„KI klaut das Internet." Diesen Satz hört man inzwischen oft und er klingt erstmal plausibel. OpenAI, Google und Anthropic haben das frei zugängliche Wissen aus dem Netz eingesammelt und verdienen damit Geld, ohne je gefragt zu haben. Das eigentliche Problem ist aber ein anderes als Diebstahl und betrifft am Ende jeden, der sich auf KI verlässt.
Wissen verschwindet nicht, wenn man es kopiert
Ein Auto kann nur einer fahren. Nimmt es jemand, steht es einem anderen nicht mehr zur Verfügung. Wissen funktioniert anders. Wenn ein KI-Modell einen Blogartikel oder einen Forenbeitrag ausliest, steht dieser Text danach unverändert weiter im Netz und ist für alle anderen genauso nutzbar wie vorher. Ökonomen nennen das ein „nicht-rivales" Gut. Wenn einer es nutzt, hat der nächste deshalb nicht weniger davon. Deshalb trifft der Vorwurf des Diebstahls den Kern nicht. Bei einem Diebstahl fehlt hinterher etwas, beim Auslesen von Wissen fehlt nichts. Die Aufregung über das „Klauen" geht damit am eigentlichen Problem vorbei.
Das Problem beginnt, wenn niemand mehr etwas beiträgt
Plattformen wie Wikipedia oder Stack Overflow funktionieren nur, weil Menschen dort Antworten schreiben, Fehler korrigieren und Artikel ergänzen. Aus genau diesen Beiträgen lernen auch die KI-Modelle. Solange genug Leute mitmachen, wächst der Bestand. Bleiben die Beiträge aus, veraltet er und schrumpft. So ist das Problem entstanden, denn das offene Netz lief lange auf einem stillen Tausch. Man nahm sich eine Antwort und ein Teil der Leute gab im Gegenzug etwas zurück. Eine KI, die einem die Antwort direkt liefert, nimmt einem den Grund, die Quelle überhaupt noch zu besuchen, geschweige denn dort selbst etwas beizutragen. Der Ökonom Mancur Olson hat schon 1965 beschrieben, dass solche frei zugänglichen Güter nicht daran zugrunde gehen, dass zu viele sie nutzen, sondern dass irgendwann zu wenige etwas beitragen.
Bei Stack Overflow und Wikipedia passiert das schon
Das lässt sich inzwischen in Zahlen sehen. Auf Stack Overflow, der wichtigsten Frage-und-Antwort-Seite für Programmierer, wurden im Monat des ChatGPT-Starts über 100.000 Fragen gestellt. Zwei Jahre später war es noch rund ein Viertel davon, Ende 2025 nur noch ein paar Tausend (nachzulesen bei DevClass). Wer heute eine Frage hat, tippt sie in die KI statt ins Forum und hinterlässt dort keine Antwort mehr, von der später jemand anderes lernen könnte. Wikipedia verzeichnete 2025 nach eigenen Angaben rund acht Prozent weniger menschliche Aufrufe und nennt KI-Antworten in Suchmaschinen als einen der Gründe (Bericht der Wikimedia Foundation).
Gleichzeitig steigt die Menge, die abgegriffen wird. Der Infrastruktur-Dienstleister Cloudflare hat im Sommer 2025 gemessen, dass der Crawler von Anthropic rund 38.000 Seiten ausgelesen hat für jeden einzelnen Besucher, den die KI im Gegenzug auf die Originalseite zurückschickte. Bei OpenAI lag das Verhältnis bei etwa tausend zu eins (Cloudflare-Auswertung). Die Anbieter entnehmen also immer mehr und geben immer weniger zurück. Läuft das so weiter, wird die Datenbasis, aus der die KI ihr Wissen zieht, nach und nach dünner.
Die KI-Anbieter kennen das Problem selbst
Am deutlichsten wird das daran, dass die Anbieter es selbst beschreiben. Eine vielbeachtete Studie im Fachjournal Nature zeigte 2024 den sogenannten „Model Collapse". Trainiert man KI-Modelle immer wieder mit den Texten ihrer Vorgänger, also mit KI-Output statt mit menschlichem Original, werden die Ergebnisse von Generation zu Generation schlechter. Erst fallen die seltenen Fälle weg, am Ende kommt nur noch Unsinn heraus. Ob es im Alltag wirklich so weit kommt, ist umstritten, weil es hilft, neue menschliche Daten zu ergänzen statt die alten zu ersetzen. Der entscheidende Punkt steht aber nüchtern in derselben Studie. Echte, von Menschen geschriebene Daten aus der Zeit vor der KI werden dadurch „zunehmend wertvoll". Die Anbieter behandeln menschliches Wissen also längst als knappe Ressource, die sie sich sichern müssen.
Wer profitiert und wer verliert
Hinter all dem steht eine Verschiebung, die man klar benennen kann. Es profitieren einige wenige Unternehmen, die das gemeinsame Wissen vieler in ein bezahltes Produkt verwandeln. Wer dieses Wissen ursprünglich erstellt hat, bekommt nichts zurück und verliert noch dazu die Aufmerksamkeit, die früher auf seine Seite kam. Und langfristig verlieren alle, die auf verlässliche Informationen angewiesen sind, weil der gemeinsame Bestand schrumpft, aus dem sich am Ende auch die KI bedient. Dahinter steckt eine größere Frage. Was passiert mit einer Gesellschaft, in der kaum noch jemand sein Wissen aufschreibt, weil die Maschine die Antwort ohnehin liefert? Wissen ist bisher im Austausch zwischen Menschen gewachsen, die erklärt, widersprochen und korrigiert haben. Fällt dieser Austausch weg, bleibt am Ende eine Handvoll Modelle auf einem alternden Wissensstand, dem alle anderen glauben müssen.
Was das für Unternehmen bedeutet
Für Unternehmen ist das keine theoretische Frage. Wer KI nutzt, um Texte zu entwerfen oder sich schnell in ein Thema einzuarbeiten, verlässt sich auf eine Datenbasis, die gerade kleiner wird, während sie überall als unerschöpflich verkauft wird. Daraus ergeben sich drei konkrete Punkte. Erstens sollte man wichtige Antworten gegenprüfen, besonders bei aktuellen oder speziellen Themen, denn dort ist die Datenlage am dünnsten. Zweitens behält geprüftes, von Menschen erstelltes Wissen seinen Wert, also das eigene Erfahrungswissen, das Wissen der Mitarbeiter und die Inhalte auf der eigenen Website. Drittens lohnt sich ein nüchterner Blick auf jedes KI-Werkzeug. Woher stammen die Daten und was passiert, wenn dieser Nachschub ausbleibt?
Bisher dreht sich die Debatte fast nur darum, dass KI sich bedient. Die wichtigere Frage ist, wer das Wissen künftig überhaupt noch erzeugt, von dem am Ende alle leben.