BGH vor EuGH-Vorlage: Darf KI mit 5,85 Milliarden fremden Bild-Text-Paaren trainiert werden?

Der Fall: Kneschke gegen LAION

Im Zentrum des Verfahrens I ZR 281/25 stehen zwei denkbar unterschiedliche Parteien. Kläger ist Robert Kneschke, ein professioneller Fotograf, der seine Bilder unter anderem über Stockfoto-Portale vertreibt und wirtschaftlich von der Verwertung seiner Aufnahmen lebt. Beklagter ist LAION e.V., ein gemeinnütziger Verein, der sich der offenen KI-Forschung verschrieben hat und dafür bekannt ist, große Trainingsdatensätze kostenlos und öffentlich zugänglich zu machen.

Der konkrete Datensatz, um den gestritten wird, umfasst nach Angaben von LAION und des BGH selbst rund 5,85 Milliarden Bild-Text-Paare. Wichtig für das rechtliche Verständnis ist eine technische Feinheit, die in der öffentlichen Debatte häufig verloren geht: LAION hostet die Bilder selbst nicht. Der Datensatz besteht aus Hyperlinks auf öffentlich im Internet zugängliche Bilder, ergänzt um automatisch generierte oder mitgelieferte Bildbeschreibungen. Um diesen Datensatz zu erzeugen, mussten die verlinkten Bilder dennoch heruntergeladen, ausgewertet und mit ihren Textbeschreibungen abgeglichen werden – und genau in diesem Verarbeitungsschritt liegt der urheberrechtlich relevante Vorgang.

Auslöser des Rechtsstreits war, dass mindestens eine Fotografie von Kneschke bei diesem Vorgang erfasst wurde, obwohl auf der Ursprungsseite, auf der das Bild veröffentlicht war, ein Nutzungsvorbehalt vermerkt war. Kneschke sah darin eine unzulässige Vervielfältigung seines geschützten Werks und zog vor Gericht – zunächst ohne Erfolg, wie der nächste Abschnitt zeigt.

Die praktische Tragweite des Verfahrens reicht weit über den Einzelfall hinaus. LAION-Datensätze bilden die Grundlage zahlreicher bekannter generativer Bildmodelle, darunter Varianten von Stable Diffusion, sowie des CLIP-Trainings, mit dem Bild- und Textrepräsentationen aufeinander abgestimmt werden. Ein Diffusionsmodell wie Stable Diffusion lernt aus genau solchen Bild-Text-Paaren, visuelle Konzepte mit sprachlichen Beschreibungen zu verknüpfen. Wird die Erfassung dieser Bilder für den Trainingsdatensatz als Urheberrechtsverletzung eingestuft, betrifft das nicht nur LAION, sondern potenziell jeden Anbieter und jedes Unternehmen, das auf vergleichbaren Datensätzen aufbaut oder eigene Datensätze nach demselben Muster zusammenstellt.

Zur Einordnung der Größenordnung: 5,85 Milliarden Bild-Text-Paare bedeuten, dass statistisch nahezu jedes öffentlich zugängliche, jemals im Web verlinkte Foto mit einer gewissen Wahrscheinlichkeit Teil eines solchen Datensatzes geworden sein kann – unabhängig davon, ob der Urheber dem jemals zugestimmt hat oder auch nur davon wusste. Genau diese Größenordnung macht deutlich, warum ein einzelner Fotograf wie Kneschke stellvertretend für eine sehr viel breitere Gruppe von Rechteinhabern klagt: Fotografen, Bildagenturen, aber auch Unternehmen, die eigene Produkt- oder Werbefotografien online veröffentlichen, sind in vergleichbarer Weise betroffen, sobald ihre Inhalte crawlbar sind.

Der Instanzenzug: Zwei Niederlagen für den Fotografen

Bevor der Fall beim BGH landete, durchlief er zwei Instanzen in Hamburg – beide zulasten des Klägers, allerdings mit unterschiedlicher und sich verschärfender Begründung.

Das Landgericht Hamburg wies die Klage am 27. September 2024 ab. Die Kammer stützte sich dabei im Kern auf die wissenschaftliche Text-and-Data-Mining-Schranke des § 60d UrhG: LAION sei ein gemeinnütziger Verein, der einen Forschungszweck verfolge, und falle damit unter die Privilegierung für nicht-kommerzielles TDM zu wissenschaftlichen Zwecken.

Das Oberlandesgericht Hamburg bestätigte diese Klageabweisung am 10. Dezember 2025 (Az. 5 U 104/24) – ging in der Begründung aber einen entscheidenden Schritt weiter. Das OLG stützte die Entscheidung nicht nur auf § 60d UrhG, sondern kumulativ auch auf die allgemeine, kommerzielle TDM-Schranke des § 44b UrhG. Diese doppelte Absicherung ist bemerkenswert, weil sie zeigt, dass die Zulässigkeit des Datensatzes nach Auffassung des OLG selbst dann Bestand hätte, wenn man LAIONs gemeinnützigen Status enger auslegen würde.

Für Unternehmen, die eigene Bild- oder Textinhalte vor der Verwendung in fremden Trainingsdatensätzen schützen wollen, ist diese Klarstellung unmittelbar praxisrelevant: Ein Copyright-Hinweis im Impressum oder ein Wasserzeichen im Bild genügt nach dieser Lesart nicht als wirksamer Opt-out. Erforderlich ist eine maschinenlesbare Erklärung, die automatisierte Systeme beim Crawling auslesen können.

Instanz	Datum	Rechtsgrundlage	Ergebnis
LG Hamburg	27.09.2024	§ 60d UrhG (Wissenschafts-TDM)	Klage abgewiesen
OLG Hamburg	10.12.2025 (Az. 5 U 104/24)	§ 44b UrhG und § 60d UrhG kumulativ	Berufung zurückgewiesen
BGH	03.09.2026 (Az. I ZR 281/25)	Unionsrechtlicher Klärungsbedarf signalisiert	Verkündung 17.12.2026
EuGH	offen	Art. 267 AEUV (Vorabentscheidung, möglich)	noch nicht entschieden

Die BGH-Verhandlung vom 3. September 2026

Zuständig für das Verfahren ist der I. Zivilsenat des Bundesgerichtshofs, der traditionell für Urheber- und Wettbewerbsrecht zuständig ist. Die mündliche Verhandlung fand am 3. September 2026 um 9:00 Uhr statt, unter dem Aktenzeichen I ZR 281/25. Laut der Pressemitteilung des BGH lautet die zentrale Rechtsfrage des Verfahrens: Verletzt die Vervielfältigung eines Fotos beim Aufbau eines Trainingsdatensatzes für generative KI das Urheberrecht des Fotografen?

Diese Frage klingt technisch, entscheidet aber im Kern darüber, ob das automatisierte Herunterladen und Verarbeiten urheberrechtlich geschützter Werke zum Zweck des KI-Trainings grundsätzlich als erlaubte Nutzung im Rahmen der TDM-Schranken gilt oder als Verletzungshandlung, die nur mit ausdrücklicher Zustimmung des Rechteinhabers zulässig wäre.

Ein Urteil verkündete der Senat an diesem Verhandlungstag nicht. Stattdessen wurde ein Verkündungstermin auf den 17. Dezember 2026, 8:45 Uhr, angesetzt. Bis dahin – und möglicherweise noch deutlich länger, falls es zu einer EuGH-Vorlage kommt – bleibt die Rechtslage in der Schwebe.

Bemerkenswert an der Verhandlung selbst ist, dass der Senat nach übereinstimmenden Berichten mehrerer Fachmedien signalisierte, unionsrechtlichen Klärungsbedarf zu sehen. Der Hintergrund: Die deutschen TDM-Schranken der §§ 44b und 60d UrhG setzen nicht autonomes deutsches Recht um, sondern die Vorgaben der EU-Richtlinie 2019/790 – bekannt als DSM-Richtlinie (Richtlinie über das Urheberrecht im digitalen Binnenmarkt). Wenn die Auslegung dieser Normen unionsrechtlich determiniert ist, kann der BGH als letztinstanzliches Gericht verpflichtet sein, die Frage dem Europäischen Gerichtshof vorzulegen, statt sie selbst abschließend zu entscheiden.

Für die Praxis ist dabei ein Punkt besonders zu beachten: Eine Tendenz zur Vorlage, wie sie in der mündlichen Verhandlung erkennbar wurde, ist keine förmliche Entscheidung. Ob der Senat am 17. Dezember 2026 tatsächlich einen Vorlagebeschluss verkündet, in der Sache selbst entscheidet oder das Verfahren zunächst weiter aufklärt, stand zum Zeitpunkt der Verhandlung noch offen. Beobachter aus der Fachpresse werten das Signal des I. Zivilsenats dennoch übereinstimmend als starkes Indiz dafür, dass eine rein nationale Letztentscheidung in diesem Fall unwahrscheinlich ist – zu eng ist die Verzahnung der betroffenen Normen mit dem Unionsrecht.

TDM-Schranken einfach erklärt: §§ 44b und 60d UrhG

Für alle, die nicht täglich mit Urheberrecht zu tun haben, lohnt sich ein kurzer Exkurs. Text-and-Data-Mining (TDM) bezeichnet die automatisierte Analyse großer Datenmengen – etwa um Muster, Korrelationen oder statistische Zusammenhänge zu erkennen. Um Texte oder Bilder überhaupt in dieser Form auswerten zu können, müssen sie in aller Regel zunächst kopiert und maschinenlesbar aufbereitet werden. Genau diese Vervielfältigung wäre ohne eine gesetzliche Ausnahme grundsätzlich zustimmungspflichtig, da sie in das Vervielfältigungsrecht des Urhebers eingreift.

Der deutsche Gesetzgeber hat dafür zwei unterschiedlich weit reichende Ausnahmen geschaffen, die beide auf europäischem Recht beruhen:

• § 44b UrhG erlaubt kommerzielles Text- und Data-Mining generell, allerdings nur, soweit der Rechteinhaber keinen Nutzungsvorbehalt erklärt hat. Es handelt sich also um ein Opt-out-Modell: Solange nichts anderes erklärt wird, dürfen Werke für TDM-Zwecke genutzt werden. Der Vorbehalt muss dabei, wie das OLG Hamburg klargestellt hat, maschinenlesbar sein.
• § 60d UrhG erlaubt TDM zu wissenschaftlichen Forschungszwecken durch nicht-kommerzielle Forschungsorganisationen – unabhängig davon, ob der Rechteinhaber einen Opt-out erklärt hat. Diese Schranke ist also weiterreichend, aber auf einen engeren Kreis von Nutzern (gemeinnützige, nicht-kommerzielle Forschung) beschränkt.

Beide Normen setzen Art. 3 und Art. 4 der DSM-Richtlinie 2019/790 in deutsches Recht um. Genau daraus ergibt sich die potenzielle Zuständigkeit des EuGH: Da es sich um determiniertes Unionsrecht handelt, muss die Auslegung in allen Mitgliedstaaten einheitlich erfolgen – eine rein nationale Interpretation durch den BGH würde diesem Harmonisierungsziel widersprechen, wenn ernsthafte Auslegungszweifel bestehen.

Merkmal	§ 44b UrhG	§ 60d UrhG
Berechtigte	Jeder, auch kommerzielle Anbieter	Nur nicht-kommerzielle Forschungsorganisationen
Opt-out nötig?	Ja – maschinenlesbarer Vorbehalt schließt Nutzung aus	Nein – gilt unabhängig vom Vorbehalt
Zweckbindung	Keine, allgemeines TDM	Ausschließlich wissenschaftliche Forschung
EU-Grundlage	Art. 4 DSM-Richtlinie 2019/790	Art. 3 DSM-Richtlinie 2019/790

Im LAION-Fall wurden beide Schranken diskutiert, weil der Sachverhalt eine Grauzone berührt: LAION selbst ist ein gemeinnütziger Verein mit erklärtem Forschungszweck – das spricht für § 60d UrhG. Faktisch genutzt und weiterverarbeitet werden die von LAION veröffentlichten Datensätze aber überwiegend von kommerziellen KI-Anbietern, die daraus Foundation Models trainieren und vermarkten. Diese Spannung zwischen gemeinnützigem Bereitsteller und kommerzieller Nachnutzung ist einer der Gründe, warum das OLG Hamburg sicherheitshalber beide Schranken kumulativ herangezogen hat, statt sich allein auf § 60d UrhG zu verlassen.

Warum eine EuGH-Vorlage so bedeutsam wäre

Eine Vorlage nach Art. 267 AEUV setzt das nationale Verfahren aus, bis der EuGH über die aufgeworfene Auslegungsfrage entschieden hat. In der Praxis bedeutet das eine zusätzliche Verzögerung von typischerweise 12 bis 24 Monaten, in komplexeren Fällen auch länger. Für Kneschke und LAION hieße das: Selbst der für den 17. Dezember 2026 angesetzte Verkündungstermin würde dann keine Endentscheidung bringen, sondern lediglich die Aussetzung des Verfahrens bis zur Klärung durch Luxemburg.

Der entscheidende Vorteil einer solchen Vorlage liegt jedoch in ihrer Reichweite. Ein EuGH-Urteil zur Auslegung der Art. 3 und 4 der DSM-Richtlinie wäre nicht nur für Deutschland verbindlich, sondern für alle 27 EU-Mitgliedstaaten gleichermaßen. Es wäre damit die erste höchstrichterliche EU-Leitentscheidung zur Frage, ob und unter welchen Bedingungen KI-Trainingsdatensätze urheberrechtlich geschützte Werke enthalten dürfen – eine Frage, die derzeit in praktisch jedem europäischen Land parallel und mit unterschiedlichen Auslegungsansätzen diskutiert wird.

Bis zu einer solchen Entscheidung – oder, falls keine Vorlage erfolgt, bis zur Verkündung des BGH-Urteils am 17. Dezember 2026 – bleibt für alle Marktteilnehmer, die eigene Trainingsdatensätze sammeln, kuratieren oder nutzen, eine erhebliche Rechtsunsicherheit bestehen. Diese Unsicherheit betrifft nicht nur Forschungseinrichtungen wie LAION, sondern jedes Unternehmen, das eigene Modelle auf Basis von Trainingsdaten weiterentwickelt, die ganz oder teilweise aus dem offenen Web stammen.

Die parallele DSGVO-Frage bei Personenfotos

An dieser Stelle ist Präzision wichtiger als eine griffige Schlagzeile: Das BGH-Verfahren I ZR 281/25 dreht sich ausschließlich um Urheberrecht. Weder in der Verhandlung noch in der bisherigen Berichterstattung ist die Datenschutz-Grundverordnung Gegenstand der eigentlichen Vorlagefrage. Wer das Verfahren als „DSGVO-Fall" bezeichnet, stellt es falsch dar.

Dennoch drängt sich bei der Lektüre des Sachverhalts eine naheliegende Zusatzfrage auf, die von verschiedenen Rechtskommentatoren aufgeworfen, aber gerade nicht vom BGH selbst entschieden oder verhandelt wird: Enthält ein Trainingsdatensatz Fotografien erkennbarer Personen, so werden bei deren Verarbeitung zwangsläufig personenbezogene Daten im Sinne der DSGVO verarbeitet – unabhängig davon, ob die urheberrechtliche Nutzung durch eine TDM-Schranke gedeckt ist oder nicht.

Diese Verknüpfung ist also eine plausible Parallelfrage, die Kommentatoren im Umfeld des Verfahrens diskutieren – keine vom BGH festgestellte Tatsache und kein Bestandteil der Vorlagefrage. Für die praktische Einordnung in diesem Beitrag gilt entsprechend: Es handelt sich um eine mögliche Ausstrahlwirkung auf verwandte Compliance-Themen, nicht um eine Aussage über den Verfahrensgegenstand selbst.

Konkrete Folgen für Unternehmen, die eigene Modelle trainieren

Für den deutschen Mittelstand, der zunehmend eigene KI-Anwendungen aufbaut oder bestehende Sprachmodelle per Fine-Tuning an eigene Domänen anpasst, hat das Verfahren unmittelbare praktische Konsequenzen – unabhängig davon, wie der BGH oder ein möglicher EuGH am Ende entscheidet.

Wer eigene Trainings- oder Fine-Tuning-Datensätze aus dem offenen Web zusammenstellt, oder wer Fremd-Datensätze wie LAION-Ableger für eigene Modelle nutzt, trägt bis zur endgültigen Klärung ein nicht zu unterschätzendes Rechtsrisiko. Dieses Risiko realisiert sich nicht abstrakt, sondern sehr konkret dann, wenn ein Rechteinhaber – wie im vorliegenden Fall ein Fotograf – erkennt, dass sein Werk in einem Trainingsdatensatz gelandet ist.

Zwei Empfehlungen ergeben sich unmittelbar aus dem Verfahren: Erstens sollten Herkunft und Lizenzstatus von Trainingsdaten von Anfang an dokumentiert werden – ein einfaches Provenienz-Tracking, das für jede Quelle Herkunfts-URL, Erfassungsdatum, erkannten Lizenz- oder Vorbehaltsstatus und verantwortliche Person festhält. Zweitens sollten Unternehmen sowohl auf maschinenlesbare Nutzungsvorbehalte Dritter achten, bevor sie fremde Inhalte in eigene Trainingsdatensätze aufnehmen, als auch ihre eigenen Vorbehalte technisch korrekt setzen, wenn sie ihre eigenen Inhalte – etwa Produktfotos oder Kundendaten – vor fremdem KI-Scraping schützen wollen.

Ein dritter, oft übersehener Aspekt betrifft externe Dienstleister. Viele Unternehmen beauftragen Agenturen oder Freelancer mit dem Aufbau von Trainingsdatensätzen, ohne vertraglich festzulegen, wie die Datenherkunft dokumentiert und welche Quellen ausgeschlossen werden müssen. Ein einfacher Vertragszusatz – Verpflichtung zur Quellenprotokollierung, Ausschluss von Inhalten mit erkennbarem Nutzungsvorbehalt, Offenlegung eingesetzter Scraping-Werkzeuge – verlagert die Verantwortung nicht vollständig, reduziert aber das Risiko erheblich und schafft im Streitfall einen belastbaren Nachweis eigener Sorgfalt.

Werden bei diesen Datensätzen zusätzlich Personenbilder verarbeitet, kommt – wie im vorherigen Abschnitt beschrieben – die datenschutzrechtliche Prüfung als eigenständiger, paralleler Schritt hinzu. Strukturell reduziert ein On-Premise-Betrieb mit kuratierten, lizenzierten oder synthetisch erzeugten Trainingsdatensätzen dieses Gesamtrisiko gegenüber dem unreflektierten Einsatz großer, ungeprüfter Web-Scraping-Datensätze erheblich: Die Herkunft jedes einzelnen Datensatzbestandteils ist von Beginn an bekannt, und die Kontrolle über die Daten verbleibt vollständig im eigenen Haus.

Handlungsempfehlungen: Wie Unternehmen jetzt vorgehen sollten

Unabhängig vom Ausgang des Verfahrens lassen sich schon heute konkrete, umsetzbare Schritte ableiten:

1. Trainingsdatenquellen inventarisieren. Erfassen Sie für jeden bestehenden und geplanten Trainings- oder Fine-Tuning-Datensatz, woher die Daten stammen, und prüfen Sie den Lizenzstatus – auch rückwirkend für bereits laufende Projekte.
2. Maschinenlesbare Nutzungsvorbehalte setzen. Schützen Sie eigene Inhalte – Produktfotos, Kundendaten, redaktionelle Inhalte – über robots.txt-Anweisungen oder strukturierte Metadaten, nicht nur über einen Text-Copyright-Hinweis, der nach der OLG-Hamburg-Entscheidung rechtlich nicht ausreicht.
3. DSGVO-Rechtsgrundlage bei Personenbezug prüfen. Enthalten Ihre eigenen oder zugekauften Fine-Tuning-Datensätze Personenfotos, dokumentieren Sie die Interessenabwägung nach Art. 6 Abs. 1 DSGVO gesondert von der urheberrechtlichen Prüfung.
4. Verfahrensausgang beobachten. Verfolgen Sie die Verkündung am 17. Dezember 2026 und eine mögliche EuGH-Vorlage, und halten Sie Ihre Compliance-Prozesse so flexibel, dass sie sich an eine spätere höchstrichterliche Klärung anpassen lassen.
5. Bei Unsicherheit auf kontrollierte Datenquellen setzen. Lizenzierte, kuratierte oder synthetische Trainingsdaten in Kombination mit On-Premise-Betrieb reduzieren die Abhängigkeit von rechtlich umstrittenen Massendatensätzen strukturell – und machen Sie unabhängig vom Ausgang eines Verfahrens, an dem Sie selbst nicht beteiligt sind.

Wer diese fünf Punkte heute abarbeitet, ist unabhängig davon abgesichert, ob der BGH am 17. Dezember 2026 abschließend entscheidet oder die Sache dem EuGH vorlegt. Wenn Sie prüfen möchten, wie Ihre eigenen Trainings- und Fine-Tuning-Datensätze rechtlich einzuordnen sind und welche technischen und organisatorischen Maßnahmen sich daraus ableiten lassen, unterstützen wir Sie gerne in einem unverbindlichen Beratungsgespräch.

Quellen & Primärbelege

Alle Zahlen, Fristen und Verfahrensangaben in diesem Beitrag wurden vor der Veröffentlichung gegen die folgenden Primärquellen geprüft.

1. BGH: Pressemitteilung 2026-085 (Verhandlungstermin 3.9.2026, I ZR 281/25) Offizielle Pressemitteilung des Bundesgerichtshofs zu Verhandlungstermin, Verfahrensgegenstand und Beteiligten
2. beck-aktuell: BGH prüft Urheberrecht: Geklaut für die KI? Fachjuristische Einordnung der Verhandlung vom 3. September 2026
3. WBS.legal: BGH-Grundsatzstreit Einordnung des Verfahrens als urheberrechtlichen Grundsatzstreit zum KI-Training
4. Profifoto: BGH erwägt EuGH-Gang Bericht zur in der Verhandlung signalisierten Tendenz des I. Zivilsenats zur EuGH-Vorlage
5. BGH: Terminhinweis inkl. Verkündungstermin 17.12.2026 Offizieller Terminhinweis mit Verkündungstermin 17. Dezember 2026, 8:45 Uhr
6. Harte-Bavendamm: OLG Hamburg konkretisiert TDM-Schranken Detaillierte Analyse der kumulativen Anwendung von § 44b und § 60d UrhG sowie des Erfordernisses eines maschinenlesbaren Vorbehalts

Häufig gestellte Fragen zum BGH-Verfahren

Worum geht es im BGH-Verfahren I ZR 281/25 konkret?

Der Fotograf Robert Kneschke verklagt den gemeinnützigen Verein LAION, weil dieser einen frei zugänglichen Datensatz mit rund 5,85 Milliarden Bild-Text-Paaren bereitstellt, der auch Hyperlinks auf mindestens ein Foto von Kneschke enthält. Die Kernfrage: Verletzt das Herunterladen und Verarbeiten des Fotos zur Erstellung dieses KI-Trainingsdatensatzes sein Urheberrecht? Der BGH verhandelte die Sache am 3. September 2026, ein Verkündungstermin ist für den 17. Dezember 2026 angesetzt.

Wie haben die Vorinstanzen entschieden?

Kneschke unterlag zweimal: Das LG Hamburg wies die Klage am 27. September 2024 ab und stützte sich auf die Text-and-Data-Mining-Schranke für Wissenschaft (§ 60d UrhG). Das OLG Hamburg bestätigte die Abweisung am 10. Dezember 2025 und begründete sie kumulativ mit der kommerziellen TDM-Schranke (§ 44b UrhG) sowie § 60d UrhG.

Warum könnte der BGH den Fall dem EuGH vorlegen?

Die deutschen TDM-Schranken (§§ 44b, 60d UrhG) setzen die EU-DSM-Richtlinie um. Da die Auslegung dieser Vorschriften unionsrechtlich determiniert ist, deutete der I. Zivilsenat in der Verhandlung an, dass er eine Klärung durch den EuGH für nötig hält. Eine Vorlage würde die endgültige Entscheidung erheblich verzögern, aber eine EU-weit verbindliche Leitentscheidung schaffen.

Was bedeutet das Verfahren für Unternehmen, die eigene KI-Modelle trainieren?

Unabhängig vom Ausgang schärft der Fall das Bewusstsein für Trainingsdaten-Provenienz: Wer eigene Datensätze zusammenstellt oder von Dritten bezieht, sollte Herkunft, Lizenzstatus und etwaige maschinenlesbare Nutzungsvorbehalte (z. B. über robots.txt) dokumentieren. Bei personenbezogenen Bilddaten kommt zusätzlich die datenschutzrechtliche Rechtsgrundlage nach Art. 6 Abs. 1 DSGVO ins Spiel – ein Aspekt, den Kommentatoren als mögliche Wechselwirkung zum Verfahren diskutieren, der aber nicht unmittelbar Gegenstand der BGH-Vorlage ist.