Das Team der Rechtsinformationsstelle ORCA.nrw unterstützt Lehrende aus Nordrhein-Westfalen bei rechtlichen Fragen. Im Format „Fall des Monats“ stellt es regelmäßig einen besonderen Sachverhalt vor, der sich aus einer zu bearbeitenden Anfrage oder aus aktueller Rechtsprechung ergibt.

Ausgangspunkt

Eine Lehrende möchte für ein offenes digitales Lernmodul ansprechende grafische Materialien
erstellen. Dabei greift sie auf die populäre Design-Plattform Canva zurück, die durch ihre einfache
Bedienbarkeit und eine Vielzahl visuell ansprechender Gestaltungsmöglichkeiten überzeugt. Insbesondere
die integrierte Content Library macht es einfach, in kurzer Zeit professionell wirkende
Inhalte zu gestalten. Canva bietet eine breite Palette an Designelementen, darunter Bilder, Grafiken
und Schriftarten, die Nutzende zur Gestaltung eigener Inhalte verwenden können. Doch nach
der Fertigstellung stellt sich die Frage, ob Canva-Inhalte in Open Educational Resources (OER) verwendet
und veröffentlicht werden dürfen.

Ein zentrales Problem besteht darin, dass die Lizenzinformationen der einzelnen Elemente oft unklar
oder schwer auffindbar sind. Viele dieser Elemente stammen von Drittanbietern wie Pexels
und Pixabay, deren Lizenzbedingungen zusätzlich zu den eigenen Nutzungsbedingungen von
Canva beachtet werden müssen. Zwar gibt es eine „Free Content License“ von Canva für kostenlose
Inhalte, jedoch fehlen häufig klare Angaben zu offenen Lizenzen wie Creative Commons (z. B.
CC BY oder CC BY-SA), die für die Erstellung von OER erforderlich sind.

Rechtliche Bewertung

Für die Verwendung von Materialien zur Erstellung von OER ist es essenziell, dass die Inhalte,
wenn sie urheberrechtlich geschützt sind, unter einer offenen Lizenz stehen, die eine freie Nutzung,
Bearbeitung und Weiterverbreitung erlaubt. Urheberrechtlichen Schutz genießen gem. § 2
Abs. 2 UrhG Werke, also persönliche geistige Schöpfungen. Einfache geometrische Formen, die
unter anderem auch in Farbe und Form anpassbar sind, werden in der Regel keine solche Schöpfung
darstellen. Schriftarten können grundsätzlich ein urheberrechtlich geschütztes Werk darstellen,
wenn sie z.B. besonders aufwendige Zierschriften sind.

^{Canva ist aufgrund seiner einfachen Bedienbarkeit ein beliebtes Tool – aber eignet es sich zur OER-Erstellung?}

Zwar dürfen selbst erstellte Inhalte grundsätzlich genutzt werden, problematisch ist jedoch die
Verwendung von Elementen aus der sogenannten Content Library. Diese kann, egal ob es sich
dabei um einen kostenlosen oder kostenpflichtigen Inhalt handelt, urheberrechtlich geschützte
Werke Dritter enthalten. Die von Canva eingeräumten Nutzungsrechte unterliegen dabei strengen
Einschränkungen. So sind alle Inhalte (einschließlich Bilder, Icons, Illustrationen, Videos, Audios,
Schriftarten und Templates) durch Urheberrechte geschützt. Canva und die jeweiligen Urheber
behalten sich sämtliche Rechte vor, die nicht ausdrücklich eingeräumt wurden. Die Lizenzbedingungen
regeln, dass die Inhalte z. B. für Schulprojekte, Social-Media-Beiträge, Printprodukte, Präsentationen
oder digitale Veröffentlichungen verwendet werden dürfen. Eine freie Veröffentlichung
im Sinne von OER, also unter einer offenen Lizenz wie z.B. CC BY, wird jedoch nicht abgedeckt.
Dies gilt auch für kostenlose Inhalte, da diese nicht unter offenen Lizenzen bereitgestellt werden, sondern nur unter den spezifischen Bedingungen von Canva. Werden Inhalte verschiedener Lizenzkategorien kombiniert (z. B. Free und Pro) gelten stets die strengeren Nutzungsregeln. Zudem behält sich Canva das Recht vor, Inhalte auszutauschen und die Lizenzen jederzeit anzupassen.

Für die reguläre Hochschullehre stellt Canva eine Nutzungslizenz bereit, die auch die Verbreitung
von Inhalten innerhalb geschlossener Lehrkontexte erlaubt. Diese Erlaubnis gilt jedoch nicht für
die Veröffentlichung als Open Educational Resource, da hierfür eine offene Lizenzierung erforderlich
wäre, die Canva nicht vorsieht. In diesen Fällen kann auf gesetzliche Schranken, wie z.B. auf
das Zitatrecht gem. § 51 UrhG zurückgegriffen werden, wenn eine inhaltliche Auseinandersetzung
mit dem genutzten Werk stattfindet. Da Inhalte aus der Content Library jedoch meist rein
dekorativen Charakter haben, scheidet diese Möglichkeit in der Praxis häufig aus. Eine freie, offene
Weitergabe, wie sie für OER erforderlich ist, ist dann durch die Lizenzbedingungen ausdrücklich
nicht gestattet.

Fazit

Die Nutzung von Canva-Inhalten im Kontext von OER ist mit erheblichen rechtlichen Unsicherheiten
verbunden. Insbesondere die unklare Lizenzsituation und die Einbindung urheberrechtlich geschützter
Werke aus der Content Library machen eine offene Weitergabe im Sinne von OER problematisch.
Auch wenn die Plattform kreative Gestaltungsmöglichkeiten bietet, entspricht sie derzeit
nicht den Anforderungen an eine rechtskonforme OER-Erstellung. Für Lehrende und Bildungsakteure
ist es entscheidend, sich mit den Lizenzbedingungen der verwendeten Materialien vertraut
zu machen und sicherzustellen, dass diese mit den Prinzipien von OER übereinstimmen. Wer
rechtliche Risiken vermeiden möchte, kann auf selbst erstellte Inhalte oder auf Materialien aus
eindeutig lizenzierten, offenen Quellen zurückgreifen und gegebenenfalls alternative, quelloffene
Design-Tools in Betracht ziehen. Bei bestehenden Unsicherheiten hinsichtlich der Lizenzlage sollte
rechtlicher Rat eingeholt werden.

Melden Sie sich bei rechtlichen Fragen zu Ihrer Lehre an: rechtsinformation@orca.nrw

Das Team der Rechtsinformationsstelle ORCA.nrw unterstützt Lehrende aus Nordrhein-Westfalen bei rechtlichen Fragen. Im Format „Fall des Monats“ stellt es regelmäßig einen besonderen Sachverhalt vor, der sich aus einer zu bearbeitenden Anfrage oder aus aktueller Rechtsprechung ergibt.

Ausgangspunkt

Diese Ausgabe befasst sich mit der Eingabe von CC-lizenzierten Inhalten in Sprachmodellen zum Zwecke ihres Trainings. Sprachmodelle, sog. Large Language Models, sind in der Lage natürliche Sprache zu verstehen und zu generieren. Sie beruhen auf einem statistischen Modell, das Muster in Text- oder Sprachdaten identifiziert und diese nutzt, um Vorhersagen für zukünftige Texte oder Sprachdaten zu treffen, sie gelten daher als Künstliche Intelligenzen (KI) (https://www.intel.de/content/www/de/de/learn/large-language-models.html, letzter Aufruf: 16.04.2025). Um zuverlässige Ergebnisse zu erlangen, müssen diese Large Language Models trainiert werden, was unter anderem durch die Eingabe von Rohdaten geschieht. Es stellt sich die Frage, welche Inhalte für das Training verwendet werden dürfen. Hierbei wird ein Blick auf die relevanten CC-Lizenzen sowie auf möglicherweise einschlägige Schrankenregelungen geworfen.

Rechtliche Bewertung

Die Eingabe von Inhalten zum Training von Sprachmodellen ist regelmäßig als Eingriff in das urheberrechtliche Vervielfältigungsrecht anzusehen (1.). Bestehen keine Nutzungsrechte, so sind die Text- und Data-Mining-Schranke aus § 44b UrhG (2a.) und die Schranke für Text und Data Mining zum Zwecke der wissenschaftlichen Forschung aus § 60 d UrhG (2b.) zu prüfen. Hierzu wurde im September 2024 ein erstes Urteil vom Landgericht Hamburg verkündet.

1. Vervielfältigungen und Nutzungsrechte

Dem Urheber stehen die Verwertungsrechte für sein Werk zu, vgl. § 15 UrhG. Jede Nutzung, die das Verwertungsrecht des Urhebers einschränkt, ist ein Eingriff. Dieser kann rechtmäßig sein, wenn der Urheber gem. § 31 I UrhG Nutzungsrechte eingeräumt hat, Rechtfertigungsgründe vorliegen oder eine gesetzlich geregelte Schranke einschlägig ist. Die Eingabe von Werken in eine KI stellt einen Eingriff in die urheberrechtlichen Verwertungsrechte nach § 15 I UrhG dar, genauer einen Eingriff in das Vervielfältigungsrecht gem. § 16 UrhG des Urhebers (NJW; 2023, 3673 ff., Rn. 31). Nutzungsrechte ergeben sich in der Regel aus den Lizenzangaben. Die Nutzung ist bei Werken, die unter einer CC-0-, CC-BY- oder CC-BY-SA-Lizenz (https://www.orca.nrw/oer/oer-nutzen/cc-lizenzen/) veröffentlicht wurden unproblematisch, da die entsprechende Nutzung von der Lizenz umfasst ist. Bei Werken, die unter einer CC-BY-NC, CC-BY-NC-SA, CC-BY-ND oder CC-BY-NC-ND veröffentlicht wurden, ist die Nutzung nicht von der Lizenz gedeckt. Hier muss geklärt werden, ob die Nutzung durch gesetzliche Schranken ermöglicht wird.

2. Schranken

Eine urheberrechtliche Schranke ist eine gesetzliche Gestattung der Nutzung von urheberrechtlich geschützten Werken, die nicht der Zustimmung des Urhebers bedarf. Beim Training von Sprachmodellen könnten zwei Schranken einschlägig sein. Ob diese Schranken tatsächlich anwendbar sind, ist derzeit jedoch noch sehr umstritten.

a. § 44b UrhG – Text und Data Mining
Nach § 44b UrhG dürfen zur automatisierten Analyse von digitalen und digitalisierten Werken, also zur
Muster- und Informationengewinnung, Werke vorübergehend vervielfältigt werden. Hier gelten weitere
gesetzliche Grenzen, die bei der Eingabe von Inhalten beachtet werden müssen. Das Werk, das der Nutzer in die KI eingeben möchte, muss rechtmäßig zugänglich sein (vgl. § 44b Abs. 2 UrhG). Diese Voraussetzung liegt vor, wenn ein Werk frei im Internet zugänglich ist oder wenn der Nutzer rechtmäßig einen Zugang erhalten hat, z.B. über den lizenzierten Zugang einer Universitätsbibliothek (NJW, 2023, 3673 ff., Rn. 18). Außerdem darf nach Abs. 3 kein maschinenlesbarer Nutzungsvorbehalt vorliegen. Die Vervielfältigungen sind zu löschen, wenn sie nicht mehr für das Text und Data Mining erforderlich sind.

b. § 60d UrhG – Text und Data Mining für Zwecke der wissenschaftlichen Forschung
Darüber hinaus könnte der § 60d UrhG als Schranke greifen, wenn die Vervielfältigungen im Rahmen des Text und Data Mining für Zwecke der wissenschaftlichen Forschung genutzt werden. Der § 60d UrhG orientiert sich am § 44b UrhG, weist aber weitere Grenzen auf, um dem wissenschaftlichen Austausch und der Innovation gerecht zu werden. Die Schranke des § 60d UrhG ist demnach auch nur im Bereich der wissenschaftlichen Forschung anwendbar. Im Vergleich zu § 44b UrhG gelten z.B. nicht die Grenzen des rechtmäßig zugänglichen Werkes oder des ausdrücklichen Nutzungsvorbehalts (s.o.). Ob ein Fall der Schranke des § 60d UrhG auch beim Training von Sprachmodellen vorliegt, ist dann zusätzlich vom Zweck des Trainings entscheidend. Das Sprachmodell und das Training müssen der wissenschaftlichen Forschung dienen. Wissenschaftliche Forschung bezeichnet allgemein das methodisch-systematische Streben nach neuen Erkenntnissen (Dreier/Schulze/Dreier, 7. Aufl. 2022, UrhG § 60c Rn. 1). Nicht nur die unmittelbar mit der Erkenntnisgewinnung verbundenen Arbeitsschritte werden erfasst, sondern auch mittelbare Schritte, also solche die auf einen späteren Erkenntnisgewinn gerichtet sind. Dazu gehören z.B. Datensammlungen, um anschließend empirische Schlussfolgerungen zu ziehen. Ein späterer Forschungserfolg wird nicht vorausgesetzt. In einem ersten Urteil hat das Landgericht Hamburg im September 2024 entschieden, dass das Training von KI einen Fall des Text und Data Mining darstellt und unter den Voraussetzungen des § 60d UrhG zulässig ist. Hier klagte ein Fotograf gegen einen gemeinnützigen Verein (LAION e.V.). LAION e.V. entwickelt selbstlernende Algorithmen im Sinne künstlicher Intelligenz fort und stellt diese der breiten Öffentlichkeit zur Verfügung. LAION e.V. hält kostenfrei Datensätze und Modelle bereit, erstellt und testet eigene KI-Modelle auf Basis der Trainingsdaten (https://laion.ai/about/, letzter Aufruf: 16.04.2025). Der Verein fand ein Foto auf der Webseite Bigstock, auf welcher der Fotograf sein Werk zur Verfügung gestellt hatte, und nutzte dieses für die Erstellung eines Trainingssatzes – LAION 5B. Das LG Hamburg entschied, dass es sich bei dieser Vervielfältigung zur Erstellung eines Trainingsdatensatzes um Text und Data Mining für Forschungszwecke i.S.d. § 60d UrhG handelt (LG Hamburg, Urt. v. 27.9.2024 – 310 O 227/23, Rn. 54). Zur Argumentation führte das LG unter anderem auf, dass in der Gesetzesbegründung von § 60d UrhG das maschinelle Lernen als Basis-Technologie für KI als besonders wichtig eingestuft wurde (BT-Drs. 19/27426, S. 60). Dies ist jedoch bloß eine erstinstanzliche Entscheidung, die derzeit in Berufung ist. Es besteht demnach weiterhin Rechtsunsicherheit.

Fazit

Die Eingabe von lizenzierten Werken in ein Sprachmodell zu Trainingszwecken stellt eine Vervielfältigung dar, die in die Nutzungsrechte des Urhebers eingreift. Diese Nutzung kann jedoch rechtmäßig sein, wenn entweder die Nutzung durch eine entsprechende Lizenz (CC-0, CC-BY oder CC-BY-SA) erlaubt ist oder die Text- und Data-Mining-Schranke greift. Letzteres bleibt jedoch strittig. Die derzeitige Rechtsprechung tendiert zwar zu einer Anwendbarkeit, hat aber bislang noch wenig Aussagekraft. Hier muss die höchstrichterliche Rechtsprechung abgewartet werden. Aus diesem Grund empfiehlt es sich derzeit, nur entsprechend (CC-)lizenzierte Werke zum Training von KI zu verwenden.