Open-Source-Lizenzen erlauben Dritten, den Code einzusehen, zu verändern und zu verbreiten. Dabei knüpfen sie die Nutzung und Bearbeitung jedoch an bestimmte Bedingungen. Der sogenannte Copyleft-Effekt ist ein zentrales Lizenzprinzip, das dafür sorgt, dass abgeleitete Werke derselben Lizenzpflicht unterliegen wie die Ursprungssoftware. Der Copyleft-Effekt wurde ursprünglich entwickelt, um die Freiheit von Quelltexten und die Nutzung, Modifikation und Weitergabe von Open-Source-Software auch in allen Folgeversionen zu gewährleisten. Wer eine Software mit Copyleft-Lizenz also verändert oder in eine andere Software integriert und diese weiterverbreitet, ist verpflichtet, den Quelltext der abgeleiteten Software offenzulegen und unter derselben Copyleft-Lizenz weiterzugeben.

Mit der zunehmenden Verwendung von KI-gestützter Softwareentwicklung stellt sich auch die Frage neu, wie Lizenz- und Copyleft-Verpflichtungen zu interpretieren sind. Tools für KI-gestütztes Codieren ermöglichen es Code-Entwicklern, Code effizienter zu schreiben. Code-Generatoren wie GitHub Copilot oder Loveable greifen beim Training häufig auf große Mengen öffentlich verfügbaren Quellcodes zurück, darunter auch Open-Source-Code mit Copyleft-Lizenz. Beim Einsatz solcher Tools können Unternehmen mit Urheberrechts- und Open-Source-Lizenzproblemen konfrontiert sein. Insbesondere wenn solche Systeme auf Copyleft-Code trainiert werden und dann neuen Quelltext ausgeben, stellt sich die Frage, ob der generierte Code als „abgeleitetes Werk” gilt, das den Lizenzpflichten unterliegt.  

Rechtliche und wirtschaftliche Implikationen des Copyleft-Effekts für Unternehmen

Urheberrechtliche Unsicherheiten

Noch ist weder rechtlich noch technisch abschließend geklärt, ob und wann eine Trainingsnutzung bzw. ein generierter Output eine urheberrechtlich relevante Nutzung oder Ableitung darstellen. Nach derzeit herrschender Meinung ist KI-generierter Code selbst nicht urheberrechtlich schutzfähig und muss gemäß den Nutzungsbedingungen des verwendeten KI-Tools in die Public Domain gestellt werden. Eine Urheberrechtsverletzung kann daher vorliegen, wenn die KI lizensierten Code ohne ordnungsgemäße Quellenangabe reproduziert oder der generierte Code von einem KI-Tool übernommen wird und die Verwendung dieses Codes den Open-Source-Lizenzbedingungen nicht entspricht.

Unternehmen, die KI-Tools in der Softwareentwicklung einsetzen, sollten daher:

• Transparenz über Trainingsdaten und Lizenzen verlangen,
• die Herkunft von generiertem Code dokumentieren, und
• interne Richtlinien zum Umgang mit KI-Output etablieren.

Lizenzpflichten und Compliance-Risiken

Unternehmen, die Copyleft-Software in eigene Produkte integrieren, müssen sorgfältig prüfen, ob dadurch eine „Abhängigkeit“ oder „Verkopplung“ im lizenzrechtlichen Sinne entsteht. Wenn ein Softwareentwickler Open-Source-lizenzierten Code integriert, könnte dies den gesamten proprietären Quellcode „verunreinigen“ und er wird als Open-Source-Code betrachtet. In diesem Fall würde die Lizenz des Open-Source-Codes auf ihn angewendet werden und er müsste veröffentlicht werden. Je nach Lizenzvariante kann die Offenlegungspflicht entweder für die gesamte Software (starkes Copyleft) oder nur für bestimmte, direkt verknüpfte Komponenten (schwaches Copyleft) gelten.

Werden diese Effekte übersehen, drohen Lizenzverstöße. Diese können Unterlassungs-, Schadensersatz- und Rückrufansprüche nach sich ziehen. Darüber hinaus sind potenzielle Imageschäden durch öffentlich gewordene Lizenzverletzungen nicht zu unterschätzen.

Minderung der Risiken, die mit der Verwendung von KI zur Entwicklung neuer Softwarecodes verbunden sind: Technische und organisatorische Anforderungen

Wie lässt sich das Risiko einer versehentlichen Verletzung von Open-Source-Lizenzen und Urheberrechten also vermeiden oder minimieren?

Zur Vermeidung solcher Risiken ist ein systematisches Open-Source-Compliance-Management erforderlich. Durch Maßnahmen wie eine komponentenbezogene Dokumentation, eine Lizenzprüfung bei der Integration von Fremdcode und klare Entwicklungsrichtlinien kann das Risiko einer unbeabsichtigten Verwendung gemindert werden. Die Einhaltung der Lizenz- oder OSS-Bedingungen muss durch eine stringente Eingabekontrolle gewährleistet sein. Die Identifikation lizenzierten Open-Source-Codes kann entweder durch manuelle Überprüfung des Codes oder mithilfe automatisierter Code-Scanning-Tools erfolgen.

Es ist somit empfehlenswert, ein unternehmensinternes OSS-Compliance-Programm einzurichten. Folgende organisatorische und technische Maßnahmen können dabei behilflich sein:

• Die Erteilung von Arbeitsanweisungen an Programmierer, um sicherzustellen, dass die KI-generierten Code-Komponenten, die in den Softwarecode integriert wurden, überprüft, angepasst und/oder modifiziert werden.
• Die Erstellung einer White-/Blacklist von Codierungswerkzeugen.
• Die Implementierung des Human-in-the-Loop-Prinzips und die klare Dokumentation der menschlichen Beteiligung an der KI-gestützten Entwicklung.

Im Rahmen der Ausgabekontrolle ist außerdem die Sicherstellung der erforderlichen Unterscheidung vom Quellcode zu berücksichtigen.

Fazit: Copyleft – eine Chance oder ein Risiko?

• Durch den Copyleft-Effekt können Unternehmen auf qualitativ hochwertige Open‑Source‑Bausteine aufbauen.
• Es besteht jedoch keine Gewissheit, dass von KI generierter Code urheberrechtlich geschützt ist.
• Auch besteht das Risiko, dass der eigene Softwarecode dadurch faktisch „infiziert“ wird und ebenfalls offengelegt werden muss.
• Durch die Dokumentation menschlicher Beiträge, die Durchsetzung klarer unternehmensinterner Compliance-Richtlinien, sowie die Aufrechterhaltung strenger Überprüfungen und Kontrollen können Softwareentwickler KI-Tools verwenden, um Code-Komponenten zu generieren und gleichzeitig unnötige Haftungsrisiken vermeiden.
• Eine richtige Lizenzauswahl und -bewertung ist daher eine Kernaufgabe für das Compliance-Team.

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