Rechtsgutachten zu KI-basiertem Schreiben an Hochschulen

Rechtliche Fragen zum Umgang mit textgenerierender KI wie ChatGPT sind an den Hochschulen immer drängender geworden: Wer ist Urheber:in eines KI-generierten Textes? Besteht eine Kennzeichnungspflicht bei der Nutzung in prüfungsrelevanten Arbeiten? Müssen Prüfungsordnungen vor dem Hintergrund der neuen Technologien geändert werden?

Das Projekt KI:edu.nrw am Zentrum für Wissenschaftsdidaktik der Ruhr-Universität Bochum konnte Fragen wie diese nun erstmals ausführlicher rechtlich bewerten lassen. Als Gutachter wurde dabei Prof. Dr. Thomas Hoeren von der Westfälischen Wilhelms-Universität Münster tätig. Abrufbar ist das Dokument über diese Pressemitteilung der Ruhr-Universität Bochum. Einige Schlaglichter auf die Ergebnisse:

• Die Frage danach, ob eine textgenerierende KI Urheber:innenschaft an einem Text beanspruchen kann, sei deutlich zu verneinen.

• Zugleich zeigt das Gutachten aber auf, dass Nutzer:innen KI-basierter Software durchaus Urheber:innenrschaft an einem Text, der mithilfe von KI erstellt wurde, beanspruchen können, wenn sie ein ausreichendes Maß an geistiger Eigenleistung beigesteuert haben.

• Ob Kennzeichnungspflichten bestehen, ist abhängig von den jeweils geltenden rechtlichen Vorschriften – die in Bezug auf KI-Tools zwar meist wohl nicht unbedingt verändert werden müssten, aus Transparenzgründen aber doch häufig verändert werden sollten. Auch dann käme es aber häufig darauf an, den Einzelfall – auch im Fachkontext – zu betrachten.

Dem Gutachten vorangestellt ist eine Einführung von Dr. Peter Salden, Nadine Lordick und Maike Wiethoff (Zentrum für Wissenschaftsdidaktik der Ruhr-Universität Bochum). In dieser werden didaktische Perspektiven darauf aufgezeigt, welche Rolle das wissenschaftliche Schreiben in Forschung und Lehre spielt und wie sich KI-basierte Schreibtools darauf auswirken können. Die Diskussion um textgenerierende KI birgt die Chance, sich noch einmal grundsätzliche Fragen zu stellen: Welche Bedeutung hat das Schreiben in Wissenschaft und Lehre? Was sollen Studierende lernen? Wie sieht gute Lehre aus? Hochschulen sind also immer noch gefragt, sich mit dem Thema auseinanderzusetzen und im Austausch zwischen Lehrenden und Studierenden geeignete Wege zur Integration KI-basierter Anwendungen zu finden.