweite Dachverband der Verwertungsgesellschaften – /Oxford Economics) beziffert den potenziellen Schaden:

Ohne Lizenzen drohen 25 % der weltweiten Urheber-Tantiemen umgeleitet zu werden – 8,5 Milliarden Euro jährlich. Der GenAI-Musikmarkt soll von 3 Milliarden Euro (2023) auf 64 Milliarden Euro bis 2028 wachsen. Ein Wachstumsfaktor von 21x. Und jeder Euro, der ohne Lizenz erwirtschaftet wird, fehlt den Kreativen.

Die Botschaft: Lizenzierung ist möglich. Suno hat sich dagegen entschieden.

2. DIE DEUTSCHE URTEILSLANDSCHAFT: WAS DIE GERICHTE BISHER GESAGT HABEN

Das GEMA-vs.-Suno-Verfahren fällt nicht in ein Vakuum.

Weltweit sind schätzungsweise 100 Verfahren zum KI-Urheberrecht anhängig, allein in den USA mindestens 70 (Copyright Alliance, AI Copyright Lawsuit Developments in 2025: A Year in Review, 08.01.2026, https://copyrightalliance.org/ai-copyright-lawsuit-developments-2025/; vgl. auch Leistner, GRUR 2025, 1123, der Mitte 2025 noch von „über 40" ausging), mindestens vier mitgliedstaatliche EU-Urteile sind ergangen.

In Deutschland gibt es nur eine Handvoll Entscheidungen, die den Rahmen abstecken. Sie zeigen nicht in dieselbe Richtung. Und genau das ist das Problem.

Bevor wir in die Urteile einsteigen, klären wir ein paar Begriffe. Ja: juristisch harter Tobak.

Was ich dabei nicht ertrage, ist der LinkedIn-Reflex: komplexe Sachverhalte werden unterkomplex, auf Yellow-Press-Niveau, zerlegt. Oft von Wochenend-Zertifizierten, die nach einem Udemy-Crashkurs „Masterclass AI Compliance“ glauben, sie könnten sich auf eine rechtswissenschaftliche Professur bewerben.

2.1 EXKURS: TATHERRSCHAFT IM URHEBERRECHT? WEM JETZT DIE KINNLADE RUNTERFÄLLT…

Bevor wir tief in die Urteile einsteigen, müssen wir eine konzeptionelle Basis klären.

Wer gleich Tatherrschaft lesen wird und sich dann - möglicherweise trotz juristischer Kenntnisse oder gerade deswegen - fragen wird, ob ich beim Schreiben des Artikels zu tief ins Glas geguckt hätte oder schlimmer noch, wer dadurch Erinnerungen an die nie zeitlich zu schaffenden Strafrechtsklausuren kriegt? Tatherrschaft = Strafrecht; Urheberrecht = Zivilrecht.

Ja, das Konzept stammt klassisch aus dem Strafrecht.

Warum taucht das plötzlich in einem Zivilprozess auf?

Das Urheberrecht hat schlicht keine eigene, gesetzlich normierte Täterschaftslehre. Wenn es darum geht, wer für eine Rechtsverletzung haftet, leihen sich die Zivilgerichte die Definition aus dem Strafrecht. Täter ist, wer das Geschehen objektiv in den Händen hält und den Kausalverlauf steuert, kurzum, wer der „Herr des Geschehens" ist. Oder die Frau.

Bei generativer KI ist das die Millionen-Dollar-Frage: Wer hat die Herrschaft über den Kausalverlauf, der zu einem urheberrechtsverletzenden Output führt? Der Nutzer, der (oder die) den Prompt eintippt? Oder die Plattform, die die Modellarchitektur gebaut und die Trainingsdaten ausgewählt hat?

Die wirtschaftliche Konsequenz dieser Einordnung ist enorm.

Wer die Tatherrschaft hat, ist unmittelbarer Täter und haftet voll auf Unterlassung und Schadensersatz (§ 97 UrhG). Hat der Plattformbetreiber sie nicht, rutscht er in die Störerhaftung – die abgeschwächte Haftung dessen, der eine Rechtsverletzung nicht selbst begeht, aber durch sein Verhalten adäquat-kausal dazu beiträgt. Dann haftet er als reiner Host-Provider nach dem Notice-and-Takedown-Prinzip – also erst ab dem Zeitpunkt, an dem er von der konkreten Rechtsverletzung in Kenntnis gesetzt wird und nicht reagiert – und muss keinen Schadensersatz zahlen. (Ja, wirklich keinen. Die Störerhaftung basiert auf § 1004 BGB analog – und der gewährt nur Unterlassung und Beseitigung. § 280 Abs. 1 BGB hilft nicht weiter, weil zwischen Rechteinhaber und Störer kein Schuldverhältnis besteht. § 97 Abs. 2 UrhG setzt Verschulden voraus – und genau das fehlt beim Störer per Definition. Ständige BGH-Rechtsprechung seit Sommer unseres Lebens, I ZR 121/08.).

Wenn dir bei „Sommer unseres Lebens“ spontan Rosamunde-Pilcher-Personal durchs innere Bild läuft – Lacoste-Pullover als Schal, Rehaugen bei der Angebeteten, Fönfrisur beim Nachwuchsprinzen, gekrönt durch den obligaten Trostsatz („Nicht adelig? Macht doch nichts.“) –, dann ist das ein sauberer Fehlstart. Hier geht es nicht um Cornwall, sondern um Filesharing.

„Sommer unseres Lebens“ ist kein Pilcher-Roman, sondern der Titel eines Songs – und der Name des Falls, der die Störerhaftung im Internet-Urheberrecht in Deutschland geprägt hat.

Mit diesem Werkzeugkasten im Kopf schauen wir uns jetzt an, was das LG München I mit OpenAI gemacht hat.

2.2 LG MÜNCHEN I (42 O 14139/24) – GEMA VS. OPENAI

Am 11. November 2025 sprach die 42. Zivilkammer des LG München I das erste europäische Grundsatzurteil zum KI-Urheberrecht. Eine Verwertungsgesellschaft gegen einen KI-Anbieter, Auge in Auge (LG München I, Urt. v. 11.11.2025 – 42 O 14139/24, GRUR-RS 2025, 30204; ECLI:DE:LGMUEN1:2025:1111.42O14139.24.0A).

Auf der Klägerseite: die GEMA, vertreten durch die Kanzlei Raue, Berlin. Auf der Beklagtenseite: OpenAI L.L.C. und OpenAI Ireland Ltd., vertreten durch Quinn Emanuel (Marcus Grosch), eine der aggressivsten Prozesskanzleien der Welt.

Dazwischen: neun Liedtexte. „Atemlos durch die Nacht" (Kristina Bach), „Männer" (Herbert Grönemeyer), „Über den Wolken" (Reinhard Mey), „Wie schön, dass du geboren bist" (Rolf Zuckowski). Songs, die in Deutschland jeder kennt. Songs, die ChatGPT auf Abruf reproduzieren konnte.

Und genau das wurde zum Problem.

WAS DAS GERICHT ENTSCHIEDEN HAT

Erstens: Memorisierung ist Vervielfältigung. Wenn ein KI-Modell einen Liedtext so tief in seinen Parametern speichert, dass ein einfacher Prompt ihn aus dem Topf des Miraculix wieder hochbefördert, dann ist das eine Vervielfältigung nach § 16 UrhG. Punkt. Das Gericht zieht die MP3-Analogie: Der EuGH hat in Copydan (C-463/12) klargestellt, dass auch verlustbehaftete Komprimierung eine Vervielfältigung bleibt. Ob du einen Song als MP3 abspeicherst oder als Wahrscheinlichkeitsverteilung über 175 Milliarden Parameter (= Topf des Miraculix, das stammt aber von mir und nicht vom Gericht) ⇒ gespeichert ist gespeichert (Rn. 181–189 des vorbezeichneten Urteils).

Oder so, dass wir Entwickler:innen es auch verstehen (ich bin ja nicht nur Jurist, sondern auch Informatiker):

Es ist egal, ob du die Daten in einer SQLite-Datenbank oder in einem neuronalen Netz ablegst. Das Urheberrecht kennt kein Dateiformat-Privileg.

Zweitens: Die TDM-Schranke rettet OpenAI nicht. § 44b UrhG – die gesetzliche Ausnahme für Text and Data Mining – deckt nach Auffassung des Gerichts nur Phase 1: das Zusammenstellen des Trainingskorpus. Phase 2 – das eigentliche Training, bei dem Werke in die Modellparameter eingebrannt werden – geht darüber hinaus. Die Begründung ist juristisch elegant und mich überzeugt sie:

„Extraktion von Informationen ≠ Memorisierung von Werken" (Rn. 193–211).

Auswerten ist erlaubt. Auswendiglernen nicht.

Kleines Foreshadowing: Das sieht nicht jedes Gericht so, wie du noch lernen wirst. Aber wen wundert es: zwei Jurist:innen, drei Meinungen …

Drittens:

OpenAI ist Täter.

Nicht der Nutzer.

Nicht der Cloud-Anbieter.

OpenAI hat die Trainingsdaten ausgewählt, die Architektur gebaut, das Training durchgeführt. Bei einfach gehaltenen Prompts – „Schreib mir den Text von Atemlos durch die Nacht" – verliert OpenAI die Tatherrschaft nicht an den Nutzer (Rn. 275–278). Wer die Maschine baut und die Daten einspeist, ist der Herr des Geschehens.

Stell dir vor, da gäbe es einen Magier. Kein großer. Einer, der gerade so Feuerbälle hinkriegt und gelegentlich einen Eisen-Golem – der dann, weil Ironie ein Naturgesetz ist, im eigenen Feuer wieder zusammenschmilzt.

Und jetzt klaut der Magier Bücher bei anderen Magier:innen. Nicht, weil er sie lesen könnte. Sondern weil Besitz schon nach Macht aussieht.

Er packt die Beute in eine verzauberte Truhe und vermietet sie an Begabtere. Die finden dann sehr schnell heraus, wie man das Ding öffnet: notfalls mit dem Fuß, meistens mit dem Schlüssel, der unten drangeklebt ist, oder, wenn sie sich elegant fühlen wollen, mit dem Spruch: „Gib die Bücher raus.“

Wer soll jetzt vom Magierrat bestraft werden: Der geldgierige Truhenvermieter? Oder Lisa Hexenhild, die nur ein Buch daraus hervorbeschwört?

Viertens: Alle weiteren Verteidigungslinien – abgeräumt.

Zitatrecht (§ 51 UrhG)? Ein KI-Modell führt keine „geistige Auseinandersetzung" mit einem Werk (Rn. 285).
Pastiche (§ 51a UrhG)? Setzt eine künstlerische Persönlichkeit voraus, die hat eine KI nicht (Rn. 287).
Privatkopie (§ 53 UrhG)? OpenAI ist eine juristische Person, kein Mensch mit einem privaten CD-Regal (Rn. 289).
Wissenschaftliche Forschung (§ 60d UrhG)? OpenAI ist keine Forschungseinrichtung – dafür fließen zu viele Gewinne in die Taschen der Investoren statt zurück in die Forschung (Rn. 212–214).

Fünftens: Öffentliche Zugänglichmachung ⇒ bejaht. Die Liedtexte sind über den Chatbot jederzeit, von überall, für jeden abrufbar. Das ist ein „neues Publikum", das der Rechteinhaber bei der ursprünglichen Veröffentlichung nicht im Blick hatte (Rn. 266–273). Rolf Zuckowski hat sein Geburtstagslied für Kindergeburtstage geschrieben. Nicht für einen Chatbot mit 100 Millionen Nutzern.

Gundula Gernehex hat ihre Aufzeichnungen für sich verfasst (oder noch für ihre Tochter Erneliese) aber nicht für Lisa Hexenhild.

Und schon gar nicht für einen geldgierigen Magier.

DAS ERGEBNIS

Klage zu ca. 80 % erfolgreich. Sämtliche urheberrechtlichen Ansprüche – Unterlassung, Auskunft, Schadensersatz dem Grunde nach, Urteilsbekanntmachung – wurden zugesprochen (Kostenquote: 80 % Beklagte, 20 % Klägerin; vorgerichtliche RA-Kosten: 4.620,70 EUR aus Gegenstandswert 480.000 EUR).

Die 20 %, die die GEMA verloren hat, sind trotzdem interessant. Die GEMA hatte neben den urheberrechtlichen Verwertungsrechten auch eine Verletzung des allgemeinen Persönlichkeitsrechts geltend gemacht (Rn. 301–308). Das Argument: ChatGPT halluziniert. Das Modell gibt Liedtexte nicht immer wortgetreu wieder – die Randomisierung auf Decoding-Ebene verfälscht Passagen. Trotzdem werden diese entstellten Texte den Originalurhebern zugeschrieben. Wer ChatGPT nach „Männer" von Herbert Grönemeyer fragt, bekommt eine Version, die Grönemeyer so nie geschrieben hat – aber das System präsentiert sie unter seinem Namen. Die GEMA sah darin eine unwahre Tatsachenbehauptung über die Urheberschaft und damit einen Eingriff in das Persönlichkeitsrecht der Autoren – ein Recht, das neben dem Entstellungsverbot (§ 14 UrhG) zusätzlich davor schützt, dass einem Urheber ohne seinen Willen veränderte Werke zugeschrieben werden.

Das Gericht lehnte ab. Den Autoren würden durch die Memorisierung und Regurgitation weder fremde Werke „untergeschoben" noch komme es zu anderweitigen Persönlichkeitsrechtsverletzungen (CMS Hasche Sigle, Besprechung v. 19.11.2025, cmshs-bloggt.de).

Dazu kommt ein prozessuales Problem: Das allgemeine Persönlichkeitsrecht ist ein höchstpersönliches Recht. Die GEMA nimmt treuhänderisch Verwertungsrechte wahr. Die Persönlichkeitsrechte liegen bei den Urhebern selbst.

Trotzdem: Aus Sicht der Kreativen ist das Halluzinations-Problem real. Wenn ein Sprachmodell einen Text unter dem Namen eines Urhebers ausgibt, der so nie existiert hat, dann ist das – urheberrechtlich oder nicht – eine Zuschreibungsverfälschung. Dass die 42. Kammer hier nicht mitgegangen ist, heißt nicht, dass das Argument erledigt ist. Es heißt, dass es im richtigen Verfahren von den richtigen Klägern erneut vorgebracht werden muss – von den Urhebern selbst.

Eine EuGH-Vorlage wurde abgelehnt (Rn. 309–312), obwohl parallel die ungarische Vorlage C-250/25 (Like Company/Google Ireland) beim EuGH anhängig ist.

Die Berufung ist anhängig beim OLG München, Az. 6 U 3662/25 e.

2.3 KNESCHKE VS. LAION: DERSELBE PARAGRAF, ZWEI GERICHTE, ZWEI ANTWORTEN

Erinnerst du dich an die Truhe des Magiers? In München hat das Gericht gesagt: Wer seine Truhe mit geklauten Zauberbüchern befüllt und sie dann vermietet, haftet als Täter – nicht die Nutzerin, die einmal kurz reinschaut.

Jetzt gehen wir nach Hamburg. Gleicher Paragraf – jedenfalls in der Berufung. Ähnliche Frage, andere Phase.

Und jetzt der Plottwist: andere Antwort.

Robert Kneschke ist Stockfotograf. Kein Major Label, kein Verlagshaus – ein einzelner Kreativer, der von seinen Bildern lebt. Er klagt gegen den LAION e.V., einen gemeinnützigen Verein, der den LAION-5B-Datensatz erstellt hat: rund 5–6 Milliarden Bild-Text-Paare, frei verfügbar im Netz. Darunter: Kneschkes Fotos (LG Hamburg, Urt. v. 27.09.2024 – 310 O 227/23, MMR 2024, 973; OLG Hamburg, Urt. v. 10.12.2025 – 5 U 104/24, MMR 2026, 140).

Kneschke verliert. In beiden Instanzen.

In der Erstinstanz (LG Hamburg, 310 O 227/23) greift die wissenschaftliche Forschungsschranke (§ 60d UrhG – eng verwandt mit § 44b UrhG). Dass kommerzielle Unternehmen den Datensatz mitnutzen? Egal. Entscheidend ist der Primärzweck der Datenerhebung. § 44b UrhG wird nur als obiter dictum gestreift – eine Einschätzung, die das Gericht äußert, ohne dass sie für die Entscheidung tragend ist.

In der Berufung (OLG Hamburg, 5 U 104/24) wird § 44b dann eigenständig bejaht. Und hier wird es für die GEMA-vs-Suno-Frage relevant: Das OLG legt den TDM-Begriff – also Text and Data Mining, die gesetzliche Ausnahme für automatisierte Datenauswertung – weit aus. Muster, Trends, Korrelationen? Nur Regelbeispiele. Auch der automatisierte Bild-Text-Abgleich ist „Gewinnung von Informationen" (Rn. 69). Und – Trommelwirbel – das Gericht lehnt eine teleologische Reduktion ab (also die einschränkende Auslegung einer Norm entgegen ihrem Wortlaut, weil der Gesetzeszweck es verlangt): Der Gesetzgeber wollte, dass § 44b für KI gilt (unter Verweis auf Art. 53 Abs. 1 lit. c KI-VO und BT-Drs. 19/27426, S. 88).

Um in der Magier-Sprache zu bleiben: LAION legt die Bücher nicht dauerhaft in die Truhe. Sie schlägt jedes Buch einmal auf, notiert Titel und Inhalt auf einem Schildchen – und legt das Buch zurück. Das OLG Hamburg sagt: Katalogisieren ist erlaubte Datenauswertung.

Folgt man der Münchner Logik, ergibt sich ein anderes Bild: Wenn der nächste Magier anhand deiner Schildchen die Bücher findet, sich das geheime Wissen aneignet (und nutzt) ⇒ dann war dein Katalog der erste Schritt zur Urheberrechtsverletzung.

Die Abgrenzung ist wichtig: Hamburg urteilt über Phase 1 ⇒ das Zusammenstellen des Datensatzes.

München über Phase 2 und 3 ⇒ Memorisierung und Output. Die Phasentrennung macht einen sachlichen Unterschied.

Aber die dogmatischen Aussagen zur Reichweite von § 44b divergieren fundamental. Das wird der BGH klären müssen. Die Revision ist zugelassen: Az. I ZR 281/25.

Dazu kommt das Opt-out-Problem (§ 44b Abs. 3 UrhG): Das OLG Hamburg verteilt die Beweislast zweistufig. Dass ein Vorbehalt existiert, muss der Nutzer (LAION) beweisen. Dass der Vorbehalt maschinenlesbar war, muss der Rechteinhaber beweisen. Genau daran scheitert Kneschke: Er konnte nicht nachweisen, dass 2021 Technologien existierten, die seinen in natürlicher Sprache formulierten AGB-Vorbehalt automatisiert erkennen konnten.

Ein Fotograf, der alles richtig macht – Vorbehalt in den AGB, keine Gratislizenzen, professionelle Verwertung –, scheitert daran, dass die Technik 2021 noch nicht so weit war, seinen Widerspruch zu lesen.

Das ist, als würde man der Meisterhexe, deren Wissen aus ihrem Hexenbuch gestohlen wurde, sagen: „Du hast zwar einen Schutzzauber auf den Einband gelegt, aber der Dieb hatte einen älteren Zauberstab, der deinen Spruch nicht lesen konnte. Damit haftet der nicht."

2.4 PROMPTEN IST NICHT SCHÖPFEN = WEM GEHÖRT DER KI-OUTPUT?

Perspektivwechsel. Bisher ging es um die Frage: Darf die KI fremde Werke nutzen? Jetzt die Gegenfrage:

Gehört dem Nutzer, was die KI ausspuckt?

Am 13. Februar 2026 hat das AG München entschieden: Nein (AG München, Endurt. v. 13.02.2026 – 142 C 9786/25, GRUR-RS 2026, 1513).

(Siehe auch meinen Blogbeitrag, ohne den sicherlich keine Urteilsfindung möglich war ;) => medium.com)

Spaß beiseite. Wir sind schließlich im Land der Magier:innen. Da geht es ernst zu.

Worum ging es? Ein 1.700 Zeichen langer Prompt für ein Logo. Das Gericht sagt: reicht nicht. Wenn die KI die wesentlichen gestalterischen Entscheidungen trifft, fehlt die persönliche geistige Schöpfung (Rn. 24–27). Urheberrecht belohnt nicht Investitionen, Zeitaufwand oder Fleiß – sondern allein das Ergebnis kreativer Tätigkeit (Rn. 22).

Zurück zum Magier: Du kannst ihm sagen, welche Farbe das Kaninchen haben soll. Du kannst die Größe des Zylinders bestimmen und die Reihenfolge der Tricks. Aber wenn der Magier die Show macht – dann ist es seine Show. Nicht deine.

Die Konsequenz für KI-Musik: Wer über Suno einen Song generiert, erwirbt daran kein Urheberrecht. Der Output ist gemeinfrei. Und das erzeugt eine paradoxe Wechselwirkung: Wenn der Output keinen Schutz genießt, sind die Inputs – die geschützten Originalwerke, auf denen trainiert wurde – umso schutzwürdiger.

Thilo Klawonn hat das in seiner Dissertation auf den Punkt gebracht: „Es gibt KI-Schöpfungen, aber keine KI-Werke" (Klawonn, Künstliche Intelligenz, Musik und das Urheberrecht, Mohr Siebeck 2023, S. 67). Der europäische Werkbegriff verlangt, dass die Persönlichkeit des Urhebers im Werk zum Ausdruck kommt (EuGH C-310/17, Levola/Smilde). Eine KI hat keine Persönlichkeit. Also keine Urheberschaft. Also kein Schutz.

Ein persönliches Wort an dieser Stelle: In meinem damaligen Blogartikel habe ich fünf Szenarien aufgestellt – vom „Button Pusher", der auf „Generate" drückt und nimmt, was kommt, bis zum „Tool User", der die KI wie ein Instrument benutzt und aktiv kreative Entscheidungen trifft. Das AG München hat diese Abstufung im Kern bestätigt.

Die Frage, die sich viele von euch jetzt stellen: Was ist, wenn ich kein Button Pusher bin? Wenn ich – wie ich selbst es mache – die Texte komplett selbst schreibe, Teile der Musik von Suno generieren lasse, aber das Ergebnis in meiner DAW weiterbearbeite, Spuren austausche, Arrangements verändere?

Dann bist du nach der Logik des AG München näher am „Co-Composer" oder „Tool User". Deine eigenen Texte sind unstreitig dein Werk (§ 2 Abs. 1 Nr. 1 UrhG). An den KI-generierten Musikteilen hast du kein Urheberrecht – aber am Gesamtarrangement, das du daraus baust, möglicherweise schon. Entscheidend ist, ob deine kreativen Entscheidungen das Endergebnis prägen – nicht, welches Werkzeug du benutzt hast.

Was ich damals allerdings in zwei Punkten unterschätzt habe:

Erstens schrieb ich, Urheberrechtsverletzungen durch KI-generierte Musik seien „rather unlikely", weil moderne KI-Systeme nicht kopieren, sondern aus gelernten Mustern Neues generieren. Das LG München I hat im OpenAI-Urteil gezeigt, dass das zu optimistisch war – Memorisierung findet statt, und Outputs können Trainingsdaten reproduzieren (Rn. 181–189 des LG-München-Urteils).

Zweitens hielt ich den Nutzer für den primär Haftenden und den KI-Anbieter nur für einen „Störer", der erst nach Kenntnis eingreifen muss. Das Gericht hat das umgedreht: OpenAI haftet als unmittelbarer Täter (Rn. 275–278). Nicht der Nutzer, der einen einfachen Prompt eingibt, hat die Tatherrschaft, sondern der Anbieter, der die Trainingsdaten ausgewählt, die Architektur verantwortet und das Memorisierungsrisiko geschaffen hat.

Was heißt das konkret für dich als Nutzer? Es kommt darauf an, was du promptest. Bird & Bird fassen die Münchner Linie so zusammen: „User prompts merely trigger the model’s internal processes and do not create independent liability." Und der Kluwer Copyright Blog (gestützt auf Leistner, GRUR 2025, 955) differenziert präzise:

Du gibst einen offenen, kurzen Prompt ein („Mach mir einen fröhlichen Song") und der Output enthält zufällig urheberrechtsverletzendes Material? Dann haftet der Anbieter. Denn die Rechtsverletzung stammt aus dem Training, nicht aus deinem Prompt. Du hast sie weder gewollt noch verursacht.
Du gibst einen gezielten Prompt ein („Generiere mir einen Song im Stil von Herbert Grönemeyer mit der Melodie von ‚Männer’") und der Output verletzt Urheberrechte? Dann haftest du – als unmittelbarer Vervielfältiger. Denn hier bestimmst du den rechtsverletzenden Inhalt, nicht das Modell.

Kurz: Je präziser dein Prompt auf ein konkretes geschütztes Werk zielt, desto näher rückst du an die Täterschaft. Je offener dein Prompt, desto mehr liegt die Verantwortung beim Anbieter.

2.5 DABUS: KI KANN NICHT ERFINDER SEIN

Letzter Baustein. Diesmal nicht Urheberrecht, sondern Patentrecht – aber die Parallele ist offensichtlich.

Am 11. Juni 2024 hat der BGH entschieden: KI kann nicht Erfinder sein (BGH, Beschl. v. 11.06.2024 – X ZB 5/22, GRUR 2024, 1315, Rn. 21). Erfinder im Sinne von § 37 Abs. 1 PatG kann nur eine natürliche Person sein. Die Transferüberlegung zum Urheberrecht liegt auf der Hand: Wenn KI nicht Erfinder sein kann, dann erst recht nicht Urheber (§ 7 UrhG). Beide Normen setzen zwingend einen Menschen voraus. Das Erfinderpersönlichkeitsrecht entspricht strukturell dem Urheberpersönlichkeitsrecht (vgl. Gärtner, Anm. zu BGH GRUR 2024, 1315).

Der BGH stellt zudem klar: Für die Erfinderstellung genügt ein menschlicher Beitrag, der den Gesamterfolg „wesentlich beeinflusst" hat (Rn. 38–39). Übertragen auf § 2 Abs. 2 UrhG: Es braucht keinen Leonardo-da-Vinci-Moment. Aber eben auch mehr als einen Prompt.

Oder, nochmal in der Magier-Sprache: Du musst nicht selbst zaubern können. Aber du musst dem Magier mehr gegeben haben als eine Einkaufsliste.

2.6 DAS GUTACHTEN, DAS BEIDE SEITEN ZITIEREN

Bisher Urteile. Jetzt ein Dokument, das kein Urteil ist, aber mehr bewegt hat als die meisten.

Tim W. Dornis und Sebastian Stober haben im August 2024 auf 171 Seiten analysiert, ob § 44b UrhG auf generatives KI-Training anwendbar ist (Dornis/Stober, Urheberrecht und Training generativer KI-Modelle, SSRN 4946214, ssrn.com/abstract=4946214). Auftraggeber: die Initiative Urheberrecht, ein Dachverband mit über 140.000 europäischen Urhebern. Das Gutachten wurde am 5. September 2024 im Europäischen Parlament präsentiert, auf Einladung von MEP Axel Voss. Die Kanzlei Raue (GEMA-Anwälte) hat es direkt in die Klageführung übernommen. Und das LG München I hat die zentralen Argumente im OpenAI-Urteil aufgegriffen.

Das Ergebnis in einem Satz: § 44b UrhG findet keine Anwendung auf generatives KI-Training.

Die Kurzfassung der vier Argumente:

Wortlaut. § 44b definiert TDM – Text and Data Mining – als „automatisierte Analyse, um daraus Informationen zu gewinnen." Generative KI-Modelle gewinnen aber keine Informationen. Sie produzieren. Und dabei extrahieren sie unterschiedslos semantische und syntaktische Informationen — also auch den urheberrechtlich geschützten Ausdruck: Stil, Struktur, Form.

Technik. Generative Modelle können semantische und syntaktische Information nicht trennen. „Sie sind nicht zu diesem Zweck konzipiert und auch technisch nicht dazu in der Lage" (Dornis/Stober, S. 77).

Historie. Die DSM-Richtlinie (Digital Single Market – die EU-Urheberrechtsrichtlinie für den digitalen Binnenmarkt) von 2019 erwähnt das Wort „Künstliche Intelligenz" kein einziges Mal. Dornis/Stober nennen sie ein „Relikt der KI-Steinzeit."

Drei-Stufen-Test. Selbst wenn § 44b anwendbar wäre: Der Drei-Stufen-Test (Art. 5 Abs. 5 InfoSoc-RL) verhindert es. Generatives KI-Training beeinträchtigt die „normale Verwertung" der Werke. Substitutionseffekte bedrohen die Verwertungsmärkte. Und der Opt-out? „Ineffektiv" und „praktisch weitgehend umgehbar."

3. § 44B URHG – EINE NORM, NULL KLARHEIT

Du erinnerst dich: In Abschnitt 2.3 haben München und Hamburg zum selben Paragrafen gegenteilig entschieden. Dornis/Stober stützen die enge Münchner Auslegung. Das OLG Hamburg beruft sich auf die KI-Verordnung (Art. 53 Abs. 1 lit. c), um die weite Auslegung zu rechtfertigen. Dornis/Stober widersprechen: Die KI-Verordnung verweise nur auf bestehendes Urheberrecht — ohne es zu ändern (Dornis/Stober, SSRN 4946214, § 4.D.I.5).

Die Ironie: Beide Seiten zitieren dasselbe Gesetz. Und kommen zum Gegenteil.

Wer hat Recht? Das wissen wir nicht. Noch nicht. Aber die Uhr tickt:

BGH, Az. I ZR 281/25 — die Revision des OLG-Hamburg-Urteils. Die erste BGH-Entscheidung zu § 44b UrhG und KI-Training. Frühestens 2027.

EuGH, C-250/25 (Like Company/Google Ireland) — die ungarische Vorlage stellt genau die richtigen Fragen: Ist KI-Training eine „Vervielfältigung"? Greift die TDM-Ausnahme? Ebenfalls nicht vor 2027.

In der Magier-Sprache: Der Zauberspruch, der regelt, wer sich an fremden Zauberbüchern bedienen darf, ist in zwei Dialekten geschrieben. Und der Oberste Magierrat hat noch nicht entschieden, welcher gilt.

Was bedeutet das für dich? Maximale Rechtsunsicherheit. Kein Opt-out löst das. Kein Compliance-Framework deckt das ab. Der Compliance-Stack für KI-Musik hat ein Loch in der Mitte – und das Loch heißt § 44b UrhG.

4. JENSEITS DES ATLANTIKS: KLAGEN, DEALS UND EIN SYSTEM, DAS NUR FÜR DIE GROSSEN FUNKTIONIERT

Während Deutschland über § 44b UrhG streitet und auf den BGH wartet, sind in den USA längst Fakten geschaffen worden. Und bei allem, was man über die aktuelle US-Politik denken mag: Der Rechtsstaat funktioniert. Er funktioniert nur nicht für alle gleich.

Der zentrale Unterschied zwischen den Systemen: Deutsches Urheberrecht stellt den Urheber als Person in den Mittelpunkt – seine Persönlichkeit, seine Schöpfung. US-Copyright ist ökonomisch orientiert – es geht um Verwertung, Marktanteile, Dollar. Aber am Ende kommen beide Systeme oft zum selben Ergebnis. Nur auf verschiedenen Wegen.

4.1 DIE KLAGEFRONT

Seit Juni 2024 verklagen Sony, Universal und Warner – vereint unter dem Dach der RIAA (Recording Industry Association of America) – die KI-Musikgeneratoren Suno und Udio wegen Training auf urheberrechtlich geschützten Aufnahmen ohne Lizenz. Haftungsrisiko: Milliardenbereich (RIAA, Pressemitteilung v. 24.06.2024, riaa.com).

Im Oktober 2025 ziehen unabhängige Musiker nach – mit Sammelklagen, die über Copyright hinausgehen: Stream-Ripping von YouTube als Trainingsquelle, Verletzung von Persönlichkeitsrechten durch Nutzung von Stimme und Stil (Copyright Alliance, 03.11.2025, copyrightalliance.org).

Und die Klagefront ist längst nicht mehr nur amerikanisch. Die GEMA klagt in München. Die dänische Koda (52.000 Mitglieder) klagt in Kopenhagen – ihr CEO nennt es den „biggest theft in music history" (Koda, Pressemitteilung v. 04.11.2025, koda.dk). Die Zahlen, die dahinterstehen: Die GEMA/SACEM-Goldmedia-Studie rechnet mit 2,7 Milliarden Euro kumuliertem Verlust für deutsche und französische Rechteinhaber bis 2028. Eine Harvard-Business-School-Studie im Auftrag von Koda prognostiziert für Dänemark allein 921 Millionen Euro bis 2030.

Die Klagefront ist global. Aber was dann passiert, ist das eigentlich Interessante.

4.2 LAUNCH, TRAIN, SETTLE

Forbes hat das Muster im Dezember 2025 benannt: „Launch, Train, Settle: How Suno and Udio’s Licensing Deals Made Copyright Infringement Profitable" (Forbes, 18.12.2025, forbes.com).

Launch. Produkt auf den Markt bringen. Nutzer akquirieren. Wachstum priorisieren.

Train. Modell auf Millionen urheberrechtlich geschützter Werke trainieren – ohne Lizenz. Kosten: null.

Settle. Sobald die Klagen kommen, mit den Großen verhandeln. Warner: Settlement mit Suno und Udio im November 2025. Universal: Settlement mit Udio im Oktober 2025. Die Bedingungen: Opt-in für Künstler, Download-Restriktionen, neue lizenzierte Modelle ab 2026 (Hollywood Reporter, 25.11.2025, hollywoodreporter.com).

Suno hat nach dem Warner-Settlement eine Bewertung von 2,45 Milliarden Dollar (Hollywood Reporter, 25.11.2025). Die Lizenzkosten? Ein Bruchteil des Unternehmenswertes. Die Strafe für unlizenziertes Training? Es gibt keine Strafe. Es gibt ein Settlement.

Wer sitzt am Verhandlungstisch? Die Majors. Wer sitzt nicht am Tisch? Die Indies. Die Verwertungsgesellschaften. Die Robert Kneschkes dieser Welt.

Das Ergebnis: ein Zwei-Klassen-System. Major-Artists bekommen Schutz. Indies bekommen nichts.

Dass es auch anders geht, zeigt ein Startup aus Los Angeles: Klay Vision entwickelt ein „Large Music Model", trainiert ausschließlich auf lizenzierter Musik. Alle drei Majors haben ihre Kataloge lizenziert (Reuters, 19.11.2025, reuters.com). Der Beweis: Ohne Lizenzen zu trainieren war keine technische Notwendigkeit. Es war eine Geschäftsentscheidung.

4.3 DAS GELD FLIESST NACH OBEN

Das Muster ist nicht neu. Es heißt nur anders.

Bei Spotify fließen von jedem Euro Streaming-Umsatz ca. 55 % an die Labels, ca. 30 % an die Plattform und ca. 13 % an die Artists (IP Business Academy, 24.02.2025, ipbusinessacademy.org). Universal handelt höhere Per-Stream-Rates aus als Indies – „One UMG stream is going to earn more than one indie artist stream. From the identical listener" (Ari’s Take, 30.01.2025, aristake.com). Spotify zahlt zwischen 0,003 und 0,005 Dollar pro Stream – an den Rechteinhaber, nicht an den Künstler (Michigan Journal of Economics, 29.01.2024, Michigan Journal of Economics).

Bei Spotify. Bei Suno. Das System ist konsistent.

Es ist nur nicht gerecht.

Die Konsequenz: Wenn Suno mit den Majors siedelt, wird es zum Gatekeeper. Nicht die GEMA bestimmt dann, wie KI-Musik vergütet wird – sondern die bilaterale Vereinbarung zwischen einem Startup und drei Labels.

4.4 DER EU AI ACT: REGULIERUNG ODER COMPLIANCE-THEATER?

Der EU AI Act (Verordnung (EU) 2024/1689) versucht, hier einen Rahmen zu setzen. Art. 53 Abs. 1 lit. c verpflichtet GPAI-Anbieter (General Purpose AI – also Anbieter von KI-Modellen für allgemeine Zwecke), eine Strategie zur Einhaltung des EU-Urheberrechts zu entwickeln und Opt-outs nach Art. 4 Abs. 3 DSM-Richtlinie zu respektieren. Art. 53 Abs. 1 lit. d verlangt die Veröffentlichung einer „hinreichend detaillierten Zusammenfassung" der Trainingsdaten. Die Pflichtvorlage wird ab dem 2. August 2026 verbindlich. Sanktionen: bis zu 15 Millionen Euro oder 3 % des weltweiten Jahresumsatzes (Art. 101 KI-VO).

Der GPAI Code of Practice – ein freiwilliger Verhaltenskodex, der die Pflichten aus Art. 53 KI-VO konkretisieren soll – (Endversion 10. Juli 2025) enthält vier Commitments zum Urheberrecht: Opt-out technisch implementieren, Transparenz über Trainingsquellen, Verfahren für Rechteinhaber, kein Training auf illegal beschafften Daten (Wendt/Wendt, Das neue Recht der Künstlichen Intelligenz, 2. Aufl. 2025, § 11 Rn. 33; Leistner, GRUR 2025, 1123, 1129).

Aber der Code of Practice ist freiwillig. Meta hat die Unterzeichnung am 18. Juli 2025 abgelehnt (Wendt/Wendt, a.a.O.). Und selbst wer unterzeichnet, genießt eine einjährige Schonfrist.

Regulierung durch Freiwilligkeit. In einer Branche, die gerade bewiesen hat, dass „Launch, Train, Settle" funktioniert.

Das ist nicht Regulierung. Das ist ein Compliance-Theater.

4.5 UPDATE

Update 9. März 2026: Die mündliche Verhandlung hat stattgefunden – in einem bis auf den letzten Platz besetzten Saal 270 des Justizpalasts München. Richterin Elke Schwager (dieselbe Richterin, die im November 2025 das OpenAI-Urteil gesprochen hat) ließ sechs Songs im Original und in der KI-Version vorspielen: „Forever Young“ (Alphaville), „Atemlos“ (Kristina Bach), „Mambo No. 5“ (Lou Bega), „Rasputin“ (Boney M), „Big in Japan“ (Alphaville) und „Daddy Cool“ (Boney M). Suno argumentierte, das Modell memorisiere keine Musik, sondern erzeuge lediglich „mathematische Zufälligkeiten“. Die Richterin empfahl der Beklagtenseite eine Einigung – und verwies dabei auf das OpenAI-Urteil ihrer eigenen Kammer (SZ, 09.03.2026, sueddeutsche.de). Ein Urteil erging nicht. Verkündungstermin: 12. Juni 2026 (GEMA, Pressemitteilung v. 09.03.2026, https://www.gema.de/de/w/gema-klagt-gegen-suno-2026; Music Business Worldwide, 09.03.2026, musicbusinessworldwide.com).

5. FAQ: WAS BEDEUTET DAS FÜR DICH ALS KI-MUSIK-NUTZER?

5.1 BIN ICH HAFTBAR, WENN ICH MIT SUNO/UDIO MUSIK ERSTELLE?

Die kurze Antwort: Es kommt darauf an.

Die lange Antwort erfordert eine Differenzierung.

Privater Gebrauch vs. kommerzielle Nutzung: Wer einen Song über Suno generiert und ihn auf dem eigenen Handy hört, wird keine Abmahnung bekommen. § 53 UrhG (Privatkopie) greift für natürliche Personen und private Zwecke. Problematisch wird es bei kommerzieller Nutzung – also Veröffentlichung auf Spotify, YouTube, TikTok, Verwendung als Hintergrundmusik für ein Produkt.

Wer haftet primär – Nutzer oder Plattform? Das LG München I hat im OpenAI-Urteil klargestellt: Bei einfach gehaltenen Prompts haftet der KI-Anbieter als unmittelbarer Täter, nicht der Nutzer (Rn. 275–278). Aber – und das ist der entscheidende Punkt – bei gezieltem Prompt Engineering kann sich das drehen. Baumann/Nordemann/Pukas formulieren es in GRUR 2025, 955, 960 so: „Wenn der Nutzer die Rechtsverletzung gezielt durch Prompts hervorruft, insbesondere also durch entsprechendes Prompt-Engineering, wird die Vervielfältigungshandlung ihm zuzuschreiben sein."

Die normative Zurechnungslehre fragt: Wer bestimmt im Schwerpunkt den Inhalt des Outputs? Bei offenen, knappen Prompts: der KI-Anbieter (weil das Ergebnis auf Mängel im Training zurückgeht). Bei gezielten Prompts („Generiere mir einen Song im Stil von Herbert Grönemeyer mit der Melodie von ‘Männer’”): der Nutzer.

Störerhaftung (§ 97 UrhG)? Denkbar, wenn der Nutzer Kenntnis von der Trainingsproblematik hat und den Output trotzdem kommerziell nutzt. Die Schwelle ist allerdings höher als bei täterschaftlicher Haftung: Es bedarf einer konkreten Verletzung einer zumutbaren Prüfungspflicht.

Der Vergleich: Wer auf einem gestohlenen Instrument spielt, stiehlt nicht die Musik. Aber wer wissentlich ein urheberrechtlich kontaminiertes Tool kommerziell einsetzt und die Outputs monetarisiert, bewegt sich in einer Grauzone, die mit jedem Gerichtsurteil schmaler wird.

5.2 WAS PASSIERT, WENN DIE GERICHTE HAFTUNG FESTSTELLEN – FÜR SUNO, UND DANN FÜR MICH?

Unterlassungsansprüche (§ 97 Abs. 1 UrhG): Suno müsste die Verbreitung verletzender Outputs unterlassen. Das könnte technisch eine Neuarchitektur des Modells erfordern – oder bestimmte Prompts blockieren.

Schadensersatz (§ 97 Abs. 2 UrhG): Berechnung im Wege der Lizenzanalogie – also nach dem Betrag, den Suno hätte zahlen müssen, wenn es vorab ordnungsgemäß eine Lizenz erworben hätte. Das GEMA-Zwei-Säulen-Modell gibt einen Anhaltspunkt: 30 % der Netto-Einnahmen.

Rückwirkung auf bereits veröffentlichte Tracks? Hier wird es juristisch heikel. § 97 UrhG gewährt auch gegen vergangene Verletzungen Schadensersatz (bei Verschulden). Wer also einen KI-generierten Track über Spotify veröffentlicht hat und der Track enthält memorisierte Elemente eines GEMA-Werks – theoretisch angreifbar. Praktisch? Die Beweislast liegt beim Rechteinhaber. Aber mit zunehmender Transparenz der Trainingsdaten (Art. 53 Abs. 1 lit. d KI-VO, Pflichtvorlage ab 02.08.2026) wird diese Beweislast leichter zu tragen.

Plattform vs. Nutzer: Die primäre Haftung liegt beim KI-Anbieter. Aber die sekundäre Haftung des Nutzers ist nicht ausgeschlossen – insbesondere bei § 97 Abs. 2 S. 1 UrhG (Verschulden) und § 97 Abs. 2 S. 3 UrhG (Bereicherung). Wer wissentlich ein rechtswidriges Tool nutzt und damit Einnahmen erzielt, kann sich schwer auf fehlende Kenntnis berufen – wenn die Rechtswidrigkeit des Trainings gerichtlich festgestellt wurde.

Das ist der Zeitpunkt, ab dem sich die Haftungsarchitektur dreht. Vor dem GEMA-vs.-OpenAI-Urteil: arguable good faith. Nach dem Urteil: Kenntnis der Rechtsprechung wird unterstellt. Und nach einem möglichen BGH-Urteil zu § 44b UrhG? Dann ist die Messe gelesen.

Baumann/Nordemann/Pukas schlagen deshalb ein Verkehrspflichtensystem vor – also einen Katalog von Sorgfaltspflichten, deren Einhaltung das Haftungsrisiko reduziert – für KI-Anbieter: diverse Trainingsdaten, Blacklists mit Hash-Verfahren, Prompt-Filter, Nutzerbelehrung (GRUR 2025, 955, 960 f.). Wer diese Pflichten einhält, reduziert sein Haftungsrisiko. Wer sie ignoriert, haftet täterschaftlich. Der Nutzer haftet als mittelbarer Veranlasser – oder als unmittelbarer Täter, wenn er die Verletzung gezielt herbeiführt.

5.3 SCHÜTZT MEIN EIGENES KI-WERK DAS URHEBERRECHT?

Nein. Jedenfalls nicht, wenn es rein KI-generiert ist.

Das AG München hat das unmissverständlich formuliert: KI-generierte Erzeugnisse haben nur dann Werkcharakter, wenn der menschliche Einfluss den Output „hinreichend objektiv und eindeutig identifizierbar" prägt (AG München, 142 C 9786/25, GRUR-RS 2026, 1513, Amtl. Leitsatz 2). Auch iteratives, aufwändiges Prompting reicht nicht, wenn die KI die wesentlichen gestalterischen Entscheidungen trifft.

Klawonn bestätigt in seiner Dissertation den Befund: Urheberschaft an KI-Musik ist nur über das Unmittelbarkeitskriterium zurechenbar – der Mensch muss unmittelbaren Einfluss auf das Endergebnis genommen haben. „Bloßes Auslösen des KI-Prozesses genügt nicht" (Klawonn, KI, Musik und das Urheberrecht, Mohr Siebeck 2023, S. 67 ff.).

Die Grauzone: Post-Processing. Wer den KI-Output nimmt und substantiell bearbeitet – Melodielinien ändert, Arrangements umschreibt, eigene Texte hinzufügt –, kann unter Umständen an der Bearbeitung Urheberrechtsschutz erlangen. Aber auch hier gilt: Das Urheberrecht schützt nur den menschlichen Anteil. Der KI-generierte Grundstock bleibt gemeinfrei.

Rohrlich formuliert es pragmatisch: „Da derzeit nur Menschen als Urheber im Sinne des UrhG in Betracht kommen, werden mittels KI erzeugte ‘Werke’ nicht als solche im urheberrechtlichen Sinne eingestuft. Daher lautet die juristisch korrekte Bezeichnung ‘KI-Erzeugnisse’" (Rohrlich, KI und Recht, Carl Hanser Verlag 2025, S. 46).

Und Wandtke/Bullinger/Thum bestätigt die dogmatische Grundlage: Wer einer KI lediglich eine Idee oder einen knappen Prompt eingibt, verhält sich rechtlich wie ein Ideengeber oder Werkanreger nach § 7 UrhG – ohne eigene schöpferische Formgebung entsteht kein Urheberrecht (Wandtke/Bullinger/Thum, UrhG § 7 Rn. 13, 4. Aufl. 2014).

Die Werkkategorie-Abgrenzung verschärft das Problem: Wer einer Text-zu-Musik-KI nur Textvorgaben macht, erbringt keinen kompositorischen Schöpfungsbeitrag. Der schöpferische Beitrag müsste in derselben Werkkategorie erbracht werden wie der Output.

5.4 WAS SOLL ICH JETZT KONKRET TUN?

Pragmatische Handlungsempfehlungen:

1. Dokumentiere deine kreativen Anteile. Wenn du KI als Werkzeug einsetzt, halte fest, welche Entscheidungen du getroffen hast. Welche Melodielinien hast du verändert? Welche Arrangements stammen von dir? Die Beweislast für die Urheberschaft liegt bei dir.

2. Veröffentliche nicht kommerziell, solange die Rechtslage unklar ist. Wer heute einen KI-generierten Track auf Spotify stellt, geht ein kalkulierbares, aber reales Risiko ein. Wenn das LG München I im GEMA-vs.-Suno-Verfahren die Trainingshaftung bestätigt, werden Plattformen reagieren.

3. Beobachte die Lizenzmodelle. Suno wird 2026 neue, lizenzierte Modelle einführen. Tracks, die mit diesen Modellen erstellt werden, haben ein anderes Risikoprofil als Tracks aus den aktuellen, unlizenziert trainierten Modellen.

4. Verfolge drei Verfahren:

GEMA vs. Suno (LG München I, 42 O 763/25) – verhandelt am 09.03.2026, Urteilsverkündung am 12.06.2026. Erstes europäisches Urteil zu KI-Musik?
BGH, I ZR 281/25 – Die Revision des OLG-Hamburg-Urteils zu § 44b UrhG. Die Grundsatzentscheidung.
EuGH, C-250/25 (Like Company/Google Ireland) – Die erste EuGH-Vorlage zu KI und Urheberrecht. Urteil nicht vor 2027.

5. Denke über Alternativen nach. Klay Vision zeigt, dass es lizenzierte KI-Musikmodelle gibt. Wer auf Nummer sicher gehen will, nutzt Tools, die ausschließlich auf lizenzierten Daten trainiert wurden.

SCHLUSS

Suno hat sich entschieden, ohne Lizenzen zu trainieren. Das war keine technische Notwendigkeit. Klay Vision beweist es. Es war eine Geschäftsentscheidung – und sie hat sich gelohnt. 2,45 Milliarden Dollar Bewertung. 100 Millionen Nutzer. Und dann ein Settlement, das die Lizenzkosten in eine Footnote verwandelt.

Das deutsche Urheberrecht hat darauf eine Antwort. Aber sie ist noch unfertig. Zwei Gerichte. Eine Norm. Null Klarheit. Der BGH wird entscheiden. Der EuGH wird entscheiden. Bis dahin gilt: Wer KI-Musik kommerziell nutzt, baut auf einem Fundament, das in Echtzeit neu verhandelt wird.

Die GEMA hat am 9. März 2026 in München ein Zeichen gesetzt. Am 12. Juni 2026 wird das Gericht entscheiden. Nicht nur über die sechs Songs im Verfahren. Sondern für die Frage, ob Kreativität einen Preis hat – oder ob sie zur kostenlosen Trainingsressource wird.

Der technische Befund zur Memorisierung ist empirisch belegt. Carlini et al. (2023, ICLR – International Conference on Learning Representations, eine der führenden KI-Forschungskonferenzen) haben nachgewiesen, dass aktuelle generative Modelle zwischen 0,1 % und 10 % ihrer Trainingsdaten direkt memorisieren. Drei Faktoren erhöhen die Memorisierungsrate: Modellgröße (größere Modelle speichern 2–5x mehr), Datenduplikation (häufig wiederholte Beispiele sind extrahierbarer) und Kontext (längere Prompts erhöhen die Extrahierbarkeit um Größenordnungen). Für Audio- und Videodaten zeichnen sich ähnliche Befunde ab (Dornis/Stober, SSRN 4946214, § 2.D.III, unter Verweis auf Bralios et al. 2024; Rahman et al. 2024).

Das ist der technische Unterbau des LG-München-Urteils. Und es ist der Grund, warum Suno vor Gericht steht.

Dornis und Stober schließen ihr Gutachten mit einer Warnung: „Farewell to human exceptionalism." Keine Garantie, dass menschliche Kreativität mittelfristig gegen die wachsenden Kapazitäten algorithmischer Produktion bestehen kann. Keine Steigerung menschlicher Kreativität durch Überfluss an KI-Output. Sondern Verdrängung. In Journalismus. In Unterhaltung. In Alltagsproduktionen. Und dann, irgendwann, überall (Dornis/Stober, SSRN 4946214, § 6).

Die Antwort darauf wird nicht aus dem Silicon Valley kommen. Nicht aus Saal 270 des Justizpalasts München. Und nicht aus einem Settlement-Agreement.

Sie wird daraus kommen, ob wir als Gesellschaft bereit sind, den Unterschied zwischen einem Tool und einem Diebstahl zu definieren.

Und dann: durchzusetzen.

QUELLENVERZEICHNIS

DEUTSCHE URTEILE

LG München I, Endurt. v. 11.11.2025 – 42 O 14139/24, GRUR-RS 2025, 30204 (GEMA vs. OpenAI). Berufung: OLG München, Az. 6 U 3662/25 e. URL: https://www.gema.de/de/w/grundsatzurteil-gema-gegen-openai
OLG Hamburg, Urt. v. 10.12.2025 – 5 U 104/24, MMR 2026, 140 (Kneschke vs. LAION). Revision: BGH, Az. I ZR 281/25
LG Hamburg, Urt. v. 27.09.2024 – 310 O 227/23, MMR 2024, 973 (Kneschke vs. LAION)
AG München, Endurt. v. 13.02.2026 – 142 C 9786/25, GRUR-RS 2026, 1513 (KI-generierte Logos)
BGH, Beschl. v. 11.06.2024 – X ZB 5/22, GRUR 2024, 1315 (DABUS/KI als Erfinder)

ANHÄNGIGE VERFAHREN (DEUTSCHLAND/EU)

LG München I – 42 O 763/25 (GEMA vs. Suno), verhandelt 09.03.2026, Urteilsverkündung 12.06.2026. URL: https://www.justiz.bayern.de/gerichte-und-behoerden/landgericht/muenchen-1/presse/2026/1.php; GEMA-PM v. 09.03.2026: https://www.gema.de/de/w/gema-klagt-gegen-suno-2026
BGH – I ZR 281/25 (Revision Kneschke vs. LAION)
EuGH – C-250/25 (Like Company/Google Ireland, Vorlage v. 03.04.2025)

US-VERFAHREN

RIAA vs. Suno Inc. – D. Mass., Case 1:24-cv-11611-FDS (eingereicht 24.06.2024). URL: https://www.riaa.com/record-companies-bring-landmark-cases-for-responsible-ai-againstsuno-and-udio-in-boston-and-new-york-federal-courts-respectively/
RIAA vs. Uncharted Labs Inc. (Udio) – SDNY, Case 1:24-cv-05285 (eingereicht 24.06.2024)
Indie-Class Action (Woulard, Burjek u.a.) vs. Udio und Suno – Oktober 2025. URL: https://copyrightalliance.org/copyright-news-october-2025/

SETTLEMENTS UND DEALS

WMG/Suno Settlement – 25.11.2025. URL: https://www.hollywoodreporter.com/music/music-industry-news/warner-music-group-settles-ai-infringement-suit-with-suno-1236435516/
WMG/Udio Settlement – 19.11.2025
UMG/Udio Settlement – Oktober 2025
Klay Vision Lizenzdeals (alle drei Majors) – 20.11.2025. URL: https://www.wmg.com/news/warner-music-group-signs-ai-licensing-deal-with-music-technology-company-klay; https://www.reuters.com/business/media-telecom/major-music-labels-strike-licensing-deals-with-ai-streaming-startup-klay-2025-11-20/

GEMA-QUELLEN

GEMA, Pressemitteilung „GEMA klagt gegen Suno" v. 21.01.2025. URL: https://www.gema.de/de/w/pm-klage-gegen-suno
GEMA, Pressemitteilung „Grundsatzurteil: GEMA gewinnt gegen OpenAI" v. 11.11.2025. URL: https://www.gema.de/de/w/grundsatzurteil-gema-gegen-openai
GEMA, KI-Lizenzierungsmodell (September 2024). URL: https://www.gema.de/de/w/generative-ki-lizenzmodell-zwei-saeulen
GEMA/SACEM Goldmedia-Studie (Januar 2024): KI-Musikmarkt >€3 Mrd. bis 2028

LITERATUR

Dornis, Tim W. / Stober, Sebastian: Urheberrecht und Training generativer KI-Modelle – technologische und juristische Grundlagen, SSRN 4946214, September 2024. URL: https://ssrn.com/abstract=4946214
Klawonn, Thilo: Künstliche Intelligenz, Musik und das Urheberrecht, Mohr Siebeck 2023, ISBN 978-3-16-161921-2
Baumann, Malte / Nordemann, Jan Bernd / Pukas, Jonathan: Haftung für Urheberrechtsverletzungen im Output generativer KI-Systeme, GRUR 2025, 955–963
Leistner, Matthias: Urheberrecht und Künstliche Intelligenz. Ein aktueller Überblick, GRUR 2025, 1123–1133
Kunitz, Stephan: Urheberrechtliche Herausforderungen bei KI-generierten Werken, LTZ 2025, 10–15
Wandtke/Bullinger/Thum: Praxiskommentar zum Urheberrecht, UrhG § 7 Rn. 12–16, 4. Aufl. 2014, C.H. Beck
Rohrlich, Michael: KI und Recht, Carl Hanser Verlag 2025, ISBN 978-3-446-48124-4
Wendt, Janine / Wendt, Domenik H.: Das neue Recht der Künstlichen Intelligenz, 2. Aufl. 2025, Nomos
Ring, Gerhard / Kiefel, Sebastian / Möller-Klapperich, Julia: Urheberrecht, NomosStudium, 1. Aufl. 2021

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