2. STAFFEL /

Woche:

KI Ethik News #11: Copyright-Chaos, Haftungs-Gaps & deutsche Datenarmut

Datum: 156. Dezember 2025
Zielgruppe: Normenanwender:innen, Arbeitskreise im DIN-Umfeld, Fachverantwortliche für KI-Governance

Titel:  Quelle: KI Ethik News (Staffel 2, Folge 11) | Datum: 16.12.2025 Kurator: Arno Schimmelpfennig

Executive Summary

Folge 11 entlarvt drei kritische Normungs-Lücken: (1) Haftungsverantwortung für KI im Arbeitsalltag, die halluziniert und trotzdem vom Mensch unterzeichnet wird; (2) Urheberrecht & faire Lizenzierung bei KI-Training auf künstlerischem Material; (3) Datenqualitäts- und Governance-Norm für KMU, damit diese nicht digital abgehängt werden. Der rote Faden: Große Konzerne bauen Festungen (exklusive Deals, proprietäre Systeme), während kleine und mittlere Unternehmen an den Basics scheitern.​

1. Der digitale Kollege: Haftung & Governance

Inhalte der Folge:​

• GPT 5.2: 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, wer haftet? Der Mensch, 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):

• Verantwortungs-Norm: Standards müssen 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

Inhalte der Folge:​

• 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.​

Relevanz für Normenanwender (ANP):

• Kennzeichnungs-Pflicht-Norm: KI-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):

• Datenqualitäts-Standard für KMU: Ein praktischer Standard, der 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.

Handlungsempfehlungen für ANP

Unmittelbar:

1. Haftungs-Klarheits-Papier: Wer haftet für KI-Fehler? Standards müssen das klären.

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

Mittelfristig:

1. KMU-Datenqualitäts-Standard: 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.

Langfristig:

05.2026

EXECUTIVE SUMMARY

Die analysierten Inhalte markieren eine Verschiebung von „KI als Tool“ hin zu KI als gesellschaftlicher und wirtschaftlicher Steuerungsfaktor. Im Fokus stehen drei Risikodynamiken:

1. Kontrolle über digitale Öffentlichkeiten (Beispiel TikTok): Plattformmacht beeinflusst politische Meinungsbildung.

2. Erosion von Authentizität (Deepfakes, KI-Propaganda, KI-Avatare in Verwaltung): Sichtbarkeit verliert Beweisfunktion.

3. Spaltung in der Arbeitswelt (Produktivitäts-KI vs. Nicht-Nutzung): Risiko einer Kompetenz- und Wertschöpfungskluft.

Ergänzt wird dies durch eine zunehmende Bedrohungslage (Malicious LLMs wie WormGPT) sowie durch Qualitätsrisiken durch synthetische Datenrückkopplung („KI frisst sich selbst“).

Zielbild für ANP:
Prüfbarkeit, Kennzeichnung, Verantwortlichkeit und Security-by-Design als Mindestleitplanken für KI-Einsatz in Öffentlichkeit, Verwaltung und Unternehmen.

PROBLEMFELD 1: KONTROLLE ÜBER DIGITALE ÖFFENTLICHKEITEN

Beobachtung
Digitale Plattformen sind öffentliche Arenen mit hoher gesellschaftlicher Steuerungswirkung. Eine politisch beeinflusste Eigentümer- oder Kontrollstruktur kann Vielfalt reduzieren und Debattenräume verengen.

Normungs- und Regulierungsbedarf
– Transparenzanforderungen an Governance-Strukturen von Plattformen
– Nachweisbare Mechanismen zur Sicherung von Pluralität und Nicht-Diskriminierung in Distributionslogiken
– Prüfpfade für „politische Integrität“ algorithmischer Reichweitenmechanismen

Idee für ANP
– Kriterienkatalog für Plattform-Governance-Transparenz
– Mindestanforderungen für algorithmische Rechenschaft (Auditierbarkeit)

PROBLEMFELD 2: AUTHENTIZITÄT, DEEPFAKES UND KI-INTERAKTION IN VERWALTUNG

Beobachtung
Deepfakes und KI-Manipulationen wirken schneller als Aufklärung. Parallel entstehen KI-Avatare für Bürgerkommunikation („KI-Bürgermeister“), die Vertrauen und Verantwortungszuordnung beeinflussen.

Normungs- und Regulierungsbedarf
– Kennzeichnungspflicht für KI-generierte Inhalte: sichtbar und maschinenlesbar
– Mindestanforderungen an KI-gestützte Behördenkommunikation:
• klare Rollen- und Haftungsabgrenzung
• Grenzen rechtsverbindlicher Auskünfte
• Protokollierung und Nachvollziehbarkeit

Idee für ANP
– Standard „Maschinenlesbare KI-Kennzeichnung“ (Metadaten und UI-Label)
– Leitlinie „KI-Assistenz in Behörden“ (Haftung, Transparenz, Eskalation)

PROBLEMFELD 3: ARBEITSWELT-SPALTUNG DURCH UNGLEICHE KI-NUTZUNG

Beobachtung
KI-Integration in Standardsoftware steigert Produktivität. Gleichzeitig zeigen Daten eine breite Nicht-Nutzung von KI, was eine neue Wertschöpfungskluft erzeugt.

Normungs- und Regulierungsbedarf
– Anforderungen an organisationsweite Qualifizierungsstrategien („Capability Building“)
– Mindeststandards für Change- und Lernkultur in KI-Transformation
– Schutz vor struktureller Benachteiligung durch fehlende Kompetenzzugänge

Idee für ANP
– Musterprozess „KI-Kompetenzaufbau“ für KMU (schlank, umsetzbar)
– Kriterien für „faire Einführung“ (Zugang, Schulung, Begleitung)

PROBLEMFELD 4: BEDROHUNGSLAGE DURCH MALICIOUS LLMS UND UNSICHERES VIBE-CODING

Beobachtung
Neben missbrauchbaren Systemen entstehen gezielt kriminelle Modelle (z. B. WormGPT). Gleichzeitig erzeugt KI-gestützte Softwareentwicklung ohne Security-Kompetenz neue Angriffsflächen.

Normungs- und Regulierungsbedarf
– Mindestanforderungen an Security-by-Design für KI-Systeme und KI-generierten Code
– Prüfverfahren und Zertifizierung nach Risikoklassen (analog Sicherheitsprüfung)
– Klare Haftungszuordnung bei Datenabfluss und Sicherheitsmängeln

Idee für ANP
– Entwurf „KI-Sicherheits-TÜV“ nach Einsatzgebiet (Finanzen, Gesundheit, Verwaltung)
– Security-Checkliste für KI-generierte Softwareartefakte

PROBLEMFELD 5: QUALITÄTS- UND WAHRHEITSRISIKEN DURCH SYNTHETISCHE DATENRÜCKKOPPLUNG

Beobachtung
KI-Inhalte werden Teil zukünftiger Trainingsdaten („KI frisst sich selbst“). Risiko: Fehlerverstärkung, sinkende Originalität, Erosion überprüfbarer Quellen.

Normungs- und Regulierungsbedarf
– Standards für Quellentransparenz und Rückverfolgbarkeit
– Anforderungen an Datenvalidierung und Provenance (Herkunftsnachweis)
– Schutzmaßnahmen gegen Datenvergiftung (Training Data Security)

Idee für ANP
– Leitlinie „Provenance und Quellenkette“ für KI-Antwortsysteme
– Anschlussfähigkeit an Sicherheitsforschung (Training-Absicherung)

SCHLUSSFOLGERUNG / LEITMOTIV

KI verschiebt die Kontrollfrage von der Technik in die Governance.

Wer steuert Öffentlichkeit, Wahrheit und Wertschöpfung?

ANP kann die Brücke bauen zwischen
„KI nutzen“ und „KI verantwortbar nutzen“ – durch Kennzeichnung, Prüfbarkeit, Verantwortungslogik und Security-by-Design

.

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.