Wenn die Rückkopplung ausfällt
Ein Papier von Wikimedia CH und Open Future beschreibt, warum offene Lizenzen im KI-Zeitalter als Steuerungsinstrument ausfallen und wo stattdessen entschieden wird.
Wer Infrastruktur für offene Daten betreibt, kennt die Kurven: Der Anteil automatisierter Zugriffe steigt, die Cache-Trefferquote sinkt, die Kosten für ausgehenden Verkehr wachsen – und die Zahl der Menschen, die tatsächlich auf der Seite ankommen, geht zurück. Was in den meisten Häusern als Betriebsthema läuft, behandeln Alek Tarkowski (Open Future) und Ilario Valdelli (Wikimedia CH) in ihrem im Juli 2026 vorgelegten Papier Wikimedia, the commons, and the new AI knowledge loop als das, was es strukturell ist: den Bruch eines Kreislaufs.
Die Analyse ordnet 25 Jahre Wikimedia entlang von drei Rückkopplungsschleifen. Die erste war die mit den Suchmaschinen, und sie funktionierte: Ehrenamtliche schreiben Artikel, Google zeigt sie an, Leserinnen kommen über die Suche, ein Teil von ihnen bleibt als Autor oder Spenderin. Die zweite, mit den sozialen Medien, kam nie zustande – Empfehlungssysteme sind darauf ausgelegt, Aufmerksamkeit zu halten, nicht sie weiterzureichen. Die dritte entsteht gerade und ist von Beginn an einseitig.
Die Zahlen dazu sind bekannt, aber selten zusammen gelesen. Zwischen 2022 und 2025 fiel der Anteil der Suchmaschinen-Verweise am menschlichen Verkehr von 48 auf 36 Prozent; Google-Verweise gingen um 22 Prozent zurück. Maschineller Verkehr macht heute rund 35 Prozent aller Zugriffe aus, verursacht aber 65 Prozent der teuersten Last, weil sich automatisierte Abrufe schlecht cachen lassen. Die für Auslieferung benötigte Bandbreite wuchs seit Januar 2024 um 50 Prozent. Im Mai 2026 verzeichnete Wikimedia 12,4 Milliarden menschliche Seitenaufrufe, der niedrigste Monatswert seit Beginn der Messung 2015.
Der Punkt ist nicht der Traffic
Die eigentliche These des Papiers steckt nicht in diesen Zahlen. Sinkende Zugriffe sind das sichtbare, aber kleinere Problem. Das größere ist der Verlust der Schnittstelle: Wenn Wissen überwiegend über Assistenzsysteme abgerufen wird, entscheidet nicht mehr die Quelle, in welcher Form, mit welcher Herkunftsangabe und in welchem Zusammenhang ihre Inhalte bei Menschen ankommen. Wikimedia wird zur dark commons – zum unsichtbaren Unterbau fremder Systeme, weiterhin unverzichtbar, aber ohne Einfluss darauf, wie das Wissen verarbeitet wird, das sie liefert.
Als Referenzfall dient Stack Overflow. Fünfzehn Jahre lang eine funktionierende Wissensallmende, zu Spitzenzeiten über 200.000 Fragen im Monat, nach Ende 2022 ein Rückgang um mehr als 75 Prozent, Anfang 2025 auf dem Niveau des Gründungsjahres 2008. Bemerkenswert daran: Stack Overflow war zugleich eine zentrale Trainingsquelle für genau die Werkzeuge, die den Rückgang ausgelöst haben.
Die Lizenz alleine trägt nicht
Für alle, die mit offenen Lizenzen arbeiten, steckt hier die unbequeme Einsicht. Namensnennung und Share Alike sind an das Urheberrecht gebunden. Wo eine Schranke greift – in der EU Artikel 4 der DSM-Richtlinie, in Deutschland § 44b UrhG, in den USA die Fair-Use-Doktrin –, ist keine Lizenz nötig, und damit gelten auch ihre Bedingungen nicht. Die Instrumente, mit denen die Commons-Bewegung zwei Jahrzehnte lang Reziprozität hergestellt hat, laufen im wichtigsten Anwendungsfall ins Leere.
Das Papier zieht daraus den Schluss, dass Steuerung auf eine andere Ebene wandern muss: in die Bedingungen des Zugangs und in die Protokolle. Konkret heißt das: gestufte Schnittstellen nach dem Vorbild von Wikimedia Enterprise, das im Geschäftsjahr 2024/25 rund 8,3 Millionen US-Dollar einbrachte und damit als Präzedenz taugt, auch wenn der Betrag mit vier Prozent der Gesamteinnahmen klein bleibt. Und es heißt Beteiligung an den Gremien, in denen die Protokolle des maschinellen Zugriffs geschrieben werden – die Agentic AI Foundation, in der MCP und A2A verwaltet werden, ist bislang ausschließlich von großen Technologieunternehmen getragen.
Für Open-Data-Stellen kommt ein Nebeneffekt hinzu, den das Papier ausführlich beschreibt: Je mehr Anbieter mit Sperrmaßnahmen reagieren, desto schlechter lässt sich das offene Netz noch belegen und verlinken. Abwehr einerseits, verschlechtert die Quellenlage andererseits.
Der Vorschlag
Der Vorschlag ist eine Mission bis 2030 nach dem Modell von Mariana Mazzucato, getragen von zwei Säulen: einer Governance-Arbeit, die Namensnennung und Reziprozität für maschinelle Nutzung neu fasst, und einem Wiki AI Stack aus Datenschicht (Wikipedia als Referenzkorpus, Wikidata, Enterprise als Zugang), Modellschicht in Zusammenarbeit mit öffentlich finanzierten Vorhaben wie Apertus und einer Anwendungsschicht mit eigenen Oberflächen.
Man sollte den Text als das lesen, was er ist: ein Positionspapier, das erste von drei angekündigten. Die Zuschreibung des Rückgangs an KI-Systeme stützt sich auf wenige Auswertungen und die Übertragung eines Instruments staatlicher Innovationspolitik auf ein Ehrenamtsnetzwerk wird behauptet, nicht hergeleitet.
Warum es dennoch zählt: Weil es die Ebene benennt, auf der die Entscheidungen gerade fallen, und die nicht mehr die lizenzrechtliche ist. Wer heute Daten bereitstellt, tut das in einer Logik, die Sichtbarkeit als stille Gegenleistung voraussetzt: Wir veröffentlichen, wir werden gefunden, jemand kommt zurück. Diese Voraussetzung gilt nicht mehr. Sie muss in Zugangsbedingungen, Protokollen und Schnittstellen wiederhergestellt werden. Diese Arbeit findet gerade statt, an Orten, an denen der öffentliche Sektor bislang kaum vertreten ist.
Whitepaper herunterladen (PDF)
„Wikimedia, the commons, and the new AI knowledge loop. A mission for 2030“
von Alek Tarkowski (Open Future) mit Ilario Valdelli (Wikimedia CH), Version 1.0, 21. Juli 2026. Unveränderte Weitergabe der Originaldatei, lizenziert unter CC BY 4.0.