Die Stärke des Modells liegt in den Daten — und ebenso sein Risiko.
Die Rechtmäßigkeit von Trainings- und Testdaten: Urheberrecht und die Ausnahmen für Text und Data Mining, Rechtsgrundlagen nach KVKK und DSGVO, vertragliche Schranken und die Rechte an der Ausgabe.
Die vier Rechtsschichten eines Datensatzes
Ein Trainingsdatensatz berührt vier Regime zugleich: das Urheberrecht (Vervielfältigung geschützter Inhalte, die Grenzen der Ausnahmen für Text und Data Mining, die Opt-out-Erklärungen der Rechteinhaberinnen und Rechteinhaber), die personenbezogenen Daten (Rechtsgrundlage nach KVKK und DSGVO, Zweckbindung und Betroffenenrechte), den Vertrag (Nutzungsbedingungen der Quellplattformen, Scraping-Verbote) und das Geheimnis- und Wettbewerbsrecht (Daten, die ein fremdes Geschäftsgeheimnis enthalten).
Typische Szenarien der Unternehmenspraxis
Ein Modell mit Kundendaten trainieren: Lassen der Vertrag und die Datenschutzhinweise das überhaupt zu? Produktivitätsanalytik mit Beschäftigtendaten: die Grenzen von Verhältnismäßigkeit und Transparenz. Aus dem Web zusammengestellte Sammlungen: quellenbezogene Rechteanalyse und Prüfung der Opt-outs. Zugekaufte Datensätze: ein Lizenzvertrag, der die Rechtekette der Verkäuferseite garantiert.
Die Ausgabeseite
Ob erzeugte Inhalte urheberrechtlichen Schutz genießen, hängt vom menschlichen Beitrag ab; die Verträge über die Werkzeuge verteilen die Rechte an der Ausgabe durchaus unterschiedlich. Gegen Ausgaben, die Rechte Dritter verletzen, ist eine Ordnung aus Filterung, Protokollierung und menschlicher Freigabe aufzubauen — zusammen mit den Transparenzregeln des AI Act.
Vom Inventar zur belastbaren Kette
Die Arbeit läuft in fünf Schritten. Datensatz-Inventar: welche Sammlungen, aus welcher Quelle, in welchem Umfang. Quellenklassifizierung: Jede Sammlung wird mit den vier Regime-Etiketten versehen — Urheberrecht, personenbezogene Daten, Vertrag, Geheimnis. Analyse der Rechtsgrundlagen: Die Grundlagen nach KVKK und DSGVO werden bestimmt; auf der urheberrechtlichen Seite macht der Unterschied zwischen den Ausnahmen für Text und Data Mining in der DSM-Richtlinie der EU (Richtlinie (EU) 2019/790) und dem Fehlen einer solchen ausdrücklichen Ausnahme im türkischen Urheberrechtsgesetz (Gesetz Nr. 5846, FSEK) für den türkischen Teil eine vertragliche Erlaubnisarchitektur unumgänglich. Dokumentenerstellung: Datenkarten, Zusicherungen der Lieferanten, Protokolle der Opt-out-Prüfung. Der letzte Schritt ist die Beobachtung: Mit jeder neuen Quelle lebt das Inventar weiter. Klassifizierung und Aufbewahrung bauen wir nach der Methodik unseres Schwerpunkts Daten auf.
Wer beauftragt uns, und was wird geliefert?
Typische Auftraggeber sind Technologieunternehmen, die eigene Modelle trainieren, Verlage und Plattformen, die ihr Archiv an KI-Entwickler lizenzieren wollen, Unternehmen, die fertige Datensätze zukaufen, und Teams aus Personal und Betrieb, die eine Produktivitätsanalytik aufbauen. In deutsch-türkischen Unternehmensgruppen werden beide Regime — das türkische KVKK und die DSGVO — in einem einzigen Inventar geführt; für Sammlungen, die mit der Zentrale geteilt werden, wird die Übermittlungsebene gesondert gestaltet. Die Ergebnisse sind konkret: eine quellenbezogene Risikokarte, eine Tabelle der Rechtsgrundlagen und die Daten- und Trainingsklauseln, die in Beschaffungs- und Kundenverträge einzuarbeiten sind. Für die Transparenzpflichten auf der Modellseite richtet sich die Arbeit am Zeitplan des AI Act aus, den unser Schwerpunkt Künstliche Intelligenz verfolgt.
Wir stehen Ihnen bei KI-Datensätzen, Urheberrecht und KVKK/DSGVO zur Seite
Wir erstellen das Datensatz-Inventar und eine quellenbezogene Risikokarte, richten die Architektur der Rechtsgrundlagen nach KVKK und DSGVO an Ihrem Compliance-Programm aus und arbeiten die Daten- und Trainingsklauseln in Ihre Beschaffungs- und Kundenverträge ein. Das Ziel: eine belastbare Datenkette, ohne das Modell anzuhalten.
Weitere Anwendungen dieser Leistung
KI-Compliance & Governance — unsere weiteren spezialisierten Lösungen in diesem Bereich.
Verknüpfungen zum Mandat
Die Schwerpunkte, Rechtsgebiete, Desks und Rechtsvorschriften, mit denen diese Unterleistung verbunden ist — der vollständige Kontext des Mandats.
Unsere Mandate in dieser Leistung
Die anonymisierten Beispiele unserer Arbeit, die diese Leistung betreffen.
Das Team hinter dieser Leistung
Mit unserem mehrsprachigen Team aus Anwältinnen und Anwälten beraten wir Sie zum türkischen Recht, auch auf Deutsch; Fragen des deutschen Rechts bearbeitet unsere in Deutschland zugelassene Partnerkanzlei activelaw.
Zugehörige Publikationen
Aktuelle Einschätzungen und Leitfäden aus dem Knowledge Center.
Bedingt: Die Reichweite der urheberrechtlichen Ausnahmen, die Opt-out-Erklärungen, die Nutzungsbedingungen der Websites und die Regeln zu personenbezogenen Daten sind Quelle für Quelle zu prüfen. „Das machen doch alle“ ist keine Rechtsgrundlage.
Ja, wenn eine echte Anonymisierung möglich ist; ein technischer Nachweis ist jedoch zwingend, und Ihre Verträge können etwas anderes vorsehen. In den meisten Fällen sind eine Anpassung des Vertrags und Transparenz — nach dem türkischen KVKK wie nach der DSGVO — der sauberste Weg.
Je nach Art der Nutzung kann Ihr Unternehmen haften; die Zusagen der Anbieterseite des Werkzeugs (IP-Indemnity) sind im Vertrag einzufordern. Filter und eine geordnete Protokollierung senken das Risiko.
KI-Datensätze, Urheberrecht und KVKK/DSGVO — holen Sie sich die richtige rechtliche Unterstützung.
Lassen Sie uns die passende Lösung gemeinsam bestimmen — auf Grundlage unserer Erfahrung in der Türkei und in der DACH-Region.