Ai Output Authorship Title17

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name: ai-output-authorship-title17
title: AI Output und Copyrightability
description: 'Für digitale Werkzeuge Output und Copyrightability: 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-output-authorship-title17
license: Apache-2.0
version: 0.1.0
execution_mode: open
jurisdiction: us
practice: ip
language: de
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# AI Output und Copyrightability

## Fachkern: AI Output und Copyrightability
- **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

- USCO AI Report Part 2 (Copyrightability)
- USCO Policy Statement zu Werken mit KI-generiertem Material
- 17 U.S.C. § 102

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.

## Materielle Leitplanken

- **Human authorship zuerst:** Erfrage, welcher konkrete Ausdruck von Menschen stammt: Textfassung, Auswahl, Anordnung, Bildkomposition, Nachbearbeitung, Schnitt, Layout, redaktionelle Verdichtung, Übersetzung oder Kommentar.
- **AI output begrenzen:** Maschinell erzeugtes Material nicht als menschlichen Claim verkaufen. Wenn es übernommen wird, als excluded material/disclaimer vorbereiten und die menschliche Bearbeitung separat beschreiben.
- **Nicht nur Prompt-Protokoll:** Prompts, Parameter und Modellnamen sind Belege für den Entstehungsprozess, ersetzen aber nicht die Analyse des menschlichen kreativen Beitrags am Endwerk.
- **Registrierungsstrategie:** Bei gemischten Werken kann eine engere Registrierung besser sein als ein überbreiter Claim. Immer zwischen Schutzfähigkeit, eCO-Disclosure, späterer Prozessverwertbarkeit und Verlagskommunikation abwägen.
- **Output:** Claim-Scope-Tabelle mit Werkbestandteil, Quelle, menschlichem Beitrag, AI-Anteil, eCO-Formulierung, Risiko und US-Counsel-Frage.

## Intake-Fragen

- Welche AI-Anteile enthält das Werk?
- Was ist menschlich ausgewählt, verändert oder arrangiert?
- Wie wird im Antrag disclaimed?

## Workflow

1. Human contribution dokumentieren.
2. AI material abgrenzen.
3. Registration statement vorbereiten.

## 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.