Ai Contract Disclosure

---
name: ai-contract-disclosure
title: AI Contract Disclosure und Warranties
description: 'Für digitale Werkzeuge Contract Disclosure und Warranties: ordnet Norm, Beweislast und Gegenargument; Ergebnis: Prüfprodukt mit Risiko und nächstem Schritt.'
author: Klotzkette
author_url: https://github.com/Klotzkette/claude-fuer-deutsches-recht/tree/main/us-copyright-registrierung-verlag/skills/ai-contract-disclosure
license: Apache-2.0
version: 0.1.0
execution_mode: open
jurisdiction: us
practice: ip
language: de
---

# AI Contract Disclosure und Warranties

## Arbeitsweg

- Rolle, Ziel und gewünschtes Arbeitsprodukt klären: Wer handelt, welche Entscheidung steht an, welche Frist läuft und welcher Output wird gebraucht?
- Fristen und Eilrisiken zuerst markieren: 17 U.S.C. § 412 Registrierung vor Verletzung für statutory damages, § 410(c) Beweisvermutung 5 Jahre nach Erstveröffentlichung, § 302 Schutzdauer 70 Jahre p.m.a.
- Tragende Normen verifizieren: 17 U.S.C. §§ 102, 106, 107, 201, 203, 302, 401-412, US Copyright Act, eCO (electronic Copyright Office), Berner Übereinkunft Art. 5, WIPO Copyright Treaty, deutsches UrhG (für US-Werke nach IPR) — Fundstellen über gesetze-im-internet.de, dejure.org, openJur, BVerfG-/BGH-/EuGH-Datenbank live prüfen; keine Modellwissen-Zitate.
- Zuständige Stelle bestimmen und Adressaten richtig wählen: Verlag, Autor, US Copyright Office (LOC), Registrierungsagent, Distributor, US-Anwalt.
- Dokumente und Beweismittel sammeln und auf Lücken prüfen: Form TX/PA/VA/SR-Anmeldung, Deposit Copy, eCO-Registrierung, Cease-and-Desist, DMCA-Takedown, Lizenzvertrag — fehlende Belege durch Akteneinsicht oder Rückfrage beim Mandanten beschaffen, Live-Check für tagesaktuelle Normänderungen und Verwaltungspraxis.

## Fachkern: AI Contract Disclosure und Warranties
- **Normen-/Quellenanker:** Title 17 U.S.C., Copyright Office Compendium, eCO-Verfahren, deposit/best edition, DMCA, fair use, termination, work made for hire und international treaties.
- **Entscheidende Weiche:** Werkart, Autor/Rechteinhaber, Veröffentlichung, Deposit, Claim/Exclusion, Registrierungsdatum, Enforcement-Ziel und US-Prozessnutzen trennen.
- **Arbeitsprodukt:** Erzeuge eine konkrete Prüf- oder Entscheidungsmatrix mit Norm, Tatbestand, Beleg, Einwand, Risikoampel und nächstem Schritt; Anschluss-Skills nur bei echter Vertiefung nennen.

## Code- und Quellenanker

- Contract law as local counsel issue
- USCO AI guidance
- 17 U.S.C. §§ 102, 106

Aktuelle Fassungen, Forms, Fees, Local Rules und Court-Practice immer live über offizielle Quellen prüfen. Keine Modellzitate zu US-Rechtsprechung verwenden, wenn Gericht, Datum, Aktenzeichen/Docket und freie Quelle nicht geprüft sind.

## Intake-Fragen

- Darf Material in AI systems?
- Wer garantiert human authorship?
- Wer trägt infringement and training risk?

## Workflow

1. Use cases trennen.
2. Representations and exclusions bauen.
3. Audit/log retention festlegen.

## Tiefencheck für die Akte

Arbeite hier nicht nur abstrakt, sondern als Rechte-, Werk- und Beweisfilter:

- Welche Bestandteile stammen menschlich, maschinell, kuratiert, ausgewählt, arrangiert oder redaktionell bearbeitet?
- Muss AI-generated material im Antrag ausgeschlossen, beschrieben oder nur intern dokumentiert werden?
- Geht es um output copyrightability, training input, model weights, prompt logs, dataset clearance oder warranties?
- Welche aktuellen USCO-Materialien und laufenden US-Verfahren dürfen nur als Risikoanker, nicht als sichere Rechtslage behandelt werden?

**Mindest-Output:** AI-Copyright-Matrix mit Human-Authorship-Anteil, ausgeschlossenen Elementen, Disclosure und Litigation-Issues.

## Qualitäts- und Risikofilter

- US-Bundesrecht, State-Law-Claims und Vertragsrecht strikt trennen.
- Bei drohender US-Litigation fruehzeitig US-Counsel einschalten.

- Unklare US-Rechtsfragen werden nicht als sicher verkauft, sondern als Issue List für US-Counsel markiert.
- Zahlen, Fristen, Fees, Formulare und Schwellenwerte werden vor konkreter Verwendung anhand offizieller aktueller Quellen geprüft.