Digital Services Act: EU nimmt ChatGPT unter strenge Beobachtung

EU unterstellt ChatGPT, Reddit und Roblox der strengsten DSA-Stufe

Die Europäische Kommission hat ChatGPT, Reddit und Roblox unter die schärfsten Regeln des Digital Services Act gestellt. ChatGPT wurde als sehr große Online-Suchmaschine eingestuft (VLOSE), Reddit und Roblox als sehr große Online-Plattformen. Auslöser ist die Schwelle von 45 Millionen durchschnittlichen Monatsnutzern in der EU, die alle drei Dienste überschritten haben. OpenAI meldete zum Ende März mehr als 159 Millionen ChatGPT-Nutzer in der EU, Reddit über 57 Millionen, Roblox 46,6 Millionen aktive Spieler. ChatGPT ist damit der erste KI-Chatbot mit dieser Einstufung; die Kommission begründet die Einordnung als Suchmaschine damit, dass der Dienst auf Anfragen antwortet und dabei auch das Web durchsucht.

Die drei Dienste haben vier Monate Zeit, bis Ende Dezember 2026, um die zusätzlichen Pflichten zu erfüllen. Dazu gehört, systemische Risiken zu bewerten und zu mindern: die Verbreitung illegaler Inhalte, Auswirkungen auf Minderjährige, auf das körperliche und psychische Wohlbefinden der Nutzer, auf Grundrechte, Wahlprozesse und die öffentliche Sicherheit. Hinzu kommen jährliche Prüfungen durch unabhängige Auditoren, das Teilen von Daten mit der Kommission und den Behörden sowie Datenzugang für Forschende in bestimmten Fällen. Die Kommission erhält zugleich Untersuchungsbefugnisse, um die Funktionsweise der Dienste und der dahinterliegenden Systeme zu prüfen.

Die Aufsicht teilt sich auf: Bei ChatGPT und Reddit arbeitet die Kommission mit der irischen Regulierungsbehörde Coimisiún na Meán zusammen, bei Roblox mit der niederländischen Behörde für Verbraucher und Märkte. Henna Virkkunen, Exekutiv-Vizepräsidentin der Kommission für Technologiesouveränität, Sicherheit und Demokratie, erklärte, die drei Dienste würden künftig an einem höheren Maßstab an Kontrolle und Rechenschaft gemessen, und kündigte an, weitere Plattformen zu benennen, sobald sie die Schwelle erreichen.

Mit den neuen Einstufungen führt die Kommission nun 28 Dienste in der Liste der sehr großen Plattformen und Suchmaschinen, darunter Angebote von Google, Apple, Microsoft, TikTok, X, Amazon und Shein. Verstöße gegen den DSA können mit Geldbußen von bis zu sechs Prozent des weltweiten Jahresumsatzes geahndet werden, bei schweren und wiederholten Verstößen droht ein Ausschluss vom EU-Markt. Bislang wurden Strafen gegen drei Unternehmen verhängt, darunter Temu, AliExpress und X, das wegen Transparenzverstößen und weiterer Punkte 138 Millionen Dollar zahlen sollte. Reddit teilte mit, man bereite sich seit Längerem auf die Anforderungen vor und wolle sich mit den EU-Regulierern abstimmen; OpenAI erklärte, die zusätzlichen Anforderungen erfüllen zu wollen → Engadget, Forbes Middle East, Techpresso

Synthszr Take: Die eigentliche Machtprobe steckt in der Definition: Brüssel entscheidet, dass ein Chatbot mit Web-Zugriff eine Suchmaschine ist, und schon greift das schärfste Instrument des DSA, ohne dass ein einziges Verfahren eröffnet werden müsste. OpenAI hat die Zahl selbst geliefert, 159 Millionen monatliche Nutzer der Suchfunktion, und damit die Tür aufgehalten, durch die die Kommission jetzt geht. Vier Monate bis Ende November sind für ein Unternehmen, das noch nie eine systemische Risikobewertung geschrieben hat, eine knappe Frist, und sechs Prozent vom globalen Umsatz lassen sich in keiner Finanzplanung kleinreden. Härter als jedes Bußgeld wiegt die Pflicht zur Datenherausgabe an Behörden und geprüfte Forscher: Zum ersten Mal bekommt jemand von außen strukturierten Einblick, wie ChatGPT Antworten zusammenstellt und was dabei unter den Tisch fällt. Washington nennt das Erpressung. Die 28 Dienste in der obersten Stufe zeigen: Wer die Kategorien vergibt, braucht keine Verbote mehr.

OpenClaw 2.0 ist da

OpenClaw hat am 30. August Version 2.0 veröffentlicht, intern als v2026.8.1 geführt, und nennt sie die größte Veröffentlichung seiner Geschichte. Darin stecken über 16.000 Pull Requests von 933 Beitragenden, davon 569 Erstbeitragende; das entspricht rund der Hälfte aller jemals ins Projekt übernommenen Änderungen. Die Zahlen sind selbst berichtet, passen aber zur Aktivität im öffentlichen Repository, das zum Release-Zeitpunkt bei etwa 388.000 Stars und 81.000 Forks stand. Vorausgegangen war eine ungewöhnliche Pause: Zuvor hatte das Team 106 Versionen in 230 Tagen ausgeliefert, meist im Abstand von ein bis zwei Tagen, dann fast sieben Wochen lang keine.

Geplant war deutlich weniger. Laut Release-Blog wollte das Team nur die Installation vereinfachen und die Browser-Oberfläche neu bauen; beide Baustellen hingen am Rest des Systems, und daraus wurde ein Umbau von Installation, Messaging, Memory, Skills, Modellanbindung, Automationen, nativen Apps, Plugins und Sicherheit. Die Einrichtung greift jetzt auf das zurück, was auf dem Rechner schon vorhanden ist: bestehende ChatGPT- oder Claude-Abos, API-Keys und lokale Modelle über Ollama oder LM Studio, und prüft vor dem Speichern, ob das gewählte Modell tatsächlich antwortet. Optionale Konfiguration wandert aus dem Erstsetup heraus und lässt sich im Gespräch mit dem Agenten nachholen. Die Dokumentation beschreibt einen Weg von der Installation bis zur ersten Browser-Konversation in etwa fünf Minuten.

Die Browser-App ist von Grund auf neu gebaut und öffnet direkt in einer Konversation, mit Seitenleiste, andockbaren Panels für Dateien und Git-Änderungen sowie einem Nebenstrang für Zwischenfragen, der die laufende Aufgabe nicht unterbricht. Session-Transkripte wandern von Dateien in eine SQLite-Datenbank, was Volltextsuche über frühere Gespräche ermöglicht; wer auf ältere Versionen zurück will, muss vorher archivierte Transkripte zurückspielen. In einem Test gegen ein simuliertes Gateway sank die Startzeit von rund 1,6 Sekunden auf 575 Millisekunden, die Zahl der JavaScript-Requests von 140 auf 45. Diese Messung stammt vom Projekt selbst und wurde nicht unabhängig reproduziert.

Auffälligste Neuerung sind geteilte Cloud-Sessions: Eine zweite Person kann in die laufende Arbeit eines Agenten einsteigen oder sie übernehmen, ohne den Kontext zu verlieren. Sessions laufen wahlweise auf dem lokalen Gateway, auf gepaarten eigenen Geräten oder auf gemieteten Wegwerf-Maschinen über das Provisioning-Werkzeug Crabbox, das unter anderem AWS und Hetzner unterstützt; Anbieter-Zugangsdaten bleiben laut Dokumentation auf dem Gateway. Dieselbe Dokumentation hält fest, dass die neuen Rollen- und Freigabekontrollen „keine Tenant-Isolation und keine Sicherheitsgrenze“ sind. Ein Gateway bildet eine Vertrauensdomäne, Sandboxing bleibt standardmäßig ausgeschaltet. Der Release folgt auf Analysen von Cisco Talos und Kaspersky, die 36 Prozent der Skills im ClawHub-Marktplatz Prompt Injection zuschrieben, sowie auf die von Cyera offengelegte Schwachstelle CVE-2026-65105 im lokalen Ollama-Server von NemoClaw.

Funktional rückt OpenClaw damit nah an Grok Bot, das SpaceXAI am 11. August in die Beta gab, und an ChatGPT Work, das am 25. August ereignisgesteuerte Aufgaben für Gmail, Slack und GitHub bekam. Beide bündeln Modell, Rechner und Oberfläche in einem verwalteten Abo. OpenClaw überlässt Betrieb, Wartung und Absicherung dem Nutzer und behält dafür freie Wahl von Modellanbieter und Ausführungsort. Im Marketing nahm das Projekt die lange Wartezeit selbst aufs Korn: Immerhin habe man GTA 6 geschlagen. → Moneycontrol, OpenClaw Blog, Digit, The Decoder, implicator, Cyber Security News, Trending Topics, RuntimeWire, RuntimeWire

Synthszr Take: Auf dem Plan standen zwei Aufgaben, einfachere Installation und eine neue Browser-App. Herausgekommen ist ein Release mit 16.000 Pull Requests, das die halbe Projektgeschichte enthält, weil 933 Freiwillige schneller Arbeit produzieren, als ein Maintainer-Team sie prüfen und einordnen kann. Dass die eigene Dokumentation die neuen Team-Rollen ausdrücklich als keine Sicherheitsgrenze markiert, ist die logische Folge einer Roadmap, die von Beiträgen getrieben wurde statt von einer Architekturentscheidung. Die nächste Version muss Sandboxing per Default einschalten, sonst entscheiden die 36 Prozent kompromittierten Skills das für OpenClaw.

Google macht die eigene E-Book-Bibliothek zur Quelle für Gemini Notebook

Google bindet die E-Books der Nutzer als Quelle in Gemini Notebook ein, berichtet The Deep View. Gekaufte Titel landen damit im selben Arbeitsbereich wie hochgeladene PDFs und eigene Notizen, und die Antworten des Assistenten sollen sich auf genau diese Quellen stützen statt auf das allgemeine Modellwissen (Grounding). Der Newsletter ordnet den Schritt als Ausbau quellengebundener KI ein. Der Nutzen würde nach Einschätzung der Redaktion deutlich steigen, wenn die Funktion über Googles eigenen Bestand hinaus auf Kindle und weitere E-Book-Anbieter ausgeweitet wird. → The Deep View

Synthszr Take: Für Studierende ändert sich der Alltag an einer sehr konkreten Stelle: Die halb erinnerte Passage aus dem Seminarreader ist in Sekunden auffindbar, mit Fundstelle, statt in einem Abend Durchblättern. Die gekaufte Bibliothek wird zum befragbaren Arbeitsmaterial, und das ist für jeden, der mit langen Texten arbeitet, mehr wert als das nächste Pünktchen auf irgendeinem Benchmark. Autoren stehen auf der anderen Seite derselben Funktion, weil ihr Buch zum Kontext wird, aus dem sich jemand die Kernthese ziehen kann, ohne Kapitel drei je gelesen zu haben.

Ein geklauter Cookie schlägt jedes Passwort: Claude-Kontingente als neue Beute für Infostealer

Anthropic warnt, dass handelsübliche Schadsoftware aktive Claude-Sitzungen kapert und darüber die bezahlten Nutzungskontingente betroffener Konten leert. Laut The Cyber Express geht es dabei um Infostealer, breit verfügbare Schadprogramme, die auf befallenen Rechnern Zugangsdaten, Autofill-Daten und Sitzungs-Cookies aus Browsern auslesen. Anthropic identifizierte sechs Familien, darunter Vidar, LummaC2 und RedLine auf Windows sowie Atomic Stealer auf macOS; allesamt Standardware, die auf kriminellen Marktplätzen verkauft oder vermietet wird. Mit einem gültigen Sitzungstoken braucht ein Angreifer weder Passwort noch zweiten Faktor, er gibt sich gegenüber dem Dienst schlicht als eingeloggter Nutzer aus. Anthropic meldet betroffene Konten ab, entfernt hinterlegte Zahlungsmittel und erstattet Kosten, die es als unautorisiert einstuft. → The Cyber Express

Synthszr Take: Die Wortwahl leistet stille Arbeit: „Commodity Infostealer“ verortet das Problem auf dem infizierten Laptop und lässt die Frage nach langlebigen, gerätefreien Sitzungstokens elegant offen. Dass Anthropic Konten abmeldet und Schäden erstattet, ist anständig; die eigentliche Handlungsanweisung landet trotzdem beim Nutzer, der seinen Rechner sauber halten soll. Ein einmal geklauter Cookie bleibt ein Dauerausweis, solange die Sitzung weder an Gerät noch an Standort gebunden ist, und diese Architekturentscheidung liegt allein beim Anbieter. Bei einem Abo mit Monatslimit ist das eine ärgerliche Rechnung; bei Konten, an denen Agenten mit API-Rechten und Dateizugriff hängen, wird aus dem geleerten Kontingent ein Datenabfluss.

Bank of England: Cyber-Kriminalität kann das Finanzsystem erschüttern

Bank-of-England-Gouverneur Andrew Bailey hat als Chef des Financial Stability Board einen zweiseitigen Brief an die G20-Finanzminister und Notenbankchefs geschickt, kurz vor deren Treffen in Asheville, North Carolina. Dringlichste Sorge für das Finanzsystem: die Wirkung von Frontier-KI auf das Cyberrisiko. Die Modelle könnten Tempo, Ausmaß und Ökonomie von Angriffen verändern und das Marktvertrauen systemweit untergraben, zumal wenige Drittanbieter hochkonzentriert sind. Störungen breiten sich über gemeinsame Technologieanbieter und geteilte Infrastruktur über Rechtsräume hinweg aus. Bailey empfiehlt, sich auf gleichzeitige Ausfälle mehrerer Institute vorzubereiten und kritische Systeme notfalls von „bare metal“ wiederherzustellen. Daneben warnt der Brief vor der kreditfinanzierten KI-Investitionswelle: Hebel, gestreckte Bewertungen und Marktkonzentration machten die Märkte anfällig für eine ungeordnete Korrektur über Grenzen hinweg. Die Crash-Schlagzeilen greifen damit einen realen Teil des Briefs auf, verengen ihn aber auf den Börsenaspekt.

Synthszr Take: Bailey packt zwei Risiken in einen Brief: operative Cyber-Kaskaden über Aufsichtsgrenzen hinweg und eine kreditgehebelte Bewertungsblase. Die Schlagzeilen greifen sich die Blase, weil das Wort jeder sofort versteht, während grenzüberschreitende Cyber-Resilienz niemanden elektrisiert. Dabei ist der Cyber-Teil der konkretere: Bare-Metal-Wiederherstellung und schnelleres Patchen, sobald KI-Modelle Schwachstellen rascher aufspüren, sind eine Hausaufgabenliste, die Banken sofort abarbeiten könnten. Wer nur die Blase liest, übersieht den Teil des Briefs mit Handlungsanweisung.

Saubere Produktdaten werden zur Umsatzstellschraube: Shopify liefert die erste nachrechenbare Agenten-Zahl

Shopify baut seine Handelsinfrastruktur zu einem strukturierten globalen Produktkatalog aus, der Händlerartikel maschinenlesbar für KI-Agenten aufbereitet. Dazu kommt das Universal Commerce Protocol, ein gemeinsam mit Google entwickelter offener Standard für Transaktionen zwischen KI-Agenten und Händlern, hinter dem unter anderem Amazon, Mastercard, Meta, Microsoft, Walmart und Visa stehen. Agenten wie ChatGPT und Copilot sollen Produkte damit finden, empfehlen und direkt verkaufen. Ergänzend hat Shopify seine Sidekick-Werkzeuge für Händler weiterentwickelt. Der Kern der Meldung ist eine Zahl: Katalogbasierte KI-Suchen konvertieren laut Shopify rund doppelt so hoch wie Suchen auf Basis gescrapter Daten. Als Grund nennt das Unternehmen die vollständigen, präzisen und strukturierten Produktdaten des Katalogs. → MyClaw Newsletter

Synthszr Take: Die doppelte Conversion-Rate ist die erste Zahl im ganzen Agenten-Handel, die ein Händler im eigenen Dashboard nachrechnen kann. Sie sagt etwas Unbequemes über Datenqualität: Wenn ein sauber strukturierter Katalog den Abschluss verdoppelt, verbrennt jeder schlampig gepflegte Produktdatensatz die Hälfte der agentischen Nachfrage, bevor sie im Warenkorb ankommt. Modelle empfehlen, was sie zuverlässig verstehen, und Varianten, Verfügbarkeiten und Attribute liegen bei den meisten Shops in einem Zustand, den bisher nur ein Mensch mit Geduld entziffern konnte. Datenpflege wandert damit vom Backoffice in die Umsatzrechnung: Wer seinen Feed jetzt aufräumt, kauft sich Sichtbarkeit, bevor die Konkurrenz den Zusammenhang überhaupt begreift.

Claude Code: Anthropic verkauft eine Kürzung als Geschenk

Anthropic hebt die wöchentlichen Standard-Limits von Claude Code zum 14. September dauerhaft um 25 Prozent über die ursprüngliche Basis; betroffen sind Pro, Max, Team und das sitzplatzbasierte Enterprise-Angebot. Bis dahin gilt noch der befristete Aufschlag von 50 Prozent, der am 13. Mai startete und seither mehrfach verlängert wurde. Gemessen am heutigen Kontingent verlieren Nutzer damit rund 17 Prozent, das bestätigt Anthropic inzwischen selbst: Der ursprüngliche Ankündigungs-Thread wurde nach Kritik gelöscht und durch eine Klarstellung ersetzt, die die Reduktion offen benennt. → AlphaSignal

Synthszr Take: Ein Nutzungslimit ist eine Preisangabe, die sich nicht Preis nennen muss, und Anthropic verschiebt hier den Tarif, ohne die Rechnung anzufassen. Der befristete 50-Prozent-Aufschlag war ein subventioniertes Zeitfenster, in dem Teams ihre Arbeitsweise auf ein Kostenniveau geeicht haben, das nie kalkuliert war. Vier Verlängerungen über den Sommer haben aus der Promo faktisch den Normalzustand gemacht, und genau daran misst jeder Entwickler seine Arbeitswoche. Ab dem 14. September gibt es für denselben Betrag 17 Prozent weniger Ausführung, und diese Differenz ist der Anteil an den Inferenzkosten, den das Labor nicht länger selbst tragen will.

Produkt Manager shippen SaaS, ohne je in den Code zu schauen

Paweł Huryn zeigt in seinem Newsletter The Product Compass, wie Produktmanager eine kommerzielle Web-Anwendung bauen, ohne selbst zu programmieren. Teil 1 der Serie führt in drei bis vier Stunden durch Design, Aufbau, Absicherung und Veröffentlichung einer Anwendung mit Multi-Tenancy, aufgesetzt auf Next.js, Clerk und Supabase und gesteuert über Claude Code. Das Fallbeispiel AskOne ist ein Werkzeug für Live-Fragerunden bei Vorträgen und Webinaren: Das Publikum tippt einen Join-Code ins Handy und stellt Fragen ohne Account; Huryn positioniert es als Fünf-Dollar-Alternative zu Slido. Der Ablauf startet mit einer Datei namens AGENTS.md, die den strategischen Kontext festhält: Marktsegmente, Nutzenversprechen, Rollen und ausdrücklich das, was nicht zum Umfang gehört. Das Tutorial deckt Multi-Tenant-Setup, Google-Login, Bezahlabos, Rollen und CI/CD ab, und dabei wird kein einziges Code-File geöffnet. Als Beleg nennt Huryn sein eigenes Projekt Grok Build für VS Code: nach eigenen Angaben über 105.000 Installationen, 37.000 monatlich aktive Nutzer, 5.094 Unit-Tests und rund 177.000 Zeilen Code, von denen er keine gelesen habe. → Paweł from The Product Compass

Synthszr Take: 177.000 Zeilen Code, 5.094 Tests, kein einziges File geöffnet: Diese Rechnung verschiebt die Grenze zwischen Produktmanagement und Entwicklung handfest. Es gewinnen die Leute, die ihren Intent so präzise aufschreiben, dass ein Agent daraus Testfälle und Prüfkriterien ableitet; die AGENTS.md mit Nutzenversprechen, Rollen und Nicht-Zielen wird damit zum eigentlichen Arbeitsprodukt. Unter Druck geraten die Zwischenrollen, also die Übersetzer, die aus Anforderungen Aufgabenlisten machen und aus Aufgabenlisten Statusberichte. Was bleibt, ist die harte Seite von System, Architektur und Sicherheit, und die Zahlen zeigen, wo es hakt: 37.000 monatliche Nutzer stehen 1.920 Dollar Jahresumsatz gegenüber.

Apple-Forensik: Ex-Ingenieur soll Apple-Schaltplan bei OpenAI genutzt haben

Apple hat am Montag ein neues Beweisstück in seinem Verfahren wegen Geschäftsgeheimnisverrat gegen OpenAI eingereicht und stützt sich dabei auf die forensische Auswertung eines MacBooks. Das Gerät gehörte Chang Liu, einem früheren Senior System Electrical Engineer bei Apple, der das Unternehmen im Januar 2026 Richtung OpenAI verlassen hatte. Nach Apples Darstellung hatte Liu das Apple-Gerät nach seinem Wechsel behalten; seine Anwälte übergaben es erst am 21. August im Rahmen des Verfahrens. Apple klagte im Juli gegen Liu und den früheren Produktdesign-Vizepräsidenten Tang Tan, im August weitete das Unternehmen den Vorwurf auf insgesamt elf ehemalige Beschäftigte aus.

Aus der Eingabe gehen vier zentrale Behauptungen hervor. Liu habe im März, zwei Monate nach seinem Ausscheiden, über einen Cloud-Speicher eines Drittanbieters dutzende vertrauliche Apple-Dateien heruntergeladen, darunter das Schaltbild eines Spannungswandlers, und dieses in seiner Arbeit bei OpenAI verwendet. Der Zugriff sei ihm und weiteren Personen bei OpenAI bekannt gewesen. Nachdem Liu von einer internen Untersuchung Apples erfahren habe, habe er einer OpenAI-Kollegin Anweisungen zum Zurücksetzen von Apple-Geräten geschickt, was diese zugesagt habe. Zudem habe Liu bei OpenAI ein Werkzeug genutzt, das denselben Namen trage wie eine interne Apple-Entwicklungsanwendung.

Konkret soll Liu den Schaltplan im Simulationswerkzeug LTspice verwendet haben. In zitierten Nachrichten aus dieser Zeit beschreibt er, wie sein KI-Agent innerhalb einer Stunde gelernt habe, LTspice zu bedienen, Ergebnisse zu lesen und Kompensationsparameter nachzuregeln; eine Aufgabe, für die er zuvor einen Tag gebraucht habe, sei so auf zwei Stunden geschrumpft. Apple wurde nach eigener Darstellung nur deshalb darauf aufmerksam, weil Liu die Datei auf einem Mac mini nutzte, der später über iCloud mit dem Apple-MacBook synchronisierte. Das Unternehmen verlangt nun auch Zugriff auf diesen Mac mini und weitere Geräte in Lius Besitz.

Juristisch argumentiert Apple, dass die Einspeisung eines Geschäftsgeheimnisses in ein lernendes System eine unumkehrbare und sich fortpflanzende Nutzung erzeugen könne. Das Unternehmen nennt die Funde „shocking evidence“ und beantragt ein Expedited Discovery-Verfahren sowie eine einstweilige Verfügung, weil sonst Beweismittel verschwinden könnten. OpenAI hat einen Abweisungsantrag gestellt, bezeichnet die Vorwürfe als haltlos und die Klage öffentlich als „careless, aggressive and oddly personal“; man wolle fremde Geschäftsgeheimnisse weder nutzen noch benötige man sie und baue Produkte, die „entirely new“ seien. Nach Branchenangaben hat OpenAI mehr als 400 Beschäftigte von Apple abgeworben. Richter Edward J. Davila will die Argumente am 1. Oktober anhören. → Reuters, 9to5Mac, AppleInsider, MacRumors, Engadget

Synthszr Take: Ein Schaltplan für einen Spannungswandler ist am Ende eine Datei, aber das Wissen, an welchen Kompensationsparametern man dreht, steckt im Kopf des Ingenieurs, und genau davon hat OpenAI bei Apple über 400 Exemplare eingekauft. Der zitierte Chatverlauf zeigt den Moment, in dem dieses Wissen die Form wechselt: Liu bringt einem Agenten bei, LTspice zu bedienen, aus einem Arbeitstag werden zwei Stunden. Damit wird Erfahrungswissen zu Trainingsmaterial, und Apples Argument, dass ein lernendes System die Nutzung eines Geschäftsgeheimnisses dauerhaft fortschreibt, lässt sich technisch schwer wegdiskutieren. Für jedes Unternehmen mit Hardware-Know-how heißt das praktisch: Exit-Gespräch und gesperrter Account reichen nicht, wenn der Cloud-Speicher eines Drittanbieters zwei Monate nach dem Abgang noch Downloads zulässt. Am 1. Oktober hört Richter Davila die Argumente, und wie das Urteil auch ausfällt: Die Frage, wem Domänenwissen gehört, sobald es einmal durch ein Modell gelaufen ist, wird die Arbeitsverträge der nächsten Jahre umschreiben.