Als „größten Diebstahl von Arbeit in der Geschichte“ hat ein Microsoft-Direktor das KI-Scraping intern bezeichnet, bei dem Sprachmodelle Millionen fremde Texte einlesen. Ans Licht kam der Satz durch Prozessakten, die ein New Yorker Bundesgericht am 17. September 2026 entsiegelt hat.[1]
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Für Firmen, die generative KI einsetzen oder von Suchtraffic leben, steckt darin mehr als ein Prozessdetail. Die eigenen Unterlagen der Beklagten beschreiben, wie KI-Antworten die Originalquelle ersetzen und den Klick auf sie kassieren.
Das Wichtigste in Kürze
- Ein Microsoft-Direktor bewertete das massenhafte Einlesen von Nachrichteninhalten intern als „größten Diebstahl von Arbeit in der Geschichte“.
- Microsofts eigene Daten zeigen einen Einbruch der Klickrate zur New York Times um 87 bis 93 Prozent gegenüber der klassischen Suche.
- OpenAI und Microsoft halten ihre Nutzung öffentlich zugänglicher Inhalte für rechtmäßig und berufen sich auf die Fair-Use-Doktrin.
- In Deutschland entscheidet nicht Fair Use, sondern der maschinenlesbare Nutzungsvorbehalt nach § 44b UrhG über die Zulässigkeit.
Warum nennt ein Microsoft-Direktor KI-Scraping Diebstahl?
Interne Klartext-Notiz. Brent Hecht, bei Microsoft Direktor für Applied Science, warnte in einer internen Bewertung, das „Aufsaugen“ fremder Arbeit durch große Modelle werde als Diebstahl gewaltigen Ausmaßes wahrgenommen und mache aus Fair Use eine Farce.[1] Pikant ist die Herkunft: Microsoft steht im Verfahren selbst auf der Beklagtenbank, die schärfste Formulierung stammt also aus dem eigenen Lager.
Bestrittener Vorwurf. Die New York Times wirft OpenAI und Microsoft vor, über zehn Millionen Artikel abgegriffen und dabei Bezahlschranken umgangen zu haben; auch Urheberhinweise seien entfernt worden. OpenAI und Microsoft weisen das zurück und sehen ihre Nutzung durch Fair Use gedeckt, zur konkreten Anfrage äußerten sie sich nicht. Ähnlich gelagert ist der Streit, den der Carlsen-Verlag gegen OpenAI führt, und Anthropics Urheberrechtsvergleich zeigt, wie teuer solche Verfahren enden können.
Was ist der Doom Loop für Verlage und Websites?
Ersetzen statt verweisen. Nick Turley, bei OpenAI für ChatGPT verantwortlich, bezeichnete solche Produkte intern als „existenzielle Bedrohung“ für Verlage, weil sie die Quelle „weitgehend ersetzen“.[1] Genau das belegen Microsofts eigene Zahlen: Über das KI-Antwortprodukt in Bing brach die Klickrate zur Times-Website um 87 bis 93 Prozent ein gegenüber der klassischen Suche.
Der sich selbst verstärkende Sog. Die interne Analyse nennt das einen „Doom Loop“: Weniger Klicks bedeuten weniger Einnahmen für die Urheber, dadurch weniger neue Inhalte, an denen die Modelle wiederum lernen. Wie hart ein solcher Einbruch ausfällt, zeigt der Absturz der Klickzahlen bei Baidus KI-Suche. Sichtbar bleiben und das Training trotzdem verbieten lässt sich über Cloudflares Trennung von Suche und KI-Training, und die strategische Grundfrage klärt der Leitfaden zur Generative Engine Optimization.
Frisst die KI-Antwort den Klick, verliert nicht nur ein Verlag Reichweite, sondern jede Firma, deren Sichtbarkeit an der Suche hängt. Ein maschinenlesbares Nein ist darum keine Kür, sondern Pflicht.
— Markus Seyfferth, Chefredakteur Dr. Web
Was bedeutet das KI-Scraping für den DACH-Raum?
Nicht Fair Use, sondern Opt-out. In Deutschland und der EU greift die US-Doktrin Fair Use nicht. Maßgeblich ist die Schranke für Text und Data Mining nach § 44b UrhG: Kommerzielles KI-Training an geschützten Werken ist erlaubt, solange der Rechteinhaber keinen maschinenlesbaren Nutzungsvorbehalt erklärt.[2] Das OLG Hamburg bestätigte im Dezember 2025 im Fall LAION, dass allein ein maschinenlesbares Opt-out zählt, ein bloßer Prosahinweis auf der Website genügt nicht. Warum ein solches Nein in der Praxis oft ins Leere läuft, zeigt Googles Position zum KI-Opt-out in der robots.txt.
Transparenz wird Pflicht. Seit dem 2. August 2025 müssen Anbieter von KI-Basismodellen nach Artikel 53 des EU AI Act eine Richtlinie zur Wahrung des Urheberrechts vorhalten und eine hinreichend detaillierte Zusammenfassung der Trainingsdaten veröffentlichen.[3] Ob Brüssel das konsequent durchsetzt, entscheidet über die Wirkung, erste Schritte beschreibt die verschärfte KI-Aufsicht der EU. Wie sich Modelle, Anbieter und Regeln entwickeln, verfolgt die KI-Themenseite von Dr. Web.
Für Entscheider. Eigene Inhalte schützt am ehesten ein maschinenlesbarer Nutzungsvorbehalt über robots.txt oder eine TDM-Kennung, begleitet von einem Blick darauf, wie viele Zugriffe die KI-Suche überhaupt noch durchlässt. Beim Einsatz generativer KI im Unternehmen gehören die Herkunft der Trainingsdaten und eine vertragliche Freistellung von Urheberrechtsansprüchen auf die Prüfliste.
Quellen
[1] US District Court, Southern District of New York: „The New York Times Company v. Microsoft Corporation et al.“, Verfahrensakte (Az. 1:23-cv-11195)
[2] Gesetze im Internet: § 44b UrhG, Text und Data Mining
[3] EUR-Lex: Verordnung (EU) 2024/1689 (KI-Verordnung), Artikel 53
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