KI-Rechtsstreit verlagert sich von Trainingsdaten auf das Verhalten der Systeme, so J.S. Held

Was das Q3-Update zeigt

J.S. Held, eine globale Beratungsfirma, hat am 14. Oktober das Q3-2026-Update ihres AI Disputes Monitor veröffentlicht. Das Office of the Chief Intellectual Property Officer berichtet, dass der Datensatz nun 468 Fälle enthält, von denen 115 im Jahr 2026 bis zum 30. September eingereicht wurden.

Laut der Firma bleiben Streitigkeiten um Urheberrecht und Trainingsdaten zentral, und rechtliche sowie geistige Eigentumsstreitigkeiten sind im Update weiterhin das größte einzelne Marktsegment. Die neuen Verfahren spiegeln jedoch ein breiteres Bild wider. Gerichte sollen zunehmend KI-Ausgaben, Produktschutzmaßnahmen, automatisierte Entscheidungen, Unternehmensangaben und die Aufsicht durch Verwaltungsräte prüfen.

J.S. Held zufolge bestätigen die Q3-Daten eine Verschiebung, die bereits im ersten Halbjahr 2026 erkennbar war. Frühe KI-Rechtsstreitigkeiten drehten sich vor allem um die Materialien, mit denen Modelle trainiert wurden, und um die Frage, ob Entwickler geschützte Inhalte beschaffen, kopieren oder nutzen durften. Die neuen Fälle betreffen immer häufiger das, was geschieht, nachdem ein KI-System auf den Markt kommt oder in Entscheidungsprozesse von Unternehmen, Verbrauchern und Behörden eingebunden wird.

Haftungsrisiken ziehen sich durch die gesamte KI-Wertschöpfungskette

Die Firma erklärt, das Prozessrisiko betreffe inzwischen Modellentwickler, Technologieplattformen, Unternehmen, die KI in ihren Abläufen einsetzen, öffentliche Einrichtungen, Vorstände und Aufsichtsräte sowie Nutzer, denen vorgeworfen wird, Sicherheitskontrollen umgangen zu haben.

"Die Rechtsstreitigkeiten weiten sich von den Inputs, mit denen KI-Systeme gebaut werden, auf die Folgen ihres Betriebs aus", sagte James E. Malackowski, Chief Intellectual Property Officer bei J.S. Held und Mitgründer von Ocean Tomo, einem Teil von J.S. Held.

Das verändert die relevanten Beweismittel. Laut J.S. Held kann ein Streitfall die Prüfung folgender Punkte erfordern:

• Modellversionen, Prompts und Ausgaben
• Systemprotokolle und Integrationsnachweise
• Testnachweise und Datenherkunft
• Verfahren zur menschlichen Überprüfung und Governance-Dokumentation
• Marktauswirkungen und wirtschaftliche Verluste

Die Firma argumentiert, dass technische Kausalität und wirtschaftlicher Schaden oft auf derselben Tatsachengrundlage beruhen, weshalb die Abstimmung zwischen technischen, finanziellen und Governance-Experten wichtiger wird.

J. Scott Womack, Senior Director im Office of the Chief Intellectual Property Officer und Leiter des Datenanalyseteams des AI Disputes Monitor, sagte, bei Produktsicherheit, Datenschutz, automatisierten Entscheidungen, Wertpapierrecht und Governance stelle sich immer wieder die Frage, ob eine Organisation rekonstruieren könne, wie das System funktioniert habe, und belegen könne, dass angemessene Kontrollen wirksam waren. In seinen Worten: "Richtlinien allein werden diese Frage nicht beantworten."

Zwei Formen des Offenlegungsrisikos bei KI

Die Neuzugänge im dritten Quartal deuten laut J.S. Held zudem auf zwei unterschiedliche Arten von Offenlegungsrisiko hin. Die erste betrifft Aussagen darüber, ob beworbene KI-Fähigkeiten, Integrationen, Partnerschaften oder kommerzielle Vorteile belegt waren. Solche Vorwürfe werden häufig mit "AI Washing" in Verbindung gebracht, bei dem Angaben zur Leistungsfähigkeit oder zum Wert von KI angeblich die vorhandenen Belege übersteigen.

Die zweite betrifft die Frage, ob ein Unternehmen angemessen offengelegt hat, wie KI seine bestehenden Produkte, Preismodelle, das Kundenverhalten oder die Wachstumsaussichten beeinträchtigt. In diesen Fällen, so die Firma, lautet der Vorwurf nicht zwingend, dass die KI-Fähigkeiten des Unternehmens fiktiv gewesen seien. Stattdessen machen die Kläger geltend, die Organisation habe die Wettbewerbswirkung von KI auf ihr etabliertes Geschäft zu gering dargestellt.

J.S. Held weist darauf hin, dass die Unterscheidung für Vorstände, Aufsichtsräte, Investoren, Versicherer und Rechtsberater von Bedeutung ist, da das Offenlegungsrisiko bei KI sowohl aus der Übertreibung dessen entstehen kann, was KI leisten kann, als auch aus der Untertreibung dessen, was sie für das Geschäft bewirken kann.

Was das für Organisationen bedeutet

Mit der Ausweitung der Fälle beginne die Expertenprüfung laut J.S. Held zunehmend mit der Rekonstruktion. Zu den Kernfragen gehören, welche Version des Systems im Einsatz war, welche Eingaben, Prompts, externen Quellen und Integrationen das Ergebnis geprägt haben, welche Tests, Schutzmechanismen und Überwachung vorhanden waren und was das Unternehmen über das System wusste oder darstellte.

Der Monitor erfasst KI-bezogene Streitigkeiten über Technologiekategorien, Marktsegmente, Rechtsordnungen und Anwendungsfälle hinweg und stützt sich dabei auf öffentliche Quellen und Expertenanalysen. Die Firma erklärt, er solle Anwaltskanzleien, Rechtsabteilungen von Unternehmen, Versicherern und Risikofachleuten helfen, neue Prozessmuster zu erkennen und sich entwickelnde Risikobereiche zu bewerten. Der Bericht kann über Ocean Tomo heruntergeladen werden.

Die Schlussfolgerung aus den Ergebnissen der Firma lautet: Organisationen, die KI einsetzen, benötigen möglicherweise Unterlagen wie Testnachweise, Systemprotokolle, Eskalationsverfahren und Belege für menschliche Aufsicht, die zeigen, wie sich ein System verhalten hat. J.S. Held weist darauf hin, keine Anwaltskanzlei zu sein und keine Rechtsberatung zu erteilen.