Openness und AI – Alliierte oder natürliche Feinde?

Open Access war nie nur ein Leserecht für Menschen. Wer Wissen öffnet, öffnet es für neue Formen des Suchens, Arbeitens und Verbindens. AI ist deshalb kein Betrug an Open Access – sie ist sein Stresstest.

Eine alte Idee trifft auf eine neue Maschine

Die internationale Diskussion über Openness und Artificial Intelligence ist in eine merkwürdige Phase geraten. Zwei Bewegungen, die vom freien Fluss des Wissens leben, werden plötzlich wie Gegner behandelt. AI-Unternehmen greifen auf offene wissenschaftliche Texte und Daten zu. Daraus entstehen Modelle, Produkte und Unternehmenswerte. Manche Vertreter der Open-Access-Bewegung empfinden das als Extraktion: Die Wissenschaft öffnet, andere verdienen, jetzt auch in neuen Kanälen.

Die Einwände sind nicht aus der Luft gegriffen und daher ernstzunehmen. Häufig fehlen Creative-Commons-Attribution und Transparenz. Automatisierte Zugriffe belasten Repositorien. Fehler können in Modelle eingehen und von dort in den wissenschaftlichen Diskurs zurückkehren. Und wenn wenige Unternehmen offene Wissensbestände in geschlossene Systeme verwandeln, entsteht eine neue Machtkonzentration.

Doch daraus folgt nicht, dass Openness und AI natürliche Feinde wären. COAR, der internationale Verband wissenschaftlicher Repositorien, bezeichnet beide 2026 als strukturell voneinander abhängig – und empfiehlt ausdrücklich, für gutartige maschinelle Nutzung offen zu bleiben. Creative Commons warnt zugleich vor einer defensiven Schließung: Restriktivere Lizenzen, CAPTCHAs und pauschale Bot-Sperren träfen nicht nur große AI-Anbieter, sondern gleich das gesamte Ökosystem aus Forschung, Archivierung und Übersetzung. Sie wären ein massiver Rückschritt bei der ohnehin längst nicht perfekten Barrierefreiheit.

Die Debatte sollte aus meiner Sicht daher weder „alles frei“ noch „alles sperren“ lauten, sondern vielmehr der Prämisse folgen, dass Offenheit in der AI-Welt bessere Regeln, mehr Nachvollziehbarkeit und tragfähige Infrastrukturen braucht. Aber sie darf ihren eigenen Zweck nicht verleugnen.

Wofür Open Access da ist

Die ursprünglichen Argumente für Open Access sind durch AI nicht ungültig geworden. Im Gegenteil, sie gewinnen an Reichweite:

• Wissen schneller verbreiten und Forschung beschleunigen
• Zugang unabhängig von Einkommen, Institution und Herkunft ermöglichen
• Wissenschaft auffindbar, verknüpfbar und wiederverwendbar machen – durch Menschen und Maschinen
• Transparenz, Überprüfbarkeit und Reproduzierbarkeit stärken
• Den gesellschaftlichen Nutzen öffentlich finanzierter Forschung vergrößern
• Sprachen, Regionen und Perspektiven sichtbar machen, die in geschlossenen Systemen unterrepräsentiert bleiben

Schon die Budapest Open Access Initiative definierte Open Access nicht bloß als kostenloses Lesen. Sie schloss ausdrücklich das Durchsuchen, Crawlen, Indexieren und die Weitergabe von Texten als Daten an Software ein. AI ist eine neue, sehr leistungsfähige Form genau dieser maschinellen Nutzung.

Offen, aber bitte nicht so?

Natürlich verändert sich die emotionale Lage, sobald mit offenem Wissen Geld verdient wird – zumal durch große und massiv finanzierte Unternehmen. Doch Open Access war nie gleichbedeutend mit einem Verbot kommerzieller Nutzung. Die verbreitete Lizenz CC BY erlaubt sie ausdrücklich – bei korrekter Namensnennung. Wer nun sagt, wissenschaftliche Inhalte dürften offen sein, aber nicht zum Training kommerzieller Modelle dienen, kann dafür gute politische Gründe haben. Er vertritt dann jedoch eine neue These, nicht die alte Idee von Open Access.

Das legt auch eine unbequeme Rückfrage nahe. Ging es manchen Wortführern wirklich immer um die bestmögliche Zirkulation wissenschaftlichen Wissens? Oder gelegentlich stärker darum, primär bestimmte Akteure und deren Gewinne zu bekämpfen? Wenn kommerzieller Erfolg eine Nutzung nachträglich moralisch disqualifiziert, wird aus Wissenschaftspolitik schnell Verteilungspolitik. Diese Debatte darf natürlich geführt werden. Sie sollte aber nicht so tun, als spräche Openness selbst gegen wirtschaftliche Verwertung.

AI ist kein Betrug an Open Access. Sie nutzt offene Inhalte in einem neuen Umfeld auf eine Weise, die dem Kernversprechen von OA entspricht: vorhandenes Wissen leichter auffindbar, kombinierbar und nutzbar zu machen. Nicht jede konkrete Nutzung ist deshalb automatisch gut. Aber die Kategorie der maschinellen Nutzung ist nicht schon an sich illegitim.

Regeln statt Rückwärtsrolle

Die richtige Antwort ist verantwortliche Offenheit. Modelle und Retrieval-Systeme sollten Quellen nennen, Provenienz erhalten und müssen Lizenzen respektieren. Anbieter müssen offenlegen, welche Arten von Inhalten sie verwenden. Repositorien brauchen Schutz vor aggressivem Traffic und eine faire Beteiligung an den Kosten ihrer Infrastruktur. Forschung braucht überprüfbare Modelle, dokumentierte Daten und Menschen, die Ergebnisse fachlich kontrollieren.

Diese Richtung ist international erkennbar. Die UNESCO verbindet Open Science mit Qualität, Integrität, kollektivem Nutzen, Fairness und Vielfalt. Die Royal Society fordert, AI-basierte Forschung an Open-Science-Prinzipien auszurichten. Der europäische AI Act verlangt von Anbietern allgemeiner Modelle eine Urheberrechtsstrategie und öffentliche Zusammenfassungen ihrer Trainingsinhalte. Das sind Versuche, Nutzung verantwortlicher zu machen – nicht, sie grundsätzlich zu verhindern.

Eine bessere, reichere AI

Wie eine produktive Allianz aussieht, ist bereits sichtbar. OpenScholar erschließt 45 Millionen frei zugängliche wissenschaftliche Arbeiten und erzeugt daraus belegte, mit Quellen verknüpfte Synthesen. Die AlphaFold-Datenbank stellt mehr als 200 Millionen vorhergesagte Proteinstrukturen offen bereit und beschleunigt Forschung weltweit. In beiden Fällen verstärken AI und Offenheit einander.

Ohne Open-Access-Inhalte wäre AI schlechter und ärmer: schlechter, weil überprüfbares wissenschaftliches Wissen fehlte; ärmer, weil vor allem jene Inhalte einflössen, die große Unternehmen exklusiv lizenzieren können. Forschung aus kleineren Institutionen, aus dem Globalen Süden und in weniger dominanten Sprachen würde noch leichter unsichtbar.

Die entscheidende Frage lautet daher nicht, ob AI offenes Wissen nutzen darf. Sie lautet, unter welchen Bedingungen diese Nutzung dem wissenschaftlichen Gemeingut dient. Offenheit ohne Verantwortung ist naiv. Verantwortung ohne Offenheit aber ist nur ein neues Wort für Schließung.

Openness und AI sind keine natürlichen Feinde. Richtig gestaltet sind sie Alliierte – und Wissenschaft kann es sich nicht leisten, auf diese Allianz zu verzichten.