KI-Modell: Definition und rechtliche Bedeutung (AI Act / Data Act)

Der AI Act definiert den allgemeinen Begriff „KI-Modell" (AI model) gesetzlich NICHT eigenständig (NotebookLM 2026-07-08). Wohl aber definiert Art. 3 Nr. 63 das „General-Purpose-KI-Modell" (GPAI-Modell) als KI-Modell, das eine Vielzahl von Aufgaben erfüllen kann und in eine Vielzahl nachgelagerter Systeme integriert werden kann. Umgangssprachlich versteht man unter „KI-Modell" die trainierte, gewichtete Komponente — den „Motor" — ohne die umgebende Anwendungslogik. Modelle reichen von spezialisierten (ein Zweck) über multipurpose bis zu General-Purpose-Modellen (GPAI, Art. 3 Nr. 63).

Das KI-System (Art. 3 Nr. 1) umfasst das Modell plus die es einbettende Infrastruktur: Dateneingaben und -verarbeitung, Vor-/Nachverarbeitung, Benutzeroberflächen, Systemsteuerung, Hardware. Wer ein vortrainiertes Modell nimmt und es in eine eigene Anwendung einbettet (z. B. Chat-Frontend, Branchen-Workflow), schafft in der Regel ein neues KI-System und wird zu dessen Anbieter — mit den entsprechenden Pflichten. Das reine Veröffentlichen/Verkaufen eines Modells (z. B. über ein Model-Hub) unterliegt hingegen den GPAI-Pflichten (Art. 53–55), sofern es sich um ein GPAI-Modell handelt.

Art. 25 (Downstream-Anbieter) regelt den Übergang: Wer ein GPAI-Modell nimmt und daraus ein hochrisiko-KI-System macht, übernimmt die Anbieter-Pflichten für dieses System. Der ursprüngliche GPAI-Anbieter hat dann seinerseits eine Pflicht zur Zusammenarbeit und Offenlegung (Art. 53, „technische Dokumentation zur downstream-Verwendung"). Praktisch relevant für alle, die Foundation Models (LLMs, Bildgeneratoren) in Produkte einbauen: Die Modellwahl entscheidet mit über die eigene Pflichtenstellung und die Dokumentationsanforderungen. Open-Source-Modelle unterliegen erleichterten GPAI-Pflichten (Art. 53 Abs. 2), sofern nicht systemisches Risiko vorliegt.