Die Pflicht
Art. 53 Abs. 1 lit. d verlangt von Anbietern eines KI-Modells mit allgemeinem Verwendungszweck, eine hinreichend detaillierte Zusammenfassung der für das Training verwendeten Inhalte zu erstellen und zu veröffentlichen — nach einer vom Büro für Künstliche Intelligenz (englisch AI Office) bereitgestellten Vorlage.
Die Ausnahme des Art. 53 Abs. 2 für quelloffene Modelle erfasst diese Pflicht nicht. Sie nimmt nur die Buchstaben a und b aus.
Die Vorlage
Das Büro für Künstliche Intelligenz veröffentlichte am 24. Juli 2025 eine Erläuterung samt Vorlage. Die Vorlage ist verbindlich: Sie gibt ein standardisiertes Format vor und soll nach Darstellung der Kommission eine gemeinsame Mindestbasis für die zu veröffentlichenden Angaben schaffen.
Nach der Fachdarstellung verlangt sie unter anderem Modellkennungen, Kontaktstellen für Rechteinhaber und Behörden sowie eine Versionsgeschichte mit Datum der letzten Aktualisierung. Empfohlen wird eine Aktualisierung mindestens alle sechs Monate für aktive Modelle sowie bei wesentlichen Änderungen.
Wo eine Offenlegung die öffentliche Sicherheit, laufende Untersuchungen oder berechtigte Geschäftsgeheimnisse berühren würde, sieht die Vorlage nach der Fachdarstellung Rücksichtnahmen vor.
Zeitliche Geltung
Für Modelle, die ab dem 2. August 2025 in Verkehr gebracht werden, gilt die Pflicht unmittelbar. Für Modelle, die vorher in Verkehr gebracht wurden, läuft die Übergangsfrist bis zum 2. August 2027.
Die Durchsetzung durch das Büro für Künstliche Intelligenz hat am 2. August 2026 begonnen.
Wozu die Zusammenfassung dient
Nach der Erläuterung soll sie Transparenz über die Trainingsdaten schaffen und Betroffenen ermöglichen, ihre Rechte auszuüben — insbesondere im Urheberrecht und im Datenschutz. Die Kommission benennt das Ziel, Rechteinhabern einen Überblick darüber zu geben, ob urheberrechtlich geschütztes Material verwendet wurde, ohne von den Anbietern die Preisgabe der Rohdaten oder von Geschäftsgeheimnissen zu verlangen.
Erhebung durch Dritte
Eine gemeinsame Untersuchung des AI Accountability Lab am Trinity College Dublin und der Mozilla Foundation sammelt veröffentlichte Zusammenfassungen und bewertet sie nach einer eigenen Methodik in zwei Dimensionen — Transparenz und Nutzbarkeit —, benotet von A+ bis F.
Der zentrale Befund: Nach Darstellung der Forschungsstelle hat bislang nur eine Handvoll Anbieter überhaupt veröffentlicht. Die aufgefundenen Zusammenfassungen sind überwiegend von hoher Qualität — und stammen von kleinen Organisationen und quelloffen ausgerichteten Vorhaben. Größere Anbieter haben nach dem Stand der Erhebung nichts veröffentlicht.
Die Forschungsstelle schließt daraus, dass die Pflicht keine übermäßige Belastung darstellt, weil sie von kleinen Anbietern in hoher Qualität erfüllt wird.
Als größte Schwierigkeit ihrer eigenen Arbeit nennt sie das Auffinden der Zusammenfassungen: Es gebe kein einheitliches Format und keine einheitliche Praxis dafür, wo sie bereitgestellt werden.
Eine zweite Erhebung
Ein Einzelautor führt einen weiteren Datensatz der eingereichten Zusammenfassungen. Er beschreibt den Aufbau der Vorlage: je Modalität — Text, Bild, Ton, Video, Sonstiges — wird eine von drei Größenklassen angekreuzt und die Art des Inhalts beschrieben; hinzu kommen Ja-Nein-Angaben zur Herkunft der Daten, also öffentlich verfügbare Datensätze, kommerziell lizenzierte Daten, private Daten Dritter, selbst erhobene Daten, Nutzerdaten und synthetische Daten.
Auch er benennt als auffällige Fehlanzeigen mehrere führende Anbieter. Diese beschrieben ihre Trainingsinhalte weiterhin in Prosaform in Modellkarten. Das erkennt er als tatsächliche Offenlegung an — aber nicht als das standardisierte und vergleichbare Dokument, das die Vorschrift verlangt.
Verlauf
Quellen
- Europäische Kommission: Erläuterung und Vorlage für die öffentliche Zusammenfassung der TrainingsinhalteBehörde
- Verordnung (EU) 2024/1689, Art. 53 (Amtsblatt)Primärquelle
- AI Accountability Lab (Trinity College Dublin) und Mozilla: GPAI Training Transparency — Erhebung und Bewertung veröffentlichter ZusammenfassungenForschung
- Kieran Maynard: What the EU AI Act's Training-Data Summaries Do and Don't Reveal (mit eigenem Datensatz)Medienbericht
- Blankvoort, Pandit, Gahntz: Quality Assessment of Public Summary of Training Content (FAccT 2026, Preprint)Forschung