KI-Training mit fremden Fotos: Was das OLG Hamburg jetzt erlaubt – und wo die Grenzen liegen

Ist es erlaubt, fremde Fotos einfach herunterzuladen und für das Training einer KI zu verwenden – ohne den Rechteinhaber vorher zu fragen oder zu bezahlen? Genau darüber hat jetzt das OLG Hamburg im vielbeachteten „LAION-Fall“ entschieden. Die Antwort der Richter fällt überraschend eindeutig aus und klärt erstmals verbindlich, wo das Urheberrecht beim Einsatz Künstlicher Intelligenz klare Grenzen setzt – und wo nicht. Ein Urteil, das Unternehmer, KI-Entwickler und Kreative kennen sollten.
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Konkret ging es darum, unter welchen Voraussetzungen genau eine solche Nutzung zulässig ist. Das OLG Hamburg antwortet darauf differenziert mit „Unter bestimmten Bedingungen ja“. Entscheidend sind dabei zwei wichtige Ausnahmen im Urheberrechtsgesetz: das sogenannte „Text und Data Mining“ sowie die Nutzung für „wissenschaftliche Forschung“.

Inhalt

Darum ging es konkret im LAION-Fall

Ein Fotograf ging gerichtlich gegen LAION e.V. vor. Dabei handelt es sich um einen nicht-kommerziellen Verein, der riesige Datensätze sammelt und bereitstellt, damit Wissenschaftler und Entwickler damit KI-Modelle trainieren können. Interessant dabei: Es ging nicht um die eigentliche KI-Nutzung oder die Ausgabe neuer generierter Inhalte, sondern um etwas viel Einfacheres – nämlich um den Schritt davor.

LAION hatte ein Foto heruntergeladen, um automatisiert zu überprüfen, ob das Bild und die zugehörige Beschreibung überhaupt zusammenpassen. Das Ergebnis dieser Prüfung – bestehend aus Links und Metadaten – floss dann in einen großen Datensatz ein, den LAION frei zur Verfügung stellte.

Wichtige Details zum Verfahren:

  • Im Streit stand ein kleines Vorschaubild (mit Wasserzeichen), das frei auf der Website einer Bildagentur abrufbar war.
  • Der konkrete Download fand bereits Ende 2021 statt.
  • Der endgültige Datensatz enthielt tatsächlich keine Originalbilder, sondern lediglich Hyperlinks und Beschreibungen.

Das hat das OLG Hamburg entschieden – und was es für Sie bedeutet

2.1 Download ja, Vervielfältigung ja, Lizenzpflicht nein?

Zunächst stellt das OLG klar: Wer fremde Bilder herunterlädt, vervielfältigt sie damit urheberrechtlich gesehen automatisch. Normalerweise bräuchte man dazu eine Lizenz vom Urheber oder Rechteinhaber. Soweit keine Überraschung. Doch hier wird es spannend: Denn genau an dieser Stelle kommen zwei besondere gesetzliche Ausnahmen („Schranken“) ins Spiel.

2.2 Die erste Schranke: Text und Data Mining (§ 44b UrhG)

„Text und Data Mining“ klingt erst einmal kompliziert, beschreibt aber schlicht das automatisierte Durchsuchen und Analysieren digitaler Inhalte, um daraus bestimmte Informationen oder Muster zu erkennen. Das OLG sagt dazu deutlich: Die automatisierte Prüfung, ob ein Bild zu einer Beschreibung passt, fällt genau darunter. Und das sogar schon, wenn es um einzelne Werke geht.

Besonders relevant für die Praxis: Das Gericht stellt klar, dass auch Vorbereitungen für späteres KI-Training (wie in diesem Fall) unter die Text-und-Data-Mining-Ausnahme fallen können. Unternehmen dürfen solche Vorarbeiten also unter bestimmten Voraussetzungen durchführen, ohne vorher Rechte klären zu müssen. Damit schafft das Gericht für KI-Entwickler deutlich mehr Rechtssicherheit.

2.3 Waren die Bilder überhaupt frei nutzbar?

Die Regelung verlangt zusätzlich, dass die ausgewerteten Inhalte rechtmäßig zugänglich sein müssen. Hier übernimmt das Gericht die Feststellung der Vorinstanz, dass dies für die fraglichen Bilder zutraf und die Bilder regulär im Netz verfügbar waren.

2.4 Achtung, Opt-out: Das entscheidende Detail ist „maschinenlesbar“

Jetzt kommt ein entscheidender Knackpunkt für Unternehmen und Rechteinhaber: Der Urheber kann eine Nutzung per Text und Data Mining ausschließen („Opt-out“). Dieser Opt-out ist aber nur wirksam, wenn er maschinenlesbar ist – und genau darüber herrschte in diesem Fall Uneinigkeit.

Das OLG stellt klar: Ein einfacher Satz wie „KI-Training verboten“ irgendwo im Kleingedruckten reicht nicht unbedingt. „Maschinenlesbar“ bedeutet laut Gericht mehr als bloß elektronisch abrufbar. Vielmehr muss ein automatisiertes System diesen Vorbehalt eindeutig erkennen und technisch umsetzen können – zum Beispiel über eine Datei wie die bekannte robots.txt.

Eine zusätzliche Herausforderung: Entscheidend ist, welche technischen Standards genau zu dem Zeitpunkt galten, als das Foto heruntergeladen wurde – also Ende 2021. Neue technische Entwicklungen, die erst später kamen, spielen für den konkreten Fall keine Rolle.

Ob Unternehmen sogar eigene Lösungen entwickeln müssen, wenn marktübliche Tools einen Opt-out nicht erkennen können, ließ das Gericht übrigens offen – das könnte in Zukunft für Unsicherheit sorgen.

2.5 Die zweite Schranke: Wissenschaftliche Forschung (§ 60d UrhG)

Neben der allgemeinen Regel zum Text und Data Mining beruft sich das Gericht noch auf eine zweite Regelung, die explizit für wissenschaftliche Forschung gilt. Hier bestätigt das Gericht, dass LAION e.V. als Forschungseinrichtung im Sinne des Gesetzes zählt – der Verein verfolgt keine kommerziellen Ziele und investiert sämtliche Mittel in die Forschung.

Dabei reicht es laut OLG aus, dass die Organisation selbst nicht kommerziell handelt. Dass die Ergebnisse später auch von kommerziellen Unternehmen genutzt werden könnten, ändert daran nichts. Wichtig aber: Wenn eine Firma wirklich beherrschenden Einfluss auf eine Forschungseinrichtung nimmt oder exklusive Vorteile erhält, entfällt diese Ausnahme. Das hat das OLG im Fall LAION allerdings klar verneint, trotz Kooperationen mit Unternehmen.

Warum ist das für Sie als Geschäftsführer wichtig?

Wenn Ihr Unternehmen KI entwickelt oder kommerziell einsetzt

Die wissenschaftliche Forschungsschranke (§ 60d UrhG) ist in der Regel nicht die passende Grundlage, wenn Sie als Unternehmen kommerzielle KI-Lösungen bauen wollen. Das OLG-Urteil macht jedoch klar: Die allgemeine Regel zum Text und Data Mining (§ 44b UrhG) bietet eine praxisnahe Möglichkeit, geschützte Inhalte für KI-Vorarbeiten legal zu nutzen – aber nur, wenn Sie dabei ein sauberes Opt-out-Verfahren implementieren. Das Gericht legt besonderen Wert darauf, dass ein Opt-out technisch eindeutig erkennbar sein muss. Wenn Sie solche Prozesse nicht klar dokumentieren, riskieren Sie, im Ernstfall Ihre Vorgehensweise nicht glaubwürdig darstellen zu können.

Wenn Sie Datensätze erstellen oder verbreiten

Das Urteil bestätigt: Automatisierte Analysen (wie der Abgleich von Bildern und Beschreibungen) für KI-Datensätze können unter bestimmten Bedingungen rechtmäßig sein. Dabei hebt das Gericht hervor, dass in diesem speziellen Fall keine Bilder dauerhaft gespeichert wurden – sondern nur Links und Metadaten. Das bedeutet für Sie: Je näher Ihre Praxis an dieser Vorgehensweise liegt, desto stabiler steht Ihr Vorhaben auf rechtlichem Boden.

Wer jedoch Inhalte dauerhaft speichert oder archiviert, riskiert schneller rechtliche Konflikte. Das Gericht verweist ausdrücklich darauf, dass reine Datensammlungen ohne echten Analysezweck nicht von der Ausnahme gedeckt sind.


Wenn Sie selbst Rechteinhaber sind (Fotograf, Verlag, Agentur)

Ein bloßer Hinweis wie „Bitte nicht für KI verwenden“ in allgemeinen Geschäftsbedingungen reicht nicht unbedingt aus, um automatisiertes Auslesen Ihrer Inhalte wirksam zu verhindern. Das Urteil verdeutlicht: Wer eine Nutzung wirklich ausschließen möchte, muss klare, technisch umsetzbare Mechanismen wie robots.txt-Dateien oder vergleichbare Standards verwenden.

Vorsicht vor falscher Sicherheit – diese Unsicherheiten bleiben bestehen

Obwohl das Urteil einige zentrale Fragen klärt, gibt es Punkte, die weiterhin unklar bleiben:

  1. Revision möglich: Das OLG Hamburg hat die Revision zum Bundesgerichtshof ausdrücklich zugelassen. Die Rechtsprechung könnte sich also noch ändern. Bis zu einer abschließenden Entscheidung bleibt das Urteil somit vorläufig.
  2. Widersprüchliche Urteile verschiedener Gerichte: Während das OLG Hamburg eine eher KI-freundliche Auslegung der Text-und-Data-Mining-Regelungen verfolgt, hat das Landgericht München I mit seinem Urteil im Fall GEMA v. OpenAI (11.11.2025, Az. 42 O 14139/24) deutlich restriktiver entschieden und klargestellt, dass weder Text- und Data-Mining noch andere Ausnahmen im Urheberrecht eine ungenehmigte Nutzung geschützter Inhalte wie Liedtexte rechtfertigen. Solange diese rechtliche Unklarheit besteht, sollten Unternehmen besonders vorsichtig agieren.
  3. Technische Machbarkeit: Die Anforderungen an „maschinenlesbare“ Opt-outs sind an den technischen Stand zum Zeitpunkt der Nutzung gekoppelt. Damit entsteht für Unternehmen die Herausforderung, die damaligen technischen Standards im Streitfall klar rekonstruieren zu können.
  4. Offene Fragen rund um Training und Output: Das Urteil betrifft konkret die Vorbereitung eines KI-Trainingsdatensatzes. Welche rechtlichen Rahmenbedingungen für das eigentliche KI-Training oder die Veröffentlichung generierter Inhalte gelten, ist weiterhin nicht vollständig geklärt.

Benötigen Sie rechtliche Klarheit zur Nutzung von Inhalten für KI-Trainingsdaten?
Unsicherheiten bei der Nutzung fremder Fotos oder Inhalte zum Trainieren von KI-Systemen, unklare Opt-out-Regelungen oder ungeprüfte Datensätze können schnell zu kostspieligen Abmahnungen, Schadensersatzforderungen oder Imageschäden führen. Minimieren Sie diese Risiken frühzeitig: Wir prüfen Ihre Datennutzung, KI-Prozesse und Vertragsmodelle auf Basis der aktuellen Rechtsprechung (z. B. OLG Hamburg, LAION-Fall) und zeigen Ihnen praxisnah, wo rechtliche Klarheit herrscht, wo Anpassungen nötig sind und welche Maßnahmen sich bewährt haben.

Häufige Fragen (FAQ)

Kurz gesagt: Es ist eine automatisierte Analyse digitaler Inhalte, um Informationen oder Muster herauszuziehen. Das kann sogar schon für einzelne Werke gelten, wenn eine automatisierte Auswertung erfolgt. Wichtig ist, dass dabei keine Inhalte einfach dauerhaft archiviert, sondern wirklich analysiert werden.

Unter bestimmten Bedingungen ja. Das Gericht hält den automatisierten Abgleich von Bild und Beschreibung zur Erstellung eines Datensatzes für zulässig – vorausgesetzt, Inhalte waren rechtmäßig zugänglich und Opt-outs wurden beachtet. Für weitere Schritte im KI-Prozess (Training, Veröffentlichung von Inhalten) können jedoch zusätzliche Regelungen gelten.

Nicht automatisch. Rechtmäßig zugänglich heißt, dass Inhalte regulär und legal abrufbar sind – nicht etwa hinter Login-Schranken, Paywalls oder auf offensichtlich illegalen Seiten. Nur weil etwas offen sichtbar ist, bedeutet das nicht zwingend, dass Sie es bedenkenlos verwenden dürfen. Prüfen Sie deshalb sorgfältig, woher Ihre Daten stammen und dokumentieren Sie das eindeutig.

Vermutlich nicht. Das OLG verlangt ausdrücklich, dass ein solcher Hinweis technisch und automatisch erkennbar sein muss. Ein einfacher Text auf einer Website reicht ohne technische Einbindung nicht aus, um rechtliche Wirkung zu entfalten.

Maschinenlesbar" bedeutet praktisch, dass ein automatisiertes Programm die Anweisung nicht nur auslesen, sondern eindeutig interpretieren und befolgen kann – etwa über die robots.txt oder spezielle Meta-Tags im HTML-Code.

Rechtlich am sichersten sind standardisierte Methoden, die von KI-Systemen eindeutig erkannt und umgesetzt werden können, etwa die robots.txt-Datei oder spezielle Meta-Tags (wie „NoAI"). Ein reiner Text-Hinweis genügt meist nicht. Nutzen Sie möglichst etablierte technische Standards, damit Ihre Opt-outs auch tatsächlich Wirkung entfalten.

Sie sind verpflichtet, Opt-outs aktiv zu prüfen. Wer sich auf § 44b UrhG stützt, muss sicherstellen, dass maschinenlesbare Vorbehalte technisch zuverlässig erkannt und beachtet werden.

Der Unterschied ist wesentlich: Beim Erstellen eines Datensatzes geht es zunächst um das Sammeln und Prüfen von Inhalten. Beim KI-Training verarbeitet ein Modell diese Daten, um daraus zu lernen. Das OLG hat bisher nur über die Datensatz-Erstellung entschieden; ob das eigentliche KI-Training auch immer erlaubt ist, bleibt weiterhin offen.

Ja, definitiv. Wer nur Links und Metadaten speichert, reduziert die Gefahr, ein illegales „Parallelarchiv" geschützter Werke zu erstellen. Genau das hat das Gericht im LAION-Fall positiv bewertet. Unternehmen sollten daher möglichst keine Originalinhalte dauerhaft speichern, um ihre rechtliche Position klar zu verbessern.

Nur solange, wie es tatsächlich nötig ist. Das Gesetz verlangt, dass Sie Inhalte löschen, sobald deren Nutzung abgeschlossen ist. In der Praxis heißt das: Schaffen Sie klare Regeln und dokumentieren Sie, wann und wie Inhalte gelöscht werden. So vermeiden Sie spätere rechtliche Probleme.

Wasserzeichen oder Vorschaubilder signalisieren, dass es sich um geschützte Inhalte handelt. Auch wenn diese Bilder öffentlich sichtbar sind, darf man sie nicht automatisch für KI-Zwecke frei verwenden. Prüfen und dokumentieren Sie daher besonders sorgfältig, ob eine Nutzung wirklich zulässig ist, und beachten Sie technische Opt-outs der Rechteinhaber.

Eher nicht, es sei denn, Sie sind offiziell als Forschungseinrichtung anerkannt, verfolgen keine kommerziellen Zwecke und erfüllen klar definierte rechtliche Anforderungen. Eine bloße Kooperation mit Forschungseinrichtungen reicht dafür meist nicht aus.

Nicht automatisch. Prüfen Sie genau, wie Datensätze erstellt wurden, ob Opt-outs berücksichtigt wurden und ob nur rechtmäßig zugängliche Inhalte enthalten sind. Dokumentieren Sie dies gut und sichern Sie sich vertraglich ab.

Ja, indirekt betrifft es auch Sie. Zwar trainieren Sie nicht selbst, aber wenn Ihr Anbieter Inhalte unrechtmäßig verarbeitet, entstehen Risiken – etwa Abmahnungen oder Imageschäden –, die am Ende Ihr Unternehmen treffen. Lassen Sie sich daher immer schriftlich zusichern, dass Ihr KI-Dienstleister rechtmäßig arbeitet und alle Regeln zum Umgang mit fremden Daten einhält.

Hier ist besondere Vorsicht geboten. Auch öffentlich sichtbare Social-Media-Posts sind nicht automatisch zur freien Verwendung gedacht. Oft verbieten Plattform-Regeln oder Nutzungsbedingungen eine automatische Auswertung, und zudem halten oft Dritte (z.B. Fotografen oder Designer) Urheberrechte daran. Eine Nutzung ohne klare rechtliche Grundlage ist riskant – sichern Sie sich lieber explizit ab.

Am wichtigsten sind Nachweise, dass Sie Inhalte rechtmäßig genutzt und Opt-outs beachtet haben. Dazu gehören Logs von Datenquellen, Opt-out-Prüfungen (robots.txt oder Meta-Tags), eindeutige Zeitstempel sowie Löschprotokolle. Nur mit dieser Dokumentation können Sie im Streitfall überzeugend belegen, dass Ihr Unternehmen verantwortungsvoll gehandelt hat.

Das größte Risiko ist falsche Sicherheit. Da das Urteil noch revisionsfähig ist und sich auf spezielle technische Gegebenheiten bezieht, sollten Sie Ihre Prozesse so aufstellen, dass sie einer strengeren zukünftigen Rechtsprechung standhalten können.

Quellen & weiterführende Hinweise

  1. Hanseatisches OLG Hamburg, Urteil vom 10.12.2025 – Az. 5 U 104/24 (LAION / Kneschke)
    Volltext des Berufungsurteils (tragend für § 44b UrhG / § 60d UrhG, Opt-out „maschinenlesbar“, Abgrenzung non-kommerziell).
    https://www.itm.nrw/wp-content/uploads/2025/12/5-u-104-24.pdf

  2. Hanseatisches OLG Hamburg, Pressemitteilung vom 10.12.2025 – „KI und Urheberrecht: … weist Berufung zurück“
    Offizielle Kurzfassung des Gerichts, gut für schnelle Zitate zu Tenor, Revision und Kernaussage.
    https://justiz.hamburg.de/gerichte/oberlandesgericht/gerichtspressestelle/ki-und-urheberrecht-hanseatisches-oberlandesgericht-weist-berufung-zurueck-1126528

  3. LG Hamburg, Urteil vom 27.09.2024 – Az. 310 O 227/23 (Vorinstanz: Kneschke ./. LAION)
    Vorinstanzliche Leitentscheidung zur Datensatz-Erstellung und Forschungsschranke; wichtig für den Instanzenzug und die Argumentationslinie.
    https://dejure.org/dienste/vernetzung/rechtsprechung?Aktenzeichen=310+O+227%2F23&Datum=27.09.2024&Gericht=LG+Hamburg

  4. § 44b UrhG – Text und Data Mining (TDM) inkl. Nutzungsvorbehalt „maschinenlesbar“
    Primärnorm für kommerzielles und allgemeines TDM; zentral wegen Opt-out, Lösch-/Speicherlogik und „rechtmäßig zugänglich“.
    https://www.gesetze-im-internet.de/urhg/__44b.html

  5. § 60d UrhG – Text und Data Mining für Zwecke der wissenschaftlichen Forschung
    Primärnorm für Forschungs-TDM (ohne Opt-out); maßgeblich für die Einordnung nicht-kommerzieller Akteure wie LAION und Kooperationen mit Unternehmen.
    https://www.gesetze-im-internet.de/urhg/__60d.html

  6. Richtlinie (EU) 2019/790 (DSM-Richtlinie) vom 17.04.2019 – Art. 3/4 TDM
    Unionsrechtliche Grundlage für die deutschen TDM-Schranken; hilfreich für die Einordnung der gesetzgeberischen Zielrichtung und Begriffsverständnisse.
    https://eur-lex.europa.eu/eli/dir/2019/790/oj/eng

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