Wer als Gasthörender Vorlesungsfolien oder Fachartikel in eine KI lädt, bewegt sich in einer Grauzone. Ob das erlaubt ist, hängt von mehreren prüfbaren Faktoren ab. Dieser Leitfaden zeigt, worauf es ankommt – inklusive Ampel-Check und konkreten Tool-Einstellungen.
Transparenz
Text und Bild(er) mit KI-Unterstützung erarbeitet.
Hinweis: Dieser Beitrag ersetzt keine Rechtsberatung. Bei konkreten Zweifelsfällen – insbesondere vor Veröffentlichungen – empfiehlt sich die Rücksprache mit der Lehrperson oder der Rechtsabteilung der Universität.
im juristischen Sprachgebrauch leider gegenintuitiv. Eine urheberrechtliche Schranke schränkt nicht die Nutzung ein – sondern das Ausschließlichkeitsrecht des Urhebers. Wenn eine Schranke „greift” oder „anwendbar ist”, bedeutet das: Die Nutzung ist erlaubt. Wenn eine Schranke „nicht greift” oder „ausgeschlossen ist”, ist die Nutzung verboten.
Beispiel: Die Privatkopie-Regelung (§ 53 Abs. 1 UrhG) ist eine Schranke – sie erlaubt es, ein Werk für den privaten Gebrauch zu kopieren, obwohl der Urheber das eigentlich allein entscheiden dürfte.
Im weiteren Text wird bewusst auf das Wort „Schranke” verzichtet und stattdessen direkt formuliert: erlaubt oder nicht erlaubt.
TDM steht für „Text und Data Mining” – die automatisierte Analyse digitaler Werke, um daraus Muster, Trends oder Zusammenhänge zu gewinnen. Das Urheberrechtsgesetz (UrhG) regelt in § 44b, unter welchen Bedingungen TDM zulässig ist. Wer urheberrechtlich geschütztes Material in eine KI hochlädt, um es analysieren zu lassen, bewegt sich rechtlich in diesem Bereich.
Inhaber und Inhaberinnen von Urheberrechten können das Text und Data Mining (TDM) ihrer Werke verbieten – aber nur, wenn sie dieses Verbot maschinenlesbar erklären. Drei technische Standards sind dafür anerkannt:
- robots.txt: Eine Textdatei auf der Website des Verlags (erreichbar unter z. B. springer.com/robots.txt), die bestimmte KI-Crawler namentlich ausschließt (z. B. GPTBot, PerplexityBot).
- TDMrep (TDM Reservation Protocol): Ein neuerer Standard speziell für TDM-Vorbehalte.
- HTTP-Header: Technische Signale im Übertragungsprotokoll der Website.
Ein Hinweis im Fließtext der Nutzungsbedingungen genügt nach dem Urteil des OLG Hamburg (2024) nicht als wirksamer Vorbehalt. Ist ein wirksamer maschinenlesbarer Opt-out gesetzt, ist ein Upload – unabhängig davon, ob der Zugang zum Dokument rechtmäßig war – nicht zulässig.
) werden oft verwechselt, meinen aber Unterschiedliches:
- Eine Paywall ist eine Zugangssperre: Sie verhindert, dass ein Artikel ohne Berechtigung (Abo, Campuslizenz, Einzelkauf) überhaupt geöffnet werden kann. Wer rechtmäßig Zugang hat – etwa über die Universitätsbibliothek – hat die Paywall legal passiert.
- DRM ((Digital Rights Management) bezeichnet technische Schutzmaßnahmen nach dem Zugang: Kopierschutz, Wasserzeichen, gesperrtes Drucken oder Weiterleiten bei E-Books und PDFs. DRM bleibt aktiv, auch wenn der Zugang rechtmäßig war.
Was das für den Upload bedeutet: Der rechtmäßige Zugang über eine Campuslizenz hebt weder DRM-Schutzmaßnahmen auf noch erlaubt er den Upload in externe KI-Dienste. Wer ein DRM-geschütztes Dokument durch technische Mittel kopierbar macht, verstößt gegen § 95a UrhG – unabhängig davon, ob der ursprüngliche Zugang legal war.
Die DSGVO (Datenschutz-Grundverordnung, EU-Verordnung 2016/679) regelt den Schutz personenbezogener Daten in der EU. Der EU AI Act (Verordnung 2024/1689 über künstliche Intelligenz) ergänzt dies: Seit dem 2. August 2025 müssen KI-generierte Inhalte gemäß Art. 50 EU AI Act als solche gekennzeichnet werden, wenn sie veröffentlicht werden.
Diese Anleitung gilt ausschließlich für Perplexity Pro (kostenpflichtig, Stand 12.3.2026). Die kostenfreie Freemium-Version bietet keinen vollständigen Opt-out und eignet sich deshalb nicht für urheberrechtlich relevante Uploads.
Schritt-für-Schritt: 1. Perplexity Pro aufrufen und anmelden 2. Oben rechts auf das Profilbild klicken → Einstellungen (Settings) 3. Tab Datenschutz (Privacy) öffnen 4. Schalter „AI Training” deaktivieren – bestätigen 5. Prüfen, ob der Schalter dauerhaft auf AUS steht
Drei wichtige Einschränkungen: – Der Opt-out wirkt nur prospektiv: Bereits für Training verwendete Daten können nicht rückwirkend gelöscht werden. – Keine selektive Löschung einzelner Threads oder Dateien möglich – nur die vollständige Kontolöschung (Frist: bis zu 30 Tage) löscht alle Daten. – Enterprise-Tarife sind standardmäßig training-frei; bei Pro muss der Opt-out manuell gesetzt werden.
Fazit: Wer den Opt-out gesetzt hat und keine personenbezogenen Daten Dritter eingibt, kann Perplexity Pro für den Ampel-Check-konformen Upload nutzen – mit dem Wissen, dass die Datenspeicherung auf US-Servern über Standardvertragsklauseln (SCC) erfolgt, nicht über das EU-U.S. Data Privacy Framework.
Für sensible Inhalte gilt: Lokale KI (z. B. Ollama) oder EU-basierte Dienste bevorzugen – kein US-Datentransfer, kein Training.
1) Was ist grundsätzlich erlaubt?
Privatkopie: Kopieren für den eigenen Gebrauch ist erlaubt
§ 53 Abs. 1 UrhG erlaubt es jeder natürlichen Person, ein Werk für den rein privaten Gebrauch zu vervielfältigen – also zum Beispiel ein PDF herunterzuladen oder auszudrucken. Das Recht gilt für analoge und digitale Träger gleichermaßen. Kopieren ist erlaubt – solange die Kopie ausschließlich dem eigenen privaten Gebrauch dient, keine Erwerbszwecke verfolgt und die Vorlage nicht aus einer offensichtlich rechtswidrigen Quelle stammt.
Regel-Studierende sind (anders als Gasthörerinnen und Gasthörer) von diesem Recht nach herrschender Meinung ausgeschlossen, weil ein Hochschulstudium als berufliche Ausbildung gilt. Gasthörende sind hingegen nicht immatrikuliert, können keine Prüfungen ablegen und nehmen ausschließlich zu Zwecken persönlicher Weiterbildung teil. Deshalb ist das private Kopierrecht (§ 53 Abs. 1 UrhG) für Gasthörende anwendbar – das Kopieren ist erlaubt. Diese Einschätzung ist rechtlich gut begründet, aber durch ein Höchstgericht noch nicht ausdrücklich bestätigt worden.
Wichtige Grenze: Das Kopierrecht erlaubt nicht, einem externen Dienst eigenständige Nutzungsrechte einzuräumen. Wer ein Dokument hochlädt und dem Dienst damit erlaubt, die Inhalte zum Modelltraining oder zur Dauerarchivierung zu verwenden, überschreitet den Rahmen der privaten Vervielfältigung.
Temporärer Upload in eine KI: erlaubt – aber nur kumulativ
Der Upload eigener Lernmaterialien in eine KI zur persönlichen Analyse oder Zusammenfassung ist zulässig, wenn alle vier der folgenden Bedingungen gleichzeitig erfüllt sind:
- Rechtmäßiger Zugang zum Material
- Kein wirksamer maschinenlesbarer TDM-Opt-out des Rechteinhabers (→ Kurz erklärt: TDM-Opt-out)
- Löschung aller hierfür angelegten Kopien nach Abschluss
- Der KI-Dienst trainiert nicht mit den hochgeladenen Inhalten und gibt sie nicht weiter
Fehlt auch nur eine dieser Bedingungen, ist der Upload nicht zulässig.
2) Was ist nicht erlaubt?
- Uploads trotz wirksamem TDM-Opt-out: Haben Verlage oder Rechtsinhaber einen maschinenlesbaren Vorbehalt gesetzt (robots.txt, TDMrep, HTTP-Header), ist der Upload nicht erlaubt – auch dann nicht, wenn der Zugang zum Dokument rechtmäßig war (→ Kurz erklärt: TDM-Opt-out).
- Uploads entgegen Campus- oder Verlagslizenzen: Viele Hochschullizenzen untersagen TDM und Uploads vertraglich. Dieser vertragliche Ausschluss ist auch dann wirksam, wenn kein maschinenlesbarer Opt-out vorliegt.
- Uploads an Dienste, die Inhalte zu eigenem Training, zur Weitergabe oder Dauerarchivierung nutzen.
- Umgehung von Paywalls oder DRM (z. B. Screenshots hinter einer Paywall, „Umgehungscodes”) – verboten nach § 95a UrhG (→ Kurz erklärt: DRM und Paywall).
- Veröffentlichung von Volltexten oder urheberrechtlich relevanten Auszügen ohne Erlaubnis des Rechteinhabers.
Exporte aus Verlagsdatenbanken dürfen nicht in KI-Tools weitergenutzt werden
Artikel, die über elektronische Verlagsdatenbanken zugänglich sind – etwa SpringerLink, ScienceDirect oder JSTOR –, sind gesetzlich ausdrücklich vom privaten Kopierrecht ausgenommen (§ 53 Abs. 5 UrhG). Das bedeutet: Das Kopierrecht gilt hier nicht. Wer einen solchen Artikel herunterlädt und in eine KI hochlädt, kann sich weder auf das private Kopierrecht noch auf TDM berufen – der Upload ist nicht erlaubt, unabhängig davon, ob der Zugang über eine Campuslizenz rechtmäßig war.
Zur Orientierung, was darunter fällt und was nicht:
| Quelle | Datenbankwerk? | Upload in KI erlaubt? |
| Artikel via SpringerLink / ScienceDirect / JSTOR | Ja | Nein – § 53 Abs. 5 UrhG |
| Preprint via arXiv / Zenodo | Nein | Ja, wenn legal zugänglich |
| PDF direkt vom Autor bereitgestellt | Nein | Ja |
| Open-Access-Artikel mit CC-Lizenz | Nein / irrelevant | Ja / Lizenz erlaubt es direkt |
3) Was ist nur nach Prüfung zulässig?
Der Ampel-Check vor jedem Upload
Vor jedem Upload empfiehlt sich eine kurze Prüfung anhand von sechs Fragen. Ist auch nur eine Frage mit „Nein” zu beantworten, gilt: nicht hochladen.
- Quelle legal zugänglich? Kein Umweg über Paywalls, keine offensichtlich rechtswidrige Quelle – andernfalls: kein Upload.
- Stammt das Dokument aus einer Verlagsdatenbank (SpringerLink, ScienceDirect, JSTOR o. Ä.)? Wenn ja: Das Kopierrecht gilt nicht – kein Upload.
- Liegt ein maschinenlesbarer TDM-Opt-out vor? robots.txt, TDMrep oder HTTP-Header des Verlags prüfen (→ Kurz erklärt: TDM-Opt-out). Wenn ja: Upload nicht erlaubt.
- Campus- oder Lizenzbedingungen prüfen: Viele Hochschullizenzen untersagen TDM und Uploads vertraglich – auch ohne maschinenlesbaren Opt-out.
- Ausschließlich für eigene Analyse oder Zusammenfassung? Keine Volltexte teilen oder veröffentlichen.
- KI-Dienst korrekt konfiguriert? „Kein Training / keine Weitergabe” aktiv; Löschung nach Abschluss sichergestellt (→ Kurz erklärt: Perplexity Pro – Training ausschließen).
Ist auch nur ein Punkt „rot”: nicht hochladen. Als Alternative bieten sich lokale KI-Lösungen (z. B. Ollama) oder hochschuleigene Systeme an.
4) Vorlesungsfolien und Lehrmaterialien
Das Urheberrecht an Vorlesungsfolien liegt in der Regel bei der Lehrperson – nicht bei der Hochschule. Die Bereitstellung über Moodle oder ILIAS gewährt Gasthörenden lediglich ein persönliches Nutzungsrecht zum Selbststudium. Weitergabe oder Upload in externe Dienste erfordern die ausdrückliche Zustimmung der Lehrperson.
Die Unterrichtsschranke (§ 60a UrhG) hilft hier nicht weiter: Sie gilt nur im geschlossenen, gesicherten Lehrkreis – externe KI-Dienste sind davon nicht erfasst.
Der temporäre Upload zur eigenen Zusammenfassung kann nach dem Ampel-Check vertretbar sein (kein Training, kein Vorbehalt, keine Weitergabe) – rechtlich ist dieser Weg aber nicht abschließend gesichert. Empfehlung: Im Zweifel die Erlaubnis der Lehrperson einholen.
5) Konfiguration gängiger KI-Dienste
| Dienst | Drittlandtransfer | Training (Standard) | Opt-out möglich |
| Perplexity Pro | SCC (USA) | AN | Manuell aktivieren |
| ChatGPT Free/Plus | EU-U.S. DPF | AN | In Einstellungen |
| ChatGPT Team/Enterprise | EU-U.S. DPF | AUS | Standard AUS |
| Claude Consumer | SCC | AN (seit 09/2025) | Möglich |
| Mistral Le Chat | EU-Server 🇪🇺 | Kein Training | Entfällt |
6) DSGVO und Veröffentlichung
Reine Privatnutzung ohne personenbezogene Daten Dritter fällt unter die Haushaltsausnahme (Art. 2 Abs. 2 lit. c DSGVO) – die DSGVO gilt dann für die eigene Nutzung nicht. Sobald Dokumente jedoch Personenbezüge enthalten (Namen von Forschungssubjekten, Kommilitoninnen und Kommilitonen, Lehrpersonen), greift die DSGVO vollständig: Drittlandtransfer, Datenminimierung und Löschpflichten sind dann zu beachten.
Wer eine KI-gestützte Zusammenfassung oder Analyse, die auf Basis privat kopierter Materialien erstellt wurde, veröffentlicht – etwa im Blog, auf ResearchGate oder in sozialen Medien –, verlässt den Schutzbereich des privaten Kopierrechts. Das private Kopierrecht deckt ausschließlich den eigenen Gebrauch; sobald das Ergebnis öffentlich zugänglich gemacht wird, greift § 19a UrhG (Recht der öffentlichen Zugänglichmachung), und der Urheber des Ausgangsmaterials kann Ansprüche geltend machen. Zusätzlich gilt seit dem 2. August 2025: KI-generierte Inhalte müssen gemäß Art. 50 EU AI Act als solche gekennzeichnet werden – unabhängig davon, ob das Ausgangsmaterial urheberrechtlich geschützt war.
7) Rechtsprechung im Überblick
Die Gerichte haben § 44b UrhG zuletzt unterschiedlich ausgelegt:
| Gericht | Datum | Gegenstand | Ergebnis |
| OLG Hamburg | 28.11.2024 | Crawlen von Fotos für KI-Training (LAION) | § 44b: Upload erlaubt; AGB-Vorbehalt ohne Maschinenlesbarkeit unwirksam – nicht rechtskräftig |
| LG München I | 11.11.2025 | Nutzung von Songtexten durch ChatGPT (GEMA ./. OpenAI) | § 44b: nicht anwendbar – „Memorisierung” geht über TDM hinaus |
Wichtig: Beide Urteile betreffen das Training durch KI-Anbieter – nicht den individuellen Nutzer-Upload. Die Übertragung auf den persönlichen Einsatz ist eine rechtliche Extrapolation. Eine höchstrichterliche Klärung durch den BGH wird für 2026/2027 erwartet.
Quellen
Primärquellen – Gesetzestexte
- Urheberrechtsgesetz (UrhG), §§ 44b, 53, 60a, 60d, 95a, 97 – Stand: Oktober 2024. https://www.gesetze-im-internet.de/urhg/
- EU-Verordnung 2024/1689 (EU AI Act), Art. 50, Art. 113. https://eur-lex.europa.eu/legal-content/DE/TXT/?uri=OJ:L_202401689
- DSGVO (EU) 2016/679, Art. 2 Abs. 2 lit. c, Art. 44 ff. https://eur-lex.europa.eu/legal-content/DE/TXT/?uri=CELEX%3A32016R0679
- Hochschulgesetz NRW (HG NRW), § 69. https://recht.nrw.de/lmi/owa/br_text_anzeigen
Primärquellen – Rechtsprechung
- OLG Hamburg, Urteil vom 28.11.2024, Az. 5 U 104/24 (LAION e.V. / Kneschke). Zusammenfassung: https://datenschutz-rv.de/text-und-data-mining-olg-hamburg-erkennt-schrankenprivileg-an-ki-darf-crawlen/
- LG München I, Urteil vom 11.11.2025 (GEMA ./. OpenAI). Einordnung: https://www.pjm-partner.de/post/ki-urheberrecht-deutschland-lg-muenchen-staerkt-urheberrechte-gegen-ki-systeme
Primärquellen – Amtliche Publikationen
- BMFTR: Urheberrecht in der Wissenschaft. Berlin 2022. https://www.bmftr.bund.de/SharedDocs/Publikationen/DE/1/31518_Urheberrecht_in_der_Wissenschaft.pdf
- Universität Bremen, Wissensplattform Urheberrecht (Stand 2023). https://www.uni-bremen.de/urheberrecht/wissensplattform/
- Bundesregierung, Pressemitteilung vom 10.03.2026: EU-Parlament will Urheberrecht im KI-Zeitalter besser schützen. https://www.bundesregierung.de/breg-de/aktuelles/pressemitteilungen/eu-parlament-will-urheberrecht-im-ki-zeitalter-besser-schuetzen
Sekundärquellen – Juristische Fachpublikationen
- IT-Recht Kanzlei München (RA Daniel Huber): KI mit eigenen Daten füttern – was rechtlich zu beachten ist. November 2025. https://www.it-recht-kanzlei.de/ki-hochladen-inhalte-daten-dsgvo-urheberrecht.html
- Taylor Wessing: Erneut kein Urheberrechtsschutz für KI-generierten Output. Februar 2026. https://www.taylorwessing.com/de/insights-and-events/insights/2026/02/once-again-no-copyright-proetection-for-ai-generated-output
- heyData GmbH: Perplexity AI & Datenschutz im Check. August 2025. https://heydata.eu/magazin/perplexity-ai-and-datenschutz-wie-sicher-sind-deine-daten-wirklich/
- Dr. Kerstin Bäcker (ALAI Deutschland): TDM-Vorbehalte – robots.txt, TDMrep und weitere Standards. Vortrag, Juni 2024. https://www.alai-deutschland.de/vergangene-veranstaltungen.html
- avocado.de: KI und Urheberrecht – das Urteil des LG München I zu Songtexten. https://www.avocado.de/aktuelles/blog/eintrag-ki-und-urheberrecht-das-urteil-des-lg-muenchen-i-zu-songtexten-in-sprachmodellen
- CMS Blog: Vervielfältigung eines Fotos für KI-Training. Januar 2026. https://www.cmshs-bloggt.de/rechtsthemen/kuenstliche-intelligenz/vervielfaeltigung-eines-fotos-fuer-erstellung-eines-ki-training
- Verfassungsblog: LG München – GEMA / OpenAI. https://verfassungsblog.de/lg-munchen-gema-open-ai/
- easyRechtssicher.de: KI und Datenschutz. März 2026. https://easyrechtssicher.de/ki-und-datenschutz/
US-Recht
- FISA Section 702: vistameet.eu. https://vistameet.eu/patriot-act-fisa-702-wie-us-recht-auch-eu-daten-erreichen-kann/
- CLOUD Act: Heise Online. https://www.heise.de/hintergrund/Wie-der-US-CLOUD-Act-das-europaeische-Datenschutzdilemma-verschaerft-10518058.html
Tool-Dokumentationen
- Perplexity AI Help Center, Datenerfassung und DSGVO-Konformität. Stand März 2026. https://www.perplexity.ai/help-center/de/articles/11564572 und https://www.perplexity.ai/help-center/de/articles/11564568
- Ollama (Open Source), offizielle Dokumentation: https://ollama.com/docs
- arXiv.org robots.txt (März 2026): https://arxiv.org/robots.txt