Der Roblox-NoAI-Fall wurde abgewiesen – und der Grund sollte Künstler beunruhigen

Ein Bundesrichter hat am 2. Oktober eine Sammelklage gegen Roblox abgewiesen und entschieden, dass der Kläger nicht nachgewiesen habe, dass die Plattform absichtlich Metadaten aus seinem 3D-Werk entfernt habe. Der Fall ist eine kleine Verfahrensentscheidung mit einem überproportional großen Signal für alle, die sich auf Opt-out-Tags verlassen, um ihre Werke aus dem KI-Training herauszuhalten.

Der Künstler, Austin Beaulier, reichte die Klage im März 2026 ein. Seine Behauptung war, dass Roblox seine 3D-Modelle ohne Einwilligung für das KI-Training verwendet habe und dass der Weg zu dieser Nutzung über die Entfernung der NoAI-Tags aus den Assets geführt habe. Die rechtliche Theorie war ein Verstoß gegen den Digital Millennium Copyright Act: die Entfernung von Urheberrechtsverwaltungsinformationen aus einem Werk.

Der Fall drehte sich um einen Datensatz, von dem die meisten außerhalb der Branche noch nie gehört haben. Objaverse-XL beherbergt Millionen von 3D-Werken, und das Gericht untersuchte, wie Roh-Assets durch Machine-Learning-Vorverarbeitung in numerische Eingaben umgewandelt werden. Bei dieser Umwandlung gehen die Metadaten verloren. Eine Pipeline, die Objekte aufnimmt und Tensoren erzeugt, hat keinen Grund, ein Text-Tag weiterzutragen, und dessen Wegfall geschieht routinemäßig und nicht als Entscheidung.

Richterin Beth Labson Freeman stimmte einem Teil dieser Theorie zu. Das NoAI-Tag qualifiziert sich tatsächlich als Content-Management-Information. Woran die Klage scheiterte, war die Absicht. Der Kläger konnte nicht nachweisen, dass Roblox die Metadaten absichtlich entfernte, und ohne diesen Nachweis hatte der DMCA-Anspruch keinen Bestand.

Warum die Absichtsanforderung das eigentliche Problem ist

Die Entfernung eines Urheberrechtshinweises ist nur dann ein DMCA-Verstoß, wenn sie wissentlich und in unrechtmäßiger Absicht erfolgt. In einer Machine-Learning-Pipeline, die Millionen von 3D-Assets aufnimmt und Rohdateien in numerische Eingaben umwandelt, werden Metadaten typischerweise als Nebeneffekt der Vorverarbeitung verworfen und nicht als vorsätzliche Handlung.

Diese Unterscheidung ist von außen kaum zu beweisen. Ein Urheber kann sehen, dass sein NoAI-Tag aus einem Datensatz verschwunden ist. Was er nicht sehen kann, ist ein Dokument, in dem jemand die Entfernung angeordnet hat, oder eine interne Nachricht, die den Plan beschreibt. Die Pipeline nimmt die Entfernung vor, und Pipelines haben keine Absicht.

Die Entscheidung begründete spezifisch mit Blick auf Objaverse-XL, den Datensatz mit Millionen von 3D-Werken, und darauf, wie Roh-Assets durch Vorverarbeitung in numerische Eingaben umgewandelt werden. Die Feststellung des Gerichts war eng gefasst: Der Kläger hatte keine Tatsachen vorgetragen, die belegen, dass eine Entfernung absichtlich erfolgte.

Der Fall hat also nichts darüber entschieden, ob das Training mit Künstlerwerken ohne Einwilligung rechtmäßig ist. Er hat festgestellt, dass der Weg über die Tag-Entfernung schwer zu beschreiten ist, weil die Beweise, die ein Kläger braucht, in der Pipeline des Beklagten liegen.

Was Kreative daraus mitnehmen sollten

Die Erkenntnis ist, dass Metadaten-Tags im Vergleich zu Nutzungsbedingungen ein schwaches rechtliches Instrument sind. Der Vertrag einer Plattform mit ihren Nutzern ist durchsetzbar, ein in eine Datei eingebettetes Tag nicht, denn der Vertrag verlangt vom Urheber nicht, zu beweisen, was innerhalb eines Vorverarbeitungsschritts passiert ist.

Das ist ein unbequemes Fazit für die vielen Plattformen, die „Keine KI“-Schalter in ihre Upload-Abläufe integriert haben. Diese Schalter sind ein echter Ausdruck von Nutzerpräferenzen und können die Kultur einer Plattform prägen. Als Prozessstrategie leisten sie weniger, als die Leute, die sie anklicken, wohl annehmen.

Die Entscheidung setzt zudem generell eine hohe Beweishürde für Künstler. Fälle, die automatisierte Trainingspipelines betreffen, drehen sich meist darum, was die Pipeline getan hat, und die Protokolle darüber liegen bei der verklagten Partei. Ein Urheber kann das Ergebnis und das Fehlen seines Tags sehen. Alles zwischen diesen beiden Beobachtungen verbirgt sich hinter einem System, das er nicht einsehen kann.

Diese Asymmetrie zieht sich durch jeden Fall dieser Art. Sie ist die strukturelle Realität, wenn man wegen eines automatisierten Prozesses klagt: Der Beklagte besitzt die Aufzeichnungen, und der Kläger muss die Absicht von außen rekonstruieren. Gerichte können Auskunft (Discovery) erzwingen, aber dafür muss man zuerst einen Antrag auf Klageabweisung überstehen – und genau dort endete dieser Fall.

Die andere Seite derselben Woche

In derselben Woche ergingen Entscheidungen, die bei verwandten Fragen in die andere Richtung gingen. Das Third Circuit entschied in Thomson Reuters v. ROSS Intelligence, dass das Kopieren von Westlaw-Headnotes zum Training eines konkurrierenden Rechercheprodukts keine Fair Use war – die erste Entscheidung eines Bundesberufungsgerichts zu einer Fair-Use-Verteidigung im Zusammenhang mit KI-Training. Das Gericht betonte sorgfältig die Grenzen, denn das Modell in diesem Fall war nicht generativ und die Nutzung ersetzte das Originalprodukt unmittelbar.

Ein kalifornischer Richter lehnte es separat ab, eine Klage abzuweisen, die ByteDance beschuldigt, die technischen Schutzmaßnahmen von YouTube umgangen zu haben, um Videos für das Training zu beschaffen. In diesem Fall überwanden die Kläger die Zulässigkeitsschwelle, indem sie behaupteten, ByteDance habe Proof-of-Origin-Token-Parameter außerhalb der autorisierten Wiedergabeumgebung extrahiert und wiederverwendet.

Zusammengenommen zeigen die drei Entscheidungen, dass die Ergebnisse stark davon abhängen, welchen Mechanismus der Kläger nutzt, um an die Trainingsdaten zu gelangen. Die Umgehung einer Zugangskontrolle behauptet eine konkrete Handlung. Die Entfernung eines Metadaten-Tags in einer Vorverarbeitungspipeline muss eine innere Einstellung behaupten.

Dieser Unterschied bestimmt, welche Fälle eingereicht werden und damit, welche Rechtsfragen zuerst beantwortet werden. Kläger tendieren zu Theorien, bei denen die Beweise verfügbar sind, was bedeutet, dass die wachsende Masse an KI-Urheberrechtsstreitigkeiten weniger von den stärksten als von den am besten beweisbaren Argumenten geprägt wird. Ein Künstler, dessen Tag entfernt wurde, mag die klarere Beschwerde und den schwierigeren Fall haben.

Es gibt einen zweiten strukturellen Unterschied in der ByteDance-Entscheidung, der erwähnenswert ist. Das Gericht stützte sich auf die Entscheidung des Ninth Circuit von 2017 in Disney v. VidAngel, wonach eine technische Schutzmaßnahme sowohl als Zugangskontrolle als auch als Kopierkontrolle wirken kann und autorisierte Methoden des Zugriffs auf ein Werk nicht zwangsläufig verhindern, dass eine Maßnahme als Zugangskontrolle gilt. Dieser Präzedenzfall gibt Klägern einen Weg, der nicht vom Nachweis der Absicht abhängt, denn die Umgehung ist eine Handlung und keine innere Einstellung.

Für Künstler lautet der praktische Rat: Lesen Sie die Nutzungsbedingungen, nicht die Tags. Das Tag ist das, was man sehen kann. Der Vertrag ist das, was ein Gericht durchsetzen kann. Und für alle, die eine Trainingspipeline aufbauen, sind die Entscheidungen eine Erinnerung daran, dass sich rechtliche Risiken im Vorverarbeitungsschritt aufbauen – ob jemand eine Absicht niedergeschrieben hat oder nicht.

Was die Branche hören sollte

Die Roblox-Entscheidung ist auch ein Signal dafür, wie Plattformen ihre Trainingsdatensätze strukturieren. Wenn das Entfernen eines Tags in der Vorverarbeitung Routine ist, dann hat jede Plattform mit einem Keine-KI-Schalter und einer Trainingspipeline dasselbe Risikoprofil wie Roblox – und das Risiko hängt davon ab, ob ein Nachweis existiert, dass die Entfernung vorsätzlich war.

Plattformen, die dieses Risiko verringern wollen, haben eine einfache Option: die Entscheidung protokollieren. Eine Pipeline, die ihren Umgang mit Metadaten dokumentiert und Opt-out-Signale beachtet, wo sie kann, befindet sich in einer anderen Beweislage als eine, die still und leise alles verwirft. Das klärt nicht die zugrunde liegende Frage, ob das Training rechtmäßig ist. Es verändert aber, welche Argumente ein Kläger vorbringen kann.

Der Gegendruck besteht darin, dass die Dokumentation von Absicht einen Nachweis schafft. Eine Plattform, die niederschreibt „wir entfernen Metadaten-Tags“, hat eine Tatsache festgehalten, die ein gegnerischer Anwalt gerne hätte. Die rationale Antwort ist, die Richtlinie statt das Ergebnis zu dokumentieren – so sieht verantwortungsvolle Data Governance in den meisten anderen Kontexten aus.