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Apple sieht sich angesichts von Open-Source-Streitigkeiten mit Urheberrechtsklagen wegen KI-Trainingsdaten konfrontiert
Am 18. März wurde Apple erneut als Beklagter in einer von Chicken Soup for the Soul, LLC eingereichten Klage wegen Urheberrechtsverletzung genannt. In der Klage wird behauptet, Apple habe den Datensatz „The Pile“ – der raubkopierte Bücher enthält – für das Training künstlicher Intelligenz verwendet. Dieser umfangreiche Rechtsstreit richtet sich auch gegen andere weltweit führende Technologieunternehmen, darunter Meta, xAI, Google, Anthropic, OpenAI, Perplexity und NVIDIA. Im Mittelpunkt des Falls steht das „Books3“-Shadow-Library-Modul innerhalb des Datensatzes, das eine riesige Sammlung urheberrechtlich geschützter literarischer Werke enthält.
Als Reaktion auf die Vorwürfe bekräftigte Apple sein Bekenntnis zur legalen und ethischen Entwicklung von KI-Datensätzen seit 2024. Zwar nutzten Apple-Forscher den Datensatz „The Pile“ im Open-Source-Projekt OpenELMs, doch stellte das Unternehmen klar, dass dies ausschließlich der öffentlichen Forschung diente und nicht in seinem Kernsystem Apple Intelligence zum Einsatz kam. Rechtsanalysten weisen jedoch auf eine potenzielle Komplikation hin: Da Apples Grundmodell Unterstützung von Google Gemini erhielt, könnte Apple aufgrund ihrer technischen Lieferkettenbeziehung einer komplexen gesamtschuldnerischen Haftung ausgesetzt sein, sollte sich herausstellen, dass Google gegen Vorschriften verstoßen hat.
Derzeit verteidigen Unternehmen wie Perplexity ihre Web-Scraping-Praktiken, während Apple weiterhin die Transparenz und Compliance seines eigenen Modelltrainings betont. Angesichts immer strengerer KI-Vorschriften stellt diese Sammelklage, die sich gegen die grundlegenden Trainingsdaten richtet, eine erhebliche Eskalation im Widerstand der Urheber gegen das dar, was sie als „Datenexploitation“ durch Tech-Giganten ansehen. Es wird zudem erwartet, dass sie die Branche dazu zwingen wird, die Compliance-Kosten und technischen Grenzen der Umsetzung von „Datenrückverfolgbarkeit“ in der Modellentwicklung neu zu bewerten.
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