Wie legal ist Musik von KI-Generatoren?

Die juristische Gemengelage ist komplex. In den USA gilt, dass die Umgehung technischer Schutzmaßnahmen strafbar ist – selbst dann, wenn das spätere Ergebnis nicht direkt ein Plagiat darstellt. Entscheidend ist also nicht, ob ein KI-generierter Song einem bekannten Titel gleicht, sondern ob die Datenbeschaffung an sich rechtmäßig war. In Europa wiederum ist die Lage etwas anders: Hier existieren in der EU-Urheberrechtsrichtlinie sogenannte Text- und Data-Mining-Ausnahmen, die es erlauben, auch geschützte Werke zu Trainingszwecken zu nutzen – solange Rechteinhaber nicht aktiv widersprechen. Labels und Verlage haben dafür inzwischen sogenannte Opt-out-Erklärungen veröffentlicht. Doch auch in Europa bleibt die Frage ungeklärt, ob diese Ausnahmen tatsächlich auf das Training von KI-Modellen in großem Stil anwendbar sind. Erste Gerichtsverfahren, etwa in Hamburg, deuten an, dass es darauf entscheidend ankommen wird, wie transparent und verhältnismäßig Anbieter vorgehen. Und natürlich immer, ob die KI-Musik am Ende nicht nur ähnlich klingt, sondern als Plagiat einzuordnen ist.

Für Nutzerinnen und Nutzer stellt sich währenddessen eine ganz andere Frage: Darf ich die Musik, die mir Suno oder andere Dienste „komponieren“, überhaupt veröffentlichen? Grundsätzlich gilt: Das Nutzen solcher Tools ist nicht per se illegal. Wer einen Song generiert, macht sich in der Regel nicht strafbar. Probleme entstehen aber dann, wenn das Ergebnis zu nah an einem bestehenden Werk liegt oder wenn Stimmen von Künstlerinnen und Künstlern imitiert werden, ohne dass deren Zustimmung vorliegt. Genau hier setzen Plattformrichtlinien an. YouTube etwa verlangt inzwischen, dass realistisch klingende synthetische Inhalte als „altered or synthetic“ gekennzeichnet werden. Spotify erlaubt KI-Musik, geht aber gegen täuschende Imitationen oder massenhafte Spam-Inhalte vor. Hinzu kommt, dass rein KI-generierte Werke in den USA bislang nicht urheberrechtlich geschützt sind – sie gelten mangels menschlicher Schöpfungshöhe als gemeinfrei. Das bedeutet: Wer auf eine exklusive Vermarktung setzt, könnte leer ausgehen. Dies ist auch ein Problem für Unternehmen, die zum Beispiel einen Company-Song oder Werbe-Musik mit Hilfe der KI generieren wollen.

Dass die juristischen Risiken längst nicht nur theoretischer Natur sind, zeigt die parallele Klage der Labels gegen Udio, einen weiteren US-Anbieter. Auch hier lautet der Vorwurf, geschützte Werke ohne Erlaubnis genutzt zu haben. Die Branche macht also ernst. Und es ist nicht auszuschließen, dass weitere Anbieter ins Visier geraten. Bislang hat sich allerdings noch kein Verfahren gegen kleinere Plattformen wie Songer.co ergeben. Dieser Anbieter wirbt damit, dass Nutzer „ihre Songs besitzen“ und dass die Musik originär sei. Doch Transparenz über die Trainingsdaten fehlt auch hier. Klagen gibt es bislang nicht, doch gerade die Erfahrung mit Suno lehrt: Solange die Datenbasis im Dunkeln bleibt, bleibt auch das Risiko bestehen.

Technisch gesehen unterscheiden sich die Systeme kaum. Ob Diffusionsmodelle oder autoregressive Architekturen, fast alle modernen KI-Musikgeneratoren arbeiten mit Embeddings, die Klang und Rhythmus in mathematische Muster übersetzen. Die Unterschiede liegen vor allem in der Datenbasis – und genau dort entscheidet sich die rechtliche Bewertung. Wer Lizenzen kauft und sauber dokumentiert, kann weitgehend risikofrei arbeiten. Wer auf Grauzonen setzt, läuft Gefahr, ins Fadenkreuz zu geraten. Für die Musikwelt ist das mehr als nur ein Streit um Daten. Es geht um die Frage, wie kreativ Schöpfung in Zeiten von Algorithmen neu definiert wird. Ist ein Song, den ein KI-Modell nach Millionen von Trainingsbeispielen erzeugt, ein eigenständiges Werk? Oder ist er am Ende doch nur eine statistische Neuberechnung des Bestehenden? Künstler und Komponisten fürchten nicht nur um ihre Einkünfte, sondern auch um die kulturelle Bedeutung ihres Schaffens. Wenn Musik auf Knopfdruck generierbar wird, verliert sie dann ihren Wert? Oder eröffnet sich dadurch eine neue Spielwiese kreativer Möglichkeiten?

Die Klage gegen Suno ist deshalb mehr als nur ein Rechtsstreit zwischen Konzernen. Sie ist ein Prüfstein für die Regulierung der Künstlichen Intelligenz. Der Ausgang wird nicht nur über die Zukunft einzelner Start-ups entscheiden, sondern über die Spielräume einer ganzen Branche. Schon jetzt ist klar: Weder werden sich die Algorithmen zurückdrehen lassen, noch werden die Rechteinhaber kampflos zuschauen. Die kommenden Monate könnten zum Lackmustest werden, ob es gelingt, ein Modell zu finden, das Innovation ermöglicht, ohne Urheberrechte zu verletzen. Die Musikindustrie ist bekannt dafür, sich vehement gegen neue Technologien zu wehren – man denke an die Napster-Ära oder die Kämpfe gegen YouTube selbst.

Doch im Unterschied zu damals geht es nun nicht um einzelne Kopien von Songs, sondern um die Grundlage dessen, wie Maschinen lernen. Das macht die Debatte so grundlegend. Und es macht sie so schwierig. Denn anders als beim illegalen Download lässt sich nicht einfach auf „alles verboten“ setzen. Das Training von KI ist technisch unvermeidbar auf große Datenmengen angewiesen. Verbietet man dies gänzlich, legt man eine ganze Branche lahm. Erlaubt man es schrankenlos, unterminiert man die Rechte der Künstler. Der Balanceakt dazwischen ist noch nicht gefunden.

Für Marktbeobachter öffnet sich damit ein weites Feld an Fragestellungen. Welche Anbieter arbeiten tatsächlich mit Lizenzen, und wer nicht? Welche rechtlichen Strategien verfolgen die Labels? Wie positionieren sich Plattformen wie YouTube oder Spotify? Und welche Rechte haben Nutzer, die ihre KI-Songs hochladen? Die Debatte ist erst am Anfang, die Verfahren ziehen sich typischerweise über Jahre. Doch eines ist jetzt schon klar: Die Klage gegen Suno könnte zum Wendepunkt werden, an dem sich entscheidet, wie viel Freiheit künstliche Intelligenz in der Musik künftig haben darf – und welchen Preis, zu Lasten von Künstlerinnen und Künstlern, wir dafür zu zahlen bereit sind. ▪