KI-Codetools und Open-Source-Lizenzen: Risiken für Entwickler

Immer mehr Entwickler – vom Startup-Gründer bis zum Hobby-Programmierer – nutzen KI-Assistenztools wie GitHub Copilot, Amazon CodeWhisperer oder TabNine als “AI-Pair-Programmer”. Diese Tools schlagen Codezeilen oder ganze Funktionen vor und versprechen erheblichen Produktivitätsschub. Doch so genial diese KI-Codetools aus Nerd-Sicht sind, die juristische Seite ruft Fragezeichen hervor. Wem gehört der von der KI generierte Code? Und kann es passieren, dass einem dabei fremdes Urheberrecht oder Open-Source-Lizenzen „in den Code rutschen“? Genau diese Lizenzrisiken rücken nun in den Fokus – ein Thema, das Entwickler in Deutschland unbedingt auf dem Schirm haben sollten.

Fremder Code aus der KI: Urheberrecht und Copilot-Debatte

Die Trainingsgrundlage von KI-Codegeneratoren wie GitHub Copilot besteht aus riesigen Mengen öffentlich verfügbaren Quellcodes – teils Open Source unter strengen Lizenzen wie der GPL. Copilot wurde z.B. auch mit GPL-lizenzierten GitHub-Repositories trainiert. Das führte schnell zu Kritik aus der Open-Source-Community: Wenn Copilot Code vorschlägt, der eigentlich unter Copyleft-Lizenzen steht, könnten Nutzer unwissentlich gegen diese Lizenzbedingungen verstoßen. So argumentierten einige, Copilot sei eine Form von “Open-Source-Laundry” – also ein Waschen von fremdem GPL-Code zu scheinbar lizenzfreiem KI-Output.

Tatsächlich gibt es das Szenario der “Copyleft-Überraschung”: Eine KI schlägt einen Code-Schnipsel vor, der ursprünglich z.B. aus einer GPL-Bibliothek stammt. Nimmt ein Entwickler diesen Vorschlag an und integriert ihn in ein proprietäres Produkt, verpflichtet die GPL-Lizenz eigentlich dazu, das gesamte Produkt unter GPL zu stellen. Für ein Startup, das sein Softwareprodukt kommerziell halten will, wäre das ein Fiasko. GitHub’s Copilot institutionalisiert dieses Risiko, warnt ein Kritiker, und wer es für nicht-freie Software nutzt, könnte am Ende gezwungen sein, seinen Code unter eine ungewollte Open-Source-Lizenz zu stellen. Kurz gesagt: KI-Vorschläge können Lizenzpflichten „einschleusen“, ohne dass man es sofort merkt.

US-Klage gegen GitHub Copilot und Microsofts Reaktion

Die Problematik ist dabei keineswegs nur theoretisch. In den USA läuft(e) eine Sammelklage von Entwicklern gegen GitHub, Microsoft und OpenAI, die hinter Copilot stehen. Die Kläger monierten, Copilot greife auf öffentlich lizenzierte Open-Source-Projekte zurück und spucke Code-Vorschläge aus, ohne sich um die ursprünglichen Lizenzen zu scheren, z.B. ohne den geforderten Lizenztext oder Copyright-Hinweise. Microsoft und GitHub entgegneten, echte 1-zu-1-Kopien kämen nur selten vor. Tatsächlich hat ein Gericht in Kalifornien einige urheberrechtliche Vorwürfe kürzlich abgewiesen, weil die Kläger keinen identischen Kopien ihres Codes durch Copilot nachweisen konnten. GitHub verwies darauf, man habe sogar einen Filter eingebaut, der allzu ähnliche Vorschläge zu bekanntem Open-Source-Code unterdrücken kann. Allerdings ließ das Gericht einen anderen Punkt weiterlaufen: Mögliche Verstöße gegen Open-Source-Lizenzbedingungen. Wenn Copilot nämlich Code ohne Quellenangabe reproduziert, könnte das als Bruch der Lizenzvereinbarung gewertet werden. Mit anderen Worten: Selbst wenn urheberrechtlich kein Verstoß vorliegt, können Lizenzauflagen aus Open-Source-Code verletzt werden – ein Aspekt, der juristisch noch geklärt wird.

Angesichts der Debatten versucht Microsoft, die Wogen zu glätten: Im Herbst 2023 kündigte der Konzern eine “Copilot Copyright Commitment” an – im Grunde eine Haftungsfreistellung für zahlende Copilot-Kunden. Microsoft versprach, Entwickler von Haftungsrisiken freizustellen, falls Dritte sie wegen Urheberrechtsverletzungen durch Copilot-Code verklagen. Konkret hieß es: Sollte ein Copilot-Nutzer wegen der Verwendung von Copilot oder dessen Output urheberrechtlich belangt werden, wird Microsoft den Kunden verteidigen und etwaige Strafen oder Vergleiche zahlen – vorausgesetzt, man hält sich an die eingebauten Filter und Richtlinien. Diese Zusage klingt beruhigend, hat aber Limits: Sie gilt nur für kommerzielle Kunden (z.B. Copilot for Business) und Microsoft erwartet, dass man die Guardrails (Inhaltsfilter etc.) nicht umgeht. Kritiker sprechen dennoch von einem Marketing-Trick. Tatsächlich stellte Microsoft in einer Stellungnahme gegenüber Behörden klar, dass Nutzer letztlich verantwortlich bleiben, wenn sie KI-Tools einsetzen – analog zur Nutzung eines Kopierers oder Computers. Für deutsche Entwickler heißt das: Verlasst euch nicht blind auf irgendwelche Freibriefe. Auch wenn Microsoft im Hintergrund mitverteidigt, bei Lizenzverstößen sitzt man schnell selbst mit im Boot.

Amazon CodeWhisperer & Co: Ähnliche Probleme, andere Ansätze

GitHub Copilot mag der bekannteste KI-Codetool sein, aber ähnliche Herausforderungen gelten für andere Tools (Amazon CodeWhisperer, TabNine, CodeGPT etc.). Interessant: Amazon CodeWhisperer hat die Problematik erkannt und einen anderen Weg gewählt. CodeWhisperer analysiert seine Vorschläge und warnt aktiv, wenn ein Snippet einem Open-Source-Trainingscode ähnelt. Dann liefert es gleich den Repository-Link und die Lizenzinfo mit. So weiß der Entwickler sofort, dass dieser Vorschlag z.B. unter Apache-2.0 steht und kann bewusst entscheiden, ob er ihn nutzt. Amazon wirbt damit, der einzige KI-Coding-Assistent zu sein, der solche Lizenz-Referenzen anzeigt und riskante Vorschläge filtern oder flaggen kann. Dieses “Reference Tracking” erhöht das Bewusstsein: Der KI-Code kommt nicht aus dem Nichts, und manchmal steckt eben konkrete Open-Source-Software dahinter. Andere Tools wie TabNine oder AlphaCode sind ebenfalls trainiert auf öffentlichen Repos – wie sie Lizenzthemen handhaben, ist aber weniger transparent. Als Entwickler sollte man daher bei allen KI-Vorschlägen im Hinterkopf behalten: Kann dieser Code-Abschnitt aus einem bestehenden Projekt stammen? Im Zweifel lieber prüfen.

Best Practices: Lizenzfallen vermeiden

Wie kann man sich nun in der Praxis schützen, ohne auf die tollen KI-Helfer verzichten zu müssen? Einige Best Practices für Entwickler und Teams:

• KI-Output prüfen: Behandelt KI-Vorschläge nicht als automatische Freeware. Bei größeren Code-Blöcken lohnt ein kurzer Check – z.B. den Codeabschnitt googeln oder in einer Code-Suchmaschine eingeben. Findet sich derselbe Code in einem bekannten Open-Source-Projekt, heißt es Vorsicht!.
• Copilot-Filter nutzen: GitHub hat für Copilot eine Option eingeführt, die Vorschläge aus öffentlichen Quellen erkennt und auf Wunsch blockiert. Aktiviert solche Filter, um offensichtliche Lizenzverletzungen zu vermeiden.
• Lizenz-Scanning-Tools einsetzen: Es gibt Tools, die euren Code auf enthaltene Open-Source-Komponenten scannen (z.B. Black Duck, FOSSA, Snyk). Diese erkennen oft sogar kopierte Snippets und können die zugehörige Lizenz benennen. Gerade Startups sollten solche License Compliance Tools in ihren CI-Prozess integrieren, um keine unbekannten blinden Passagiere im Code zu haben.
• Interne Richtlinien & Code Reviews: Etabliert einen Prozess, in dem Pull Requests oder neue Code-Vorschläge auch auf Lizenzfragen geprüft werden. Entwickler sollten verpflichtet sein zu vermerken, woher externer Code stammt (StackOverflow-Schnipsel, Open-Source-Library, KI-Assistent etc.). Lieber einmal mehr nachfragen: “Hast du den Code selbst geschrieben?” – Besonders bei Juniors oder externen Beiträgen.
• Whitelist/Banlist für Lizenzen: Definiert als Team, welche Open-Source-Lizenzen unproblematisch sind (z.B. MIT, Apache 2.0 – permissiv) und welche vermieden werden (z.B. GPLv3 in proprietärer Software, wegen der Ansteckungsgefahr). Wenn die KI einen Algorithmus aus einer GPL-Quelle vorschlägt, sollte jeder wissen: Finger weg, außer man ist bereit, den eigenen Code auch Open Source zu stellen.
• Dokumentation und Attribution: Falls ihr doch Open-Source-Codefragmente nutzt, dokumentiert dies sauber. Ein LICENSE-File oder ein Verweis im Quelltext (Kommentar mit Ursprung) kann später nachweisen, dass ihr die Lizenzauflagen ernst nehmt (z.B. Nennung des Originalautors oder Beifügen der Lizenzdatei, wo erforderlich).

Diese Maßnahmen mögen extra Aufwand bedeuten – aber sie schützen euer Projekt vor bösen Überraschungen. Nichts ist schlimmer, als kurz vor Launch festzustellen, dass ein Kernstück eurer App eigentlich unter GPL steht, weil ein KI-Tool es “geliehen” hat.

Code auf GitHub veröffentlichen: Öffentlich vs. privat

Abseits von KI-Codegeneratoren gibt es noch eine andere Baustelle: Ihr eigener Code und GitHub. Viele Startups und Hobby-Teams nutzen GitHub, um zusammenzuarbeiten. Doch darf man einfach Code auf GitHub hochladen? Was, wenn man GitHub nur als internes Repository verwenden will? Und muss man vertraglich regeln, ob andere den Code forken oder herunterladen dürfen?

Zunächst: GitHub bietet sowohl öffentliche als auch private Repositories. Wenn Sie ein Projekt öffentlich stellen, kann prinzipiell jeder GitHub-Nutzer Ihren Code einsehen, forken und herunterladen. Forking ist eine Kernfunktion von GitHub – dabei wird eine Kopie Ihres Repos in einem anderen Account erstellt. Rechtlich gilt: Wenn Sie keine Lizenzdatei hinzufügen, bleibt Ihr Code zwar urheberrechtlich geschützt (“All Rights Reserved”), aber andere dürfen ihn auf der Plattform dennoch forken und anschauen – das erlaubt GitHub laut Nutzungsbedingungen. Ohne ausdrückliche Lizenz ist jedoch unklar, was Dritte außerhalb von GitHub damit tun dürfen. Im Zweifel dürfen sie den Code nicht einfach in eigene Projekte übernehmen, da keine Nutzungsrechte gewährt wurden. Das ist aber weder für Sie noch für potenzielle Open-Source-Beiträger eine wünschenswerte Situation.

Unser Tipp: Wenn Sie einen öffentlichen GitHub-Repo haben, wählen Sie bewusst eine Lizenz. Soll der Code Open Source sein und Wiederverwendung erlauben, bieten sich permissive Lizenzen an wie MIT oder Apache 2.0 – damit dürfen andere Ihren Code nutzen, ändern, forken, sogar kommerziell, meist nur mit Pflicht zur Erwähnung/Aufnahme des Lizenztexts. Wollen Sie dagegen, dass Änderungen ebenfalls offengelegt werden müssen, ist eine copyleft-Lizenz wie GPL passend – dann darf zwar jeder forken, aber Weiterverteilung zwingt zur gleichen Lizenz. Wichtig ist: Keine Lizenz, keine Klarheit – das schadet eher. Für SEO-Zwecke sei gesagt: Begriffe wie Open-Source-Lizenz auswählen, Code auf GitHub lizenzieren und Repository forken sollten jedem Gründer geläufig sein 😉.

Wenn Sie GitHub nur privat nutzen möchten (z.B. als internes Code-Repository für Ihr Startup-Team), ist das absolut legitim. Private Repos sind nur für eingeladene Mitglieder sichtbar. Niemand externes kann den Code forken oder sehen. In diesem Fall müssen Sie keine Open-Source-Lizenz vergeben, da der Code gar nicht veröffentlicht wird. Allerdings sollten intern klare Regeln gelten, wer Zugriff hat und dass der Code vertraulich bleibt (NDA intern). GitHub selbst hat für private Repos natürlich auch Nutzungsbedingungen, aber solange Sie keine widerrechtlichen Inhalte hochladen, können Sie GitHub als Remote-Git-Server benutzen, ohne automatisch irgendwelche Rechte an Dritte abzutreten. Achten Sie nur darauf, keine geheimen Schlüssel oder sensiblen Daten aus Versehen öffentlich zu pushen – ein häufiges Security-Risiko bei unvorsichtigen Teams.

Muss man regeln, dass andere forken dürfen? – Wenn der Code öffentlich und Open Source ist, regelt die gewählte Lizenz bereits, was andere dürfen. Forks auf GitHub geschehen sowieso ständig; mit einer Lizenz wie MIT oder GPL räumen Sie offiziell die Erlaubnis dazu ein. Wenn Sie nicht möchten, dass andere Ihren Code nutzen, sollten Sie ihn nicht öffentlich stellen. Ein “public, aber bitte nicht anfassen” funktioniert praktisch und rechtlich nicht gut – öffentliche Repos ziehen immer Interesse auf sich.

Lizenzvereinbarungen im Team und mit Freelancern

Gerade in Startups arbeiten oft externe Entwickler oder Freelancer mit. Hier ist besondere Sorgfalt geboten, was die Verträge angeht, damit es später kein böses Erwachen gibt:

• Klare Rechteübertragung: Im Entwickler- oder Freelancer-Vertrag sollte eindeutig stehen, dass alle Urheberrechte/Nutzungsrechte an der erstellten Software auf das Unternehmen übertragen werden. In Deutschland behält der Urheber (Programmierer) zwar unveräußerliche Urheberpersönlichkeitsrechte, aber die ausschließlichen Nutzungsrechte an Code lassen sich vertraglich voll übertragen. So stellen Sie sicher, dass die Firma den Code nach Belieben nutzen, ändern und auch veröffentlichen (z.B. auf GitHub) darf, ohne den Entwickler extra fragen zu müssen. Falls Sie planen, Teile des Codes Open Source zu stellen, sollte der Vertrag dies abdecken – etwa durch eine Klausel, dass der Auftraggeber berechtigt ist, den Code unter einer Open-Source-Lizenz zu veröffentlichen.
• Open-Source-Einsatz regeln: Vereinbaren Sie mit Mitarbeitern und Freelancern, ob und welche Open-Source-Komponenten verwendet werden dürfen. Beispielsweise kann im Vertrag stehen, dass keine Copyleft-lizenzierte Software (GPL etc.) ohne Zustimmung integriert werden darf. So vermeiden Sie, dass ein Entwickler unbemerkt eine GPL-Bibliothek einbaut, was Ihr gesamtes Produkt lizenztechnisch „anstecken“ könnte. Erlauben Sie Open-Source nur mit kompatiblen Lizenzen (z.B. MIT, Apache) und verlangen Sie, dass eine Liste aller Open-Source-Dependencies geführt wird.
• Gewährleistung und Freistellung durch den Entwickler: Lassen Sie sich zusichern, dass der gelieferte Code frei von Rechten Dritter ist – d.h. nicht einfach kopiert wurde und keine Lizenzen verletzt. Viele Freelancer übernehmen in Verträgen eine Gewährleistung, dass sie nur Originalcode liefern oder alle verwendeten fremden Codes deklarieren. Falls doch ein versteckter Lizenzverstoß auftaucht (z.B. der Entwickler hat Stackoverflow-Code kopiert, der unter CC-BY-SA steht, ohne es zu sagen), sollte der Vertrag eine Haftungsfreistellung zugunsten des Startups vorsehen. Der Entwickler müsste dann für etwaige Schäden oder Ansprüche geradestehen.
• Im Zweifel: Mitwissen einholen: Manche Freelancer sind sich der Lizenz-Thematik gar nicht bewusst. Führen Sie daher frühzeitig Gespräche darüber. Wenn Ihr Startup vorhat, den erstellten Code später auf GitHub zu veröffentlichen (etwa als Open-Source-Projekt oder sichtbares Portfolio), kommunizieren Sie das klar. Niemand soll im Nachhinein überrascht sein, dass sein Beitrag öffentlich einsehbar wurde. Zwar erlauben die meisten Verträge dem Auftraggeber ohnehin solche Veröffentlichungen, aber aus Fairness und Transparenz ist ein offenes Wort sinnvoll – es fördert auch die Akzeptanz bei Entwicklern, ihren Code unter einer bestimmten Lizenz zu veröffentlichen.
• Umgang mit Apache/MIT-Lizenzen: Was ist, wenn ein Entwickler Apache-2.0-lizenzierte Snippets nutzt? Apache 2.0 ist eine erlaubte Lizenz, aber sie hat Bedingungen: u.a. Beibehaltung von Lizenz- und Copyright-Hinweisen im Quellcode oder in Dokus. Stellen Sie sicher, dass im Projekt alle erforderlichen NOTICE- oder LICENSE-Dateien vorhanden sind, wenn Apache-Code integriert wurde. Ähnliches gilt für MIT-Lizenz – sehr frei, aber oft wird ein kurzer Lizenztext mit Autorennennung verlangt. Diese formaljuristischen Pflichten sollten im Vertrag erwähnt oder durch interne Policies abgedeckt sein (“Bei Einbindung von Open-Source-Code sind alle Lizenzauflagen einzuhalten, etwa MIT-Copyright-Hinweise in den Sourcecode aufzunehmen”).
• Geheimhaltung und internes Github: Wenn ein Freelancer im internen GitHub-Repo mitarbeitet, gehört das in eine Geheimhaltungsvereinbarung (NDA). Code, der nicht öffentlich sein soll, muss als vertraulich gelten. Der Freelancer sollte sich verpflichten, nichts daraus eigenmächtig in öffentliche Repos zu stellen oder anderweitig weiterzugeben. Gerade wenn man später vielleicht nur Teile des Codes open-source stellen will, muss klar sein, dass der Rest intern bleibt.

Zusammengefasst: Mit sauberen Verträgen stellen Sie sicher, dass Ihr Startup die volle Kontrolle über den Code und dessen Lizenzierung hat. Im Zweifel sollte ein juristischer Blick auf Entwicklerverträge erfolgen – besonders wenn man vorhat, Code zu veröffentlichen oder wenn man streng regulierte Open-Source-Lizenzen vermeiden muss.

Fazit: Nerdige Tools mit Verantwortung nutzen

KI-Codetools wie GitHub Copilot & Co. sind faszinierende Helfer, die unsere Developer-Herzen höherschlagen lassen – der Nerd in mir freut sich über zeitsparende Autocomplete-Magie. Doch der Jurist in mir hebt mahnend den Finger: Ohne Bewusstsein für Open-Source-Lizenzrisiken kann der Spaß schnell enden. Gerade in Deutschland, mit strengen Urheberrechtsgrundsätzen, gilt: Verlasse dich nicht darauf, dass KI-Output schon unproblematisch sein wird.

Für Startups, Spieleentwickler-Teams und Hobbyprojekte heißt das konkret: Nutzt die neuen KI-Assistenten, aber bleibt wachsam. Prüft größere Code-Snippets, implementiert Tools und Policies zur Lizenz-Compliance und schult euer Team. Wenn ihr Code auf GitHub teilt, wählt eine passende Lizenz oder haltet das Repository privat, je nach euren Zielen. Und stellt vertraglich sicher, dass alle Mitwirkenden an einem Strang ziehen – in Unkenntnis entstandene Lizenzverstöße können Jahre später zum Bumerang werden.

Am Ende soll Technologie uns helfen und nicht durch rechtliche Stolperfallen ausbremsen. Mit ein bisschen Weitsicht und den oben skizzierten Best Practices könnt ihr die Vorteile von KI-Codetools genießen, ohne dass euch Open-Source-Lizenzen heimlich ein Bein stellen. Denn niemand möchte die Situation erleben, sein stolzes Startup-Projekt plötzlich zwangsoffenlegen zu müssen, nur weil irgendwo still und leise GPL-Code hineingeraten ist. In diesem Sinne: Happy Coding – und stets sauberen Code! 🧑‍💻👩‍⚖️

Author: Marian Härtel

Marian Härtel ist Rechtsanwalt und Fachanwalt für IT-Recht mit einer über 25-jährigen Erfahrung als Unternehmer und Berater in den Bereichen Games, E-Sport, Blockchain, SaaS und Künstliche Intelligenz. Seine Beratungsschwerpunkte umfassen neben dem IT-Recht insbesondere das Urheberrecht, Medienrecht sowie Wettbewerbsrecht. Er betreut schwerpunktmäßig Start-ups, Agenturen und Influencer, die er in strategischen Fragen, komplexen Vertragsangelegenheiten sowie bei Investitionsprojekten begleitet. Dabei zeichnet sich seine Beratung durch einen interdisziplinären Ansatz aus, der juristische Expertise und langjährige unternehmerische Erfahrung miteinander verbindet. Ziel seiner Tätigkeit ist stets, Mandanten praxisorientierte Lösungen anzubieten und rechtlich fundierte Unterstützung bei der Umsetzung innovativer Geschäftsmodelle zu gewährleisten.