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Comment: während Google seine Brille für 2026 ankündigt und Disney mit OpenAI Milliarden verdient, scheitert der deutsche Mittelstand an den Basics. Die Hochschule Koblenz zeigt: Firmen wollen KI (42% erwarten es in 5 Jahren), können aber nicht. Warum? Schmutzige Daten in alten Excel-Listen. Zu wenig Experten. Zu viele Datenschutzangst. Das ist nicht ein Problem von morgen – das ist ein Problem von jetzt. In Folge #11 zeigen wir: Wie der KI-Kollege zum Haftungs-Albtraum wird (wenn er halluziniert). Warum Künstler-Stile trainiert und monetarisiert werden, ohne dass sie einen Cent sehen. Wie Standards Zweiklassen-Wirtschaft verhindern können. Die unbequeme Wahrheit: Ohne klare Spielregeln bauen wir keine inklusive KI-Welt, sondern eine, in der nur die Großen gewinnen.




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2. STAFFEL / FOLGE: 15.12.2025

KI Ethik News

#10

#11:

Die Erwachsenwerden-Krise – Macht, Therapie & Werte

Copyright-Chaos, Haftungs-Gaps & deutsche Datenarmut

Datum: 15156. Dezember 2025
Zielgruppe: Normenanwender:innen, Arbeitskreise im DIN-Umfeld, Fachverantwortliche für KI-Governance

Titel:  Quelle: KI Ethik News (Staffel 2, Folge 1011) | Datum: 15 16.12.2025 Kurator: Arno Schimmelpfennig


Executive Summary

Folge

10 zeigt: KI ist 2025 offiziell erwachsen geworden (TIME-Wahl, GPT 5.2 schlägt Fachleute). Damit entstehen drei neue Regulierungsaufgaben

11 entlarvt drei kritische Normungs-Lücken: (1) 

Kartell-Prävention bei exponentieller Leistungssteigerung (Disney-Deal)

Haftungsverantwortung für KI im Arbeitsalltag, die halluziniert und trotzdem vom Mensch unterzeichnet wird; (2) 

Medizinische Verantwortung für Therapie-Systeme, die nie als solche gedacht waren

Urheberrecht & faire Lizenzierung bei KI-Training auf künstlerischem Material; (3) 

Ethische Transparenz für KI-Systeme in öffentlichen und Sicherheitsbereichen

Datenqualitäts- und Governance-Norm für KMU, damit diese nicht digital abgehängt werden. Der rote Faden:

Normen müssen nicht nur Technik regulieren, sondern auch die Werte, die in Systeme eingebaut werden

Große Konzerne bauen Festungen (exklusive Deals, proprietäre Systeme), während kleine und mittlere Unternehmen an den Basics scheitern.​

1.

Die Leistungs-Explosion: 70% gegen Fachleute

Der digitale Kollege: Haftung & Governance

Inhalte der Folge:​

  • GPT 5.2

(GALIC): Kann Bücher, Datenbanken in Sekunden analysieren.Die kritische Metrik

  • : 

In 70% der Fälle schlägt diese KI erfahrene Fachleute bei realen, komplexen Aufgaben.

  • Was das bedeutet: Die alte Narration „KI ersetzt nur Routinetätigkeiten" ist endgültig tot. KI greift in Kernkompetenzen von Juristen, Ärzten, Strategie-Beratern.​

    • Relevanz für Normenanwender (ANP):

  • Qualifikations-Standards müssen neu definiert werden: Was bedeutet noch „Fachkompetenz" in einer Welt, wo 70% der Aufgaben von KI erledigt werden? Brauchen Juristen und Ärzte andere Qualifikationen? Mehr Ethik-Training? Mehr „KI-Literalität"?

  • Berufliche Transformation-Norm: Ein Standard, der Arbeitgeber verpflichtet, systematisch Mitarbeiter umzuschulen, nicht nur einmalig. Die Transformation ist permanent, nicht einmalig.

    • 70% Expertenniveau bei professionellen Aufgaben (Code-Reviews, Support).

    • Die Überraschung: Primäre Nutzung ist nicht produktiv, sondern persönlich: Gesundheitsfragen nachts, Beziehungsprobleme, Lebensplanung.​

    • Das Haftungs-Paradox: Wenn ein KI-„Kollege" einem Kunden Falschinformation gibt,

    Haftungs-Neudefinition: Wenn 70% der Aufgaben von KI erledigt werden, aber noch ein Mensch unterschreibt –

    • wer haftet? Der Mensch,

    die KI, der Anbieter? Das braucht Klarheit.

    2. Die Disney-Allianz: Machtkonsolidierung als Standard-Setzung

    Inhalte der Folge:​

  • Der Deal: OpenAI + Disney, 1 Milliarde USD. Direkter Launch: Mickey Mouse & Darth Vader KI-Videos, teilweise auf Disney+.

  • Das Signal: Am selben Tag Google-Abmahnung.

    • Das Problem: Der Markt wird nicht mehr durch Wettbewerb definiert, sondern durch Exklusiv-Pakete. Nur große Konzerne haben Zugang zu besten Modellen + besten Inhalten.

    • der die Antwort nutzte? OpenAI? Der Arbeitgeber?​

    • Halluzinationen: OpenAI gibt zu, dass GPT 5.2 immer noch erfundene Fakten als Wahrheit darstellt – selbstbewusst und überzeugend.​

    Relevanz für Normenanwender (ANP):

    Kartell-Prävention

    • Verantwortungs-Norm: Standards müssen

    sicherstellen, dass KI-Märkte nicht zu Oligopolen kipppen. Das ist kein reiner Kartell-Frage (die ist eher für Behörden-Ebene), sondern eine Interoperabilitäts- und Zugangs-Norm:

    • KI-Modelle sollten auf verschiedenen Plattformen laufen können.

    • Inhalte sollten nicht exklusiv an eine KI gebunden sein.

    • Kleine Creator sollten Zugang zu leistungsstarken Modellen haben (nicht nur Disney & Co.).

  • Fair Use & Open Innovation-Norm: Wenn KI-Systeme auf Kreativarbeit trainiert werden, braucht es ein echtes Äquivalent zu klassischem Copyright und Fair Use.

    • verbindlich vorgeben:

      • KI darf nur assistiv arbeiten, nicht autonom entscheiden.

      • Der Mensch trägt Verantwortung für jede Ausgabe, die er/sie nutzt.

      • Dokumentation: Was hat die KI empfohlen, was hat der Mensch entschieden, warum.

      • Haftungsklarheit: Vertragsklarheit zwischen Arbeitgeber, Mitarbeiter und KI-Anbieter.

    • Transparenz-Pflicht: Es muss immer klar sein, ob ich mit einer KI oder einem Menschen spreche.

    • Interne KI-Governance-Standard: Unternehmen sollten verpflichtet sein, interne Standards zu haben:

      • Für welche Aufgaben darf KI genutzt werden?

      • Wo ist KI untersagt (z. B. medizinische Diagnosen ohne Arzt)?

      • Wie werden Fehler dokumentiert und gelernt?

      • Schulung für Mitarbeiter (KI-Literalität).

    2. Urheberrecht & faire Lizenzierung im KI-Zeitalter

  • Monopol-Entflechtung: Für öffentliche Aufträge sollte es keine Exklusivität geben. Der Staat sollte verbieten, dass ein Konzern seine KI-Modelle nur unter Exklusiv-Bedingungen vermarktet.

    • 3. Die versteckte Therapie-KI: Ein ethisches Minenfeld

    Inhalte der Folge:​

  • Das Versehen: Microsoft lieferte Co-Pilot aus – gedacht für Produktivität, wird aber primär für Gesundheit & Wellness genutzt (nachts, Wochenende).

  • Die Nutzung: Menschen fragen nach Beziehungsproblemen, Angstzuständen, Depression, psychischen Krisen.

  • Die Warnung: US-Generalstaatsanwälte sagen, diese KIs geben teils wahnhafte oder emotional schädliche Antworten.

    • Disney + OpenAI: 200 Charaktere in Sora-Videos. Fans können Mickey-Mouse-Filme erschaffen. Spektakulär – aber kontrolliert.

    • King Lizard Wizard: KI-Kopie einer australischen Band, die die Band als Protest gegen Daten-Missbrauch verließ. Das ist nicht Inspiration, das ist Diebstahl – und trotzdem legal, weil es unter Fair Use fällt.​

    • Die Doppelmoral: Disney profitiert von KI, verklagt Google gleichzeitig für ähnliche Praktiken. Das ist nicht Markt, das ist Festung.​

    • Der Künstler-Schaden: Menschliche Künstler werden nachtrainiert ohne Entschädigung, ihr Stil wird geklont, monetarisiert – sie sehen nichts

    Das Versprechen: Microsoft hat nie behauptet, ein Therapeut zu sein – das ist eine unbeabsichtigte Rollenübernahme

    • .​

    Relevanz für Normenanwender (ANP):

    Medizinprodukt

    • Kennzeichnungs-Pflicht-

    Klassifikation

    • Norm: 

    Wenn eine

    • KI

    regelmäßig für psychische Gesundheit genutzt wird, sollte sie als Medizinprodukt reguliert werden (ähnlich wie Folge 3 bei Therapie-Bots):

    • Risikoklassifikation.

    • Klinische Validierung.

    • Klare Limits und Notfall-Weiterleitung.

  • Transparenz-Pflicht: Chatbots, die für Gesundheit genutzt werden, müssen klar sagen, dass sie keine Therapeuten sind – nicht im Kleingedruckten, sondern in der Nutzeroberfläche, bei jeder kritischen Frage.

  • Gefährdungs-Prävention: Standards sollten erzwingen, dass KI-Systeme bei Suizidgedanken oder Selbstverletzung automatisch zu professioneller Hilfe weiterleiten und das dokumentieren.

  • Forschungs-Standard: Was Microsoft versehentlich geschaffen hat (eine weit verbreitete „De-facto-Therapie-KI"), sollte systematisch untersucht werden. Brauchen wir ein Monitoring-System?

    • 4. Die Werte-Frage: Palantir in Deutschland

    Inhalte der Folge:​

  • Die Debatte: Soll Palantir (US-Sicherheitsfirma) ihre KI für deutsche Behörden liefern?

  • Das Framing: Karp sagt „deutsche Tech-Szene ist schlecht" → also müssen wir das beste Tool nehmen, egal woher.

  • Die unausgesprochene Frage: Aber was, wenn die Firma selbst kontroverse Weltanschauungen hat?​

    • Das Konkrete: Karps Positionen zum Nahen Osten sind umstritten. Wie stellt man sicher, dass das nicht in Polizei-Algorithmen einfließt

    • -generierte Inhalte müssen gekennzeichnet sein:

      • Fotos: Synthetisch oder echt?

      • Musik: Von Mensch oder KI?

      • Text: Generiert oder menschlich verfasst?

      • Ziel: Realität erkennen, Transparenz schaffen.

    • Urheberrecht-Harmonisierung: Standards sollten definieren:

      • KI darf nur auf Material trainiert werden, das lizenziert ist (nicht einfach scrapen).

      • Lizenzmodelle, die Künstler fair bezahlen.

      • Attribution-Pflicht: Wenn eine KI im Stil eines Künstlers arbeitet, muss das transparent sein.

    • Opt-Out-Recht: Künstler sollten ihre Werke aus KI-Trainingsdaten entfernen können (nicht Opt-In, das ist zu bürokratisch).

    • Profit-Sharing-Modelle: Wenn Disney mit KI Millionen verdient, sollten die Künstler, deren Werke sie trainiert hat, anteilig profitieren.

    3. Das deutsche Daten-Debakel & Zweiklassen-Wirtschaft

    Inhalte der Folge:​

    • Hochschule Koblenz Studie:​

      • Heute: 8,5% der Unternehmen sehen KI als zentral.

      • 5 Jahre: 42% erwartet zentrale Bedeutung.

      • Das Problem: Massive Lücke zwischen Wollen und Können.

    • Praktische Hürden:​

      • Fehlendes Fachwissen (nicht genug KI-Experten).

      • Keine Zeit (Tagesgeschäft zuerst).

      • Massive Datenschutzbedenken (zu Recht!).

      • Katastrophale Datenqualität: Viele Unternehmen müssen erst aus Excel-Listen digitalisieren.

    • Wearables & die neue Augmented Reality:​

      • Google Brille 2026: Live-Übersetzung, visuelle Assistenz.

      • Pebble Ring: Externes Gedächtnis (Ideen diktieren, sofort notiert).

      • Das Problem: Wem gehören die Daten, die diese Geräte ständig sammeln?

    Relevanz für Normenanwender (ANP):

    Ethik

    • Datenqualitäts-

    Audit für öffentliche KI-Beschaffung

    • Standard für KMU: Ein praktischer Standard, der

    für öffentliche Aufträge (Polizei, Sicherheit, Verwaltung) vorschreibt:

    • Transparenz-Audit: Trainingsdaten müssen offengelegt werden. Algorithmen müssen nachvollziehbar sein.

    • Werte-Check (nicht Zensur): Es geht nicht darum, Meinungen zu zensieren, sondern zu prüfen, ob die Werte des Anbieters mit demokratischen Grundwerten kompatibel sind. Das ist legitim für öffentliche Aufträge.

    • Regelmäßige Überprüfung: KI-Systeme sollten regelmäßig auf Bias und Diskriminierung geprüft werden (nicht nur bei Launch).

  • Souveränitäts-Standard: Für kritische Infrastruktur (Sicherheit, Justiz, Polizei) sollten Standards bevorzugen:

    • Europäische oder deutsche Systeme (wenn verfügbar).

    • Open-Source-Alternativen, damit der Code überprüfbar ist.

    • Kontrolle über Trainingsdaten bleiben bei der öffentlichen Hand.

  • Whistleblower-Schutz: Wenn KI-Systeme für Polizei/Sicherheit eingesetzt werden, braucht es besonders starken Schutz für Personen, die Diskriminierung oder Fehler melden.

    • 5. Der übergeordnete Paradigmenwechsel

    Folge 10 zeigt: KI wird nicht nur technisch komplexer, sondern auch gesellschaftlich komplexer:​

  • Von Leistung zu Verantwortung: Es reicht nicht mehr, zu sagen „diese KI ist schneller/besser". Wir müssen fragen: Wem können wir vertrauen? Welche Werte sind eingebaut? Wer haftet?

  • Von Opt-in zu Opt-out: Die Therapie-KI zeigt, dass KI-Funktionalitäten oft versehentlich entstehen. Nutzer erlauben sich, KI für unvorgesehene Zwecke zu nutzen. Standards müssen hier proaktiv eingreifen, nicht reaktiv.

    • zeigt:

      • Wie bereite ich meine Daten für KI vor?

      • Welche Mindestanforderungen gibt es (Vollständigkeit, Genauigkeit, Format)?

      • Was sind schnelle Wins (Priorisierung).

    • Datenvorbereitung-Governance: Standards sollten normalisieren:

      • Ein Audit durchführen (wo sind meine Daten, wie sauber sind sie?).

      • Einen Digitalisierungsplan machen (Excel → strukturierte Datenbank).

      • Verantwortlichkeiten klar halten (wer kümmert sich um Datenqualität?).

    • KMU-Zugänglichkeit-Norm: Damit große und kleine Unternehmen nicht auseinanderdriften:

      • Open-Source-Tools für Datenbereinigung.

      • Standardisierte Schnittstellen (damit jeder KI einsetzen kann, nicht nur Google/Microsoft).

      • Schulungsprogramme für kleine Firmen.

    • Wearables & Datenhoheit: Neue Norm für tragbare KI-Geräte:

      • Datenspeicherung lokal, nicht automatisch in der Cloud.

      • Klare Eigentümerschaft (meine Gedanken gehören mir, nicht Google).

      • Sicherheitsstandards (wie werden permanente Aufzeichnungen geschützt?).

      • Opt-Out-Möglichkeiten (ich kann bestimmte Datenarten ablehnen).

    4. Die übergeordnete Frage

    Folge 11 stellt: Bauen wir eine inklusive KI-Welt oder zementieren wir eine Zweiklassen-Wirtschaft?​

    Die Antwort liegt in Standards, die nicht nur große Spieler, sondern auch KMU ermöglichen – faire Spielregeln statt Festung-Bildung.

    Von Technik zu Governance: Der Palantir-Fall zeigt, dass es nicht mehr nur um Algorithmen geht, sondern um Wer sitzt am Tisch? Wessen Werte sind eingebaut? Wer kontrolliert das?

    Handlungsempfehlungen für ANP

    Unmittelbar:

    Medizinprodukt

    1. Haftungs-Klarheits-

    Position

    1. Papier: 

    Die ANP sollte eine Stellungnahme verfassen, dass KI-Systeme, die regelmäßig für psychische Gesundheit genutzt werden, als Medizinprodukte zu regulieren sind.

    1. Wer haftet für KI-Fehler? Standards müssen das klären.

    2. Kennzeichnungs-Pflicht-Norm: KI-Inhalte müssen erkennbar sein

    Ethik-Audit-Standard: Ein Rahmen für Ethik-Überprüfungen bei öffentlichen KI-Beschaffungen

    1. .

    Mittelfristig:

    Kartell

    1. KMU-

    Prävention

    1. Datenqualitäts-

    Norm

    1. Standard: 

    Standards für Interoperabilität und Zugangsgleichheit in KI-Märkten.

  • Berufliche Transformation-Norm: Wie werden Fachleute geschult, wenn 70% ihrer Aufgaben KI werden?

    1. Praktischer Leitfaden, keine Schreckens-Vision.

    2. Urheberrecht-Fair-Use-Harmonisierung: Wie trainiert man fair auf existierenden Werken?

    3. Wearables & Datenhohheit-Norm: Lokale Daten, Eigentümer-Kontrol

    le

    Therapie-KI-Standard: Sicherheitsanforderungen, Notfall-Protokolle, Dokumentation

    .

    Langfristig:

    Value-Based-AI

    1. Digitale Inklusivität-Standard: 

    KI-Systeme sollten ihre zugrunde liegenden Werte transparent machen.Democratic-Governance-Norm: Standards für Partizipation in KI-Entwicklung (nicht nur Konzerne am Tisch)

    1. Damit kleine Unternehmen nicht digital abgehängt werden.

    2. Profit-Sharing-Modelle-Framework: Wenn KI von Künstler-Werken profitiert, sollten diese partizipieren.

    Hinweis: Diese Zusammenfassung wurde auf Basis der Podcast-Transkripte erstellt und für die Zielgruppe der Normenanwender kontextualisiert. Die Inhalte dienen der Information und ersetzen keine Rechtsberatung.